六西格瑪綠帶培訓(xùn)筆記

六西格瑪綠帶培訓(xùn)筆記

FMEA：

失效模式：流程輸入失效的方式，沒(méi)被檢查出造成的影響

影響：對(duì)客戶的影響

原因：導(dǎo)致失效的原因

現(xiàn)行操縱：預(yù)防失效模式或者原因

風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先系數(shù)：RPN=嚴(yán)重度*發(fā)生頻率*偵測(cè)度

Y的影響原因操縱

1=容易偵測(cè)到10=很不容易偵測(cè)到

多變量分析(Multi-Varistudy)

收集數(shù)據(jù)的方法是“不影響流程的“，在自然狀態(tài)下分析流程

Analyze被動(dòng)觀察---多變量分析

Improve主動(dòng)調(diào)整---DOE

1.確定目標(biāo)

2.確定要研究的Y與X(KPOMKPIV)

KPIV可控，Noise不可控

測(cè)量正確輸出輸入

不可控噪音變量：三種典型噪音變異來(lái)源

(1)位置性：地點(diǎn)對(duì)地點(diǎn)，人對(duì)人

(2)周期性：批量對(duì)批量

(3)時(shí)間性：時(shí)間對(duì)時(shí)間

3.確定每個(gè)變量的測(cè)量系統(tǒng)

4.選擇數(shù)據(jù)抽樣的方法

總體抽樣：簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣，分層抽樣，集群抽樣

流程抽樣(與時(shí)間有關(guān))：系統(tǒng)抽樣，子群抽樣

5.確定數(shù)據(jù)收集、格式及記錄的程序：數(shù)據(jù)收集計(jì)劃

6.流程運(yùn)行的程序與設(shè)定描述

7.構(gòu)成培訓(xùn)小組

8.清晰劃分責(zé)任

9.確定數(shù)據(jù)分析的方法

10.運(yùn)行流程與記錄數(shù)據(jù)

II.數(shù)據(jù)分析：根據(jù)數(shù)據(jù)類型確定圖形及統(tǒng)計(jì)分析工具(書2-24)

主效應(yīng)圖：統(tǒng)計(jì)一-方差分析--主效應(yīng)圖(多個(gè)X對(duì)Y的影響)看均值差異

多變異圖

交互作用圖：兩條線平行，說(shuō)明無(wú)交互作用

12.結(jié)論

13.報(bào)告結(jié)果提出建議

應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)分類：

1.描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)：樣本分析

2.推論性統(tǒng)計(jì)學(xué)：樣本對(duì)總體進(jìn)行推測(cè)

參數(shù)估計(jì)：點(diǎn)估計(jì)

區(qū)間估計(jì)（置信區(qū)間）

假設(shè)檢驗(yàn)

中心極限定理：

均值標(biāo)準(zhǔn)差小于單值標(biāo)準(zhǔn)差（筆記）

置信區(qū)間：（筆記，書4-5）

（：1=統(tǒng)計(jì)量±K*（標(biāo)準(zhǔn)偏差）

統(tǒng)計(jì)一一基本統(tǒng)計(jì)量------It單樣本

Z值，t值

假設(shè)檢驗(yàn)（5-18）

5%下列為小概率事件

根=原假設(shè)/零假設(shè)/非顯著性假設(shè)/歸無(wú)假設(shè)（沒(méi)變化，相同，無(wú)有關(guān)，沒(méi)效果）

Ha=備擇假設(shè)/對(duì)立假設(shè)/顯著假設(shè)（有變化，不一樣，有關(guān)系，顯著，有影響）

P值=H。為真，概率值

拒絕Ho犯錯(cuò)的概率

a值：顯著性水平

P.大于a：不能拒絕Ho

P小于a：拒絕Ho,Ha成立

步驟：

（1）陳述“原假設(shè)"Ho/Ha

（2）定義a（根據(jù)（6）之后引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)成本來(lái)決定）

（3）收集數(shù)據(jù)

（4）選擇與應(yīng)用統(tǒng)計(jì)工具分析，計(jì)算P值

（5）決定證據(jù)說(shuō)明？

拒絕Ho-----P小于a

不拒絕H。，P大于a

（6）若拒絕Ho,所采取的行動(dòng)（統(tǒng)計(jì)——實(shí)際）

I類錯(cuò)誤降低，則II類錯(cuò)誤提高

I類錯(cuò)誤：制造者風(fēng)險(xiǎn)，誤判

II類錯(cuò)誤：客戶風(fēng)險(xiǎn)，漏判

Z值或者T值大，P值小，Ho被拒絕

Z值或者T值小，P值大，不能拒絕II。

風(fēng)險(xiǎn)成本a值

低0.10無(wú)所謂

中0.05不明白

高0.01輸不起

做實(shí)驗(yàn)的情況，把a(bǔ)值調(diào)的高些

量產(chǎn)的情況，把a(bǔ)值調(diào)的低些

通常a值為0.05

工具路徑圖：根據(jù)數(shù)據(jù)不一致類型，推斷用何種圖分析

T檢驗(yàn)：對(duì)均值進(jìn)行檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)：中位數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)

單一X（離散）與單一Y（連續(xù)）分析法：

X的水平數(shù)目的工具備注

1與標(biāo)準(zhǔn)值比較1Z（總體已知）

It（總體未知）

2相互比較2t（水平間獨(dú)立）

Tt（水平間不獨(dú)立）

2以上兩兩比較一元

AN0VA

單一樣本的檢驗(yàn)路徑1T：（書6-12）

1.SPC圖（I-MR）

2.檢驗(yàn)數(shù)據(jù)形態(tài)（概率圖）

3.研究中心趨勢(shì)（基本統(tǒng)計(jì)量---2t）

雙樣本分析路徑圖2T：（書6-23）

針對(duì)每個(gè)水平分別研究

（1）SPCS（I-MR）

（2）研究數(shù)據(jù)形態(tài)（概率圖）

（3）研究離散度（等方差檢驗(yàn)，書6-22）

（4）研究中心趨勢(shì)（基本統(tǒng)計(jì)量-----2t）

作業(yè)：dining,分析2t檢驗(yàn)（筆記）

苴DINING.MTW***

.ClC2C3C4-TC5

MenVonenyX

1756475Men

2827182Men

3656565Men

4755975Men

5876587Men

6805680Men

7126972Men

8757475Men

9808080Men

10797979Men

11757575Men

12746574Men

13806980Men

14758175Men

15776811Men

16697269Men

17806780Men

18787578Men

19757075Men

20836883Men

2164Women

2271Women

2365Women

2459Women

2565Women

2656Women

2769Women

2874Women

2980Women

qn7QWcman

配對(duì)T：

同一個(gè)被測(cè)單元，在不一致條件下，進(jìn)行了兩次的測(cè)量結(jié)果差異一一配對(duì)T（兩組數(shù)據(jù)有關(guān)

聯(lián)、樣本量相等）

例子：SHOES文件

HSHOE***

.ClC2C3C4C5C6

MATAMATBWearMaterialBoydelta

113.200014.000013.200011-0.8000

28.20008.80008.200012-0.6000

310.900011.200010.900013-0.3000

414.300014.200014.3000140.10000

510.700011.800010.700015-1.1000

66.60006.40006.6000160.20000

19.50009.80009.500017-0.3000

810.800011.300010.800018-0.5000

98.80009.30008.800019-0.5000

1013.300013.600013.3000110-0.3000

1114.000021

128.800022

1311.200023

1414.200024

1511.800025

166.400026

179.800027

1811.300028

199.300029

2013.6000210

Delta=Cl-C2

統(tǒng)計(jì)---基本統(tǒng)計(jì)量----配對(duì)T

MATA-MATB的配對(duì)T

平3S

^

標(biāo)M

N平均值標(biāo)準(zhǔn)差O7

MATA1010.6302.451O775

MATB1011.0402.518O196

差分10-0.4100.38722

平均差的95%置信區(qū)間：(-0.687,-0.133)

平均差=0(與聲0)的T檢始：T值=-3.35P值=0.009

MTB>

配對(duì)T檢驗(yàn)路徑：

(1)穩(wěn)固性分析：對(duì)差值

(2)正態(tài)檢驗(yàn)

(3)中心趨勢(shì)檢驗(yàn)：

對(duì)差值：用1T與0比較

用原始數(shù)據(jù)：T-T(正態(tài))

例子:

聞會(huì)話

InitialResistance-FinalResistance的配對(duì)T

嬉

平1

反

標(biāo)1

平均值標(biāo)準(zhǔn)差

NO1

InitialResistance151.5800.449O16

FinalResistance151.9670.629O162

差分15-0.3870.52134

平均差的95%置信區(qū)間：(-0.675,-0.098)

平均差=0(與千0)的T檢驗(yàn)：T值=-2.88P值=0.012

MTB>

P值＜0.05,拒絕Ho

作業(yè)：(golf—score)

(1)05年比04年打得好

Ho：05與04年無(wú)差異，Ha:05年與04年有差異

I-MR圖(分階段)

照整體按year的I-MR控制圉

整體按year的I-MR控制圖

-i?????iii?ir'

147101316192225233134

現(xiàn)貨值

概率圖--正態(tài)

等方差圖

2T圖

□一，

整體雙樣本T

育

平

標(biāo)

隹

差

標(biāo)

醫(yī)

yearN平均值4

20042493.176&.841

20051093.6065

富6

=mu(2004)-mu

|翳營(yíng)題T?564

，

檢

值

自

由度

驗(yàn)TO863

?一6=

-一..

」

兩都使用者并標(biāo)濯親:679O9

雙樣本2T：04年均值93.17,,05年均值93.60(樣本量04比05年多)

P值=0.866>0.05,說(shuō)明05與04年無(wú)差異

(2)前9洞比后9洞打得好

雙邊：

Ho:前9洞與后9洞無(wú)差異，Ha:前后不等

I-MR圖

概率圖一一正態(tài)

配對(duì)T：

配對(duì)T檢驗(yàn)和置信區(qū)間：前9洞，后9洞

刖9洞_后9洞的配對(duì)T

僖

平3

W

慶

檢-

H平均值標(biāo)準(zhǔn)差6

前9洞3445.5593.T51O.743

后9洞3447.7354.330O.743

差分34-2.1764.569O.84

平均差的95%貴信區(qū)間：(-3.771,-0.582)

平均差=0(與聲0)的T檢驗(yàn)：T值=-2.78P值=0.009

P值小于0.05,顯著的，拒絕Ho,均值后比前大，前9洞比后9洞好

單邊：

Ha:前9洞比后9洞打得好

備擇：選小于

P值=0.04<0.05,拒絕Ho

單因子方差分析(OnewayANOVA)：(書7-9)

X大于2個(gè)水平以上樣本

檢驗(yàn)路徑：穩(wěn)固性：針對(duì)每個(gè)水平(樣本量小的話，能夠省略此步)

數(shù)據(jù)形態(tài)(樣本量小的話，能夠省略此步)

離散程度：等方差檢驗(yàn)

中心趨勢(shì)：

(1)若P<a,要研究哪個(gè)不等，多重比較(Fisher)

(2)殘差檢驗(yàn)

(3)小檢驗(yàn)(實(shí)際的顯著性)

單因子方差分析：比較一一FISHER--區(qū)間跨過(guò)0的表示差異不大，不跨越0表示差異大

X=Bob減自：

下限中心上限——十——---------+---------------+-------------十?

e

t0.11160.59791.0842

1.74942.23572.7220（--*一）

-1.50.01.53.0

x=Jane減自：

x下限中心上限---+---------+---------+--------+-

Walt1.15161.63792.1242(―*—)

------+---------------+---------------+---------------+?

-1.50.01.53.0

一元AN0VA原理:(筆記,書7-14)

F=MSB/MSF

=(SSF/a-l)/(SSE/N-a)

F值越大，P值越小

概率分布圖：

分子自由度2

分母自由度87

輸入常量F=44.6

P值=0<0.05,拒絕Ho

單因子方差分析：y與x

源

來(lái)

自由度ssMSFP

X

養(yǎng)

誤280.38640.19344.760.000

合8778.1160.898

89158,502

S=0.9476R-Sq=50.72%R-Sq（調(diào)整）:49.58%

殘差：

單因子方差分析

單因子方差分析［區(qū)J

b

C1響應(yīng)9:[y-

BO器

C2Jal

C3way]因子（￡）:|x

楣

存

C4i善

C6存

C7V存楮殘差也）

V存儲(chǔ)擬合值⑤）

置信水平&）：|95.0

選擇|匕嫩?…|圖形—…|

幫助|確定歌）取消|

單因子方差分析-圖形

r單值圖ao

廠數(shù)據(jù)箱線圖①）

殘差圖

r單獨(dú)示圖a）

r殘差的直方圖on

「殘差的正態(tài)圖an

r殘差與擬合值（F）

r殘差與?順序⑺

6四合一磔）

殘差與變里3）：

選擇|

幫助確定（0）取消

分y及差圖

y殘差圖

殘差正態(tài)分布

好的擬合圖，三個(gè)擬合值相似（筆記）

好的時(shí)序圖：隨機(jī)波動(dòng)

因子變異占總變異的百分比R-Sq=50.72%

非參數(shù)檢驗(yàn)：（非正態(tài)，或者不等方差）

Kruskal-Vallis檢除：y與x

在y上的Kruskal-Wallis檢驗(yàn)

XN中位數(shù)平均秩Z

Bob3025.0726.6-4.84

Jane3025.5039.3-1.60

Walt3027.1670.66.45

整體9045.5

H=45.05DF=2P=0.000

MTB>|

P=0,三人的均值不等

作業(yè)：(DMONEWAYANOVA)

等方差檢驗(yàn)：

置信區(qū)間基本重疊，方差沒(méi)有顯著差異

P值=0.92>0.05,數(shù)據(jù)正態(tài)

單因子方差分析：

Fisher95%兩水平差值置信區(qū)間

x水平間的所有配對(duì)比較

同時(shí)置信水平=73.57%

x=15減自：

X下限中心上限

161.8555.6009.345

174.0557.80011.545

188.05511.80015.545

19-2.7451.0004.745

15與19沒(méi)有顯著差異

x=16減自：

+---------+----------+----------+-

X下限中心上限

17-1.5452.2005.945(——*—)

182.4556.2009.945(——*——)

19-8.345-4.600-0.855(―*一—一)

-8.00.08.016.0

16與17沒(méi)有顯著差異

x=17減自：

X下限中心上限

180.2554.0007.745

19-10.545-6.800-3.055

----------------------------------------4---------------------+---------------------1—

-8.00.08.016.0

無(wú)

x=18減自：

x下限中心上限-------+---------+---------+--------+-

19-14.545-10.800-7.055(——*—-)

無(wú)-8.00.08.016.0

單因子方差分析：y與x

來(lái)源自由度SSMSFP

X4475.76118.9414.760.000

誤差20161.208.06

合計(jì)24636.96

S=:2.839R-Sq=74.69%R-Sq(調(diào)整)=69.63%

平均值（基于合并標(biāo)準(zhǔn)差）的單組95%置信區(qū)間

水平N平均值標(biāo)準(zhǔn)差---------+-------------+-------------4--------------+----

1559.8003.347(——*—-)

16515.4003.130(------*------)

17517.6002.074(——*———)

18521.6002.608(——*——)

19510.8002.864(——*-—)

■+--------------------+--------------------4---------------------+-

10.015.020.025.0

合并標(biāo)準(zhǔn)差=2.839

P值=0,拒絕Ho

R-Sq=74.69%,變異因子占總變異74%以上，證明焊接強(qiáng)度對(duì)電流強(qiáng)度有影響

殘差分析：

作業(yè):

1,穩(wěn)固性：

的sales按productplacement的I-MR控制圖|口||回~]|a€3i

sales按productplaceaent的I-IR控制圖

:“工idSleto:：=

觀我值

高中低三個(gè)部分差異較大，穩(wěn)固性還能夠

2.數(shù)據(jù)形態(tài)：

器sales的概率圖

sales的做率圖

正態(tài)—95%置信區(qū)間

均值標(biāo)準(zhǔn)爰NADP

62.874.281300.6300.091

75.374.846300.8210.030

67.475.906300.8560.024

60708090

sales

Bottom正態(tài)分布

Middle&top不正態(tài)分布

3.等方當(dāng)檢驗(yàn)：

中等方差檢驗(yàn)：sales與productplacementI。II回

sales等方差檢驗(yàn)

Bartlett檢畛

檢驗(yàn)統(tǒng)干量3.05

P值0.217

妙檢驗(yàn)

ULevene

3

9檢驗(yàn)統(tǒng)注量0.19

oP值0.824

0

p

l

d

-po

n

p

o

M

d

95%標(biāo)準(zhǔn)差Bonferroni置信區(qū)間

三組數(shù)據(jù)有非正態(tài)的，看LEVENE檢驗(yàn)的P值=0.824>0,05

置信區(qū)間有重疊，方差無(wú)太大差異

4.中心趨勢(shì)：（非正態(tài)，等方差）

單因子方差分析：sales與productplacement

來(lái)源自由度SSMSFP

productplacement22398.21199.146.910.000

誤差872223.925.6

合計(jì)894622.1

S=5.056R-Sq=51.89%R-Sq（調(diào)整）=50.78%

P=0,平均銷量不一致

平均值（基于合并標(biāo)準(zhǔn)差）的單組95%置信區(qū)間

水平N平均值標(biāo)準(zhǔn)差-------+--------+---------+---------+-

bottom3062.8674.281(--*—)

middle3075.3674.846(—*—)

top3067.4675.906(—*—)

---------+----------+----------+----------+-

65.070.075.080.0

合并標(biāo)準(zhǔn)差=5.056

Middle=75,最多

Top=67,其次

Bottom=62,最少

cuDsales殘差圖Iu>II回

殘差圖

正態(tài)概率圉與擬合值

殘差

直方圖與喉摩

殘差

Qsales岸圖Io||回||W3h

sales殘差圖

正態(tài)被車圖與擬合值

與喉序

-10-

-20-

1102030405060708090

賽費(fèi)值J。

兩個(gè)藍(lán)色點(diǎn)影響正態(tài)性，去掉兩個(gè)點(diǎn)

非參數(shù)檢驗(yàn)：（非正態(tài)）

Kruskal-Wallis檢驗(yàn)：sales與productplacement

在sales上的Kruskal-Wal1is檢驗(yàn)

product

placementN中位數(shù)平均秩Z

bottom3063.0023.3-5.70

middle3077.0070.36.36

top3068.0043.0-0.65

整體9045.5

II=48.90DF=2P=0.000

II=49.10DF=2P=0.000（已對(duì)結(jié)調(diào)整）

Middle=77,最多

Top=68,其次

Bottom=63,最少

單一X（離散）與單一丫（連續(xù)）統(tǒng)計(jì)分析法總結(jié):

X的水平數(shù)目的路徑中心趨勢(shì)離散度

均值中位數(shù)

1與標(biāo)準(zhǔn)值比較T檢驗(yàn)（書6-12）1Z（總已知）/It（未知）lw圖形化匯總，看。的CI

2相互比較水平間獨(dú)立：t檢驗(yàn)（6-23）,。相等：2t或者一元AMWA/。不相等：2t,M-W正態(tài)：F檢

驗(yàn)

水平間不獨(dú)立：t檢驗(yàn)（6T2）t-t/lt（對(duì)差值）1W不正太：LEVENE檢驗(yàn)

2個(gè)以上兩兩比較一元AN0YA（7-9）。相等：一元ANOVAK-W正態(tài)：Bartlett檢驗(yàn)

M-M不正太：Levene檢驗(yàn)

卡方獨(dú)立性檢驗(yàn)：XY關(guān)聯(lián)性強(qiáng)弱（8-10）

自由度DF=（X水平數(shù)-1）*（Y水平數(shù)-1）

例題：（書8-11）

卡方檢驗(yàn)：BAD,GOOD

BADGOOD合計(jì)

121627648

26.21621.79

1.0370.044

233467500

20.23479.77

8.0650.340

310424434

17.56416.44

3.2530.137

合計(jì)6415181582

卡方二12.876,DF=2,P值=0.002

2的單元格卡方高

1,3良率好

2不良品多

例題：（creditcard）

銀行拒絕信用卡頻率

卡方檢驗(yàn)：Rejected,Approved

RejectedApproved合計(jì)

192736

12.0024.00

0.7500.375

282129

9.6719.33

0.2870.144

3112536

12.0024.00

0.0830.042

472431

10.3320.67

1.0750.538

5252348

16.0032.00

5.0632.531

合計(jì)60120180

卡方=10.888,DF4,P值=0.028

P值-0.028<0.05,拒絕H。,不一致工作日之間有差異,周五拒絕率高

例題：（TRGB-MULTIVARI文件）

交叉分組表與卡方（未匯總數(shù)據(jù)）

1araxleauneiaxiuueiHI.u

14Mail!T6CSZTrans77.7

匯總統(tǒng)計(jì)量：InvoiceType,Error?

行:InvoiceType列：Error?

NoYes全部

EDI59968

53.8614.1468.00

0.49131.8708*

Fax712192

72.8619.1492.00

0.04770.1816*

Mai1682290

71.2818.7290.00

0.15090.5747*

全部19852250

198.0052.00250.00

***

單元格內(nèi)容：計(jì)數(shù)

期望計(jì)數(shù)

對(duì)卡方的奉獻(xiàn)

Pearson卡方=3.317,DE=2,P值=0.190

似然率卡方=3.548,DF=2,P值=0.170

P值〉0.05,發(fā)票類型對(duì)錯(cuò)誤率無(wú)顯著差異

有關(guān)與回歸分析（書9-5）

變量間關(guān)系：

確定性關(guān)系（科學(xué)關(guān)系，函數(shù)關(guān)系）

非確定性關(guān)系：統(tǒng)計(jì)上稱之有關(guān)關(guān)系

回歸是研究有關(guān)關(guān)系的一種常見的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，得出數(shù)學(xué)表達(dá)式（經(jīng)驗(yàn)公式），用于預(yù)測(cè)

與操縱

有關(guān)系數(shù)r：

TWrWl

確定性關(guān)系：r=l或者T

IrI>0.8有關(guān)性強(qiáng)

r越大，P越小

0WR2^100%

在直線性有關(guān)條件下：/=R2

回歸分析是連續(xù)水平的AN0VA

一個(gè)X值對(duì)應(yīng)一個(gè)丫值

只能用于內(nèi)推法

決定系數(shù)：（書9-12）

IV值-一00%之間

通常為60%,R2值越高有關(guān)性越強(qiáng)

注意：

1.注意XY是否有因果關(guān)系

2.其他潛在變量造成XY的改變

作業(yè)：

1.GOLF

不一致花紋之間，打得距離差別，省去一二步

2.銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)1

不一致類型業(yè)務(wù)，對(duì)等待時(shí)間與辦理時(shí)間是否有差異

不一致柜員對(duì)等待時(shí)間與辦理時(shí)間是否有差異

回歸分析:Supplier與Customer

回歸方程為

Supp1ier=-144+1.46Customer

自變量系數(shù)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤TP

常量-143.6583.33-1.720.101

Customer1.45910.22186.580.000

S=23.7288R-Sq-69.5%R-Sq（調(diào)整）=67.9%

方差分析

來(lái)源自由度SSMSFP

回歸1243732437343.290.000

殘差誤差1910698563

合計(jì)2035071

分整端I：wetpu與olph

擬合線圖

wet_pu=5.453-0.2955ol_ph

s0.170056

R-Sq27.2%

R-Sq（調(diào)整）25.7%

3.23.43.63.84.04.24.44.6

ol_ph

R值27.2%,不高

散點(diǎn)分布彎曲，需要升階

選擇“二次“

芬擬管線：wet_pu與ol-ph

擬合線圖

wet_pu=-11.42+8.405ol_ph

-1.113ol_ph**2

Flight文件：

有關(guān)：y,X

y與x的Pearson有關(guān)系數(shù)--0.869（有關(guān)性強(qiáng)）

P值=0.001

回歸分析：y與x

回歸方程為

y=430-4.70x

自變量系數(shù)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤TP

常量430.1972.155.960.000

x-4.70060.9479-4.960.001

S=18.8872R-Sq=75.5%R-Sq（調(diào)整）=72.4%

方差分析

來(lái)源自由度SSMSFP

回歸18772.68772.624.590.001

殘差誤差82853.8356.7

合計(jì)911626.4

特殊觀測(cè)值

擬合值標(biāo)準(zhǔn)化

觀測(cè)值xy擬合值標(biāo)準(zhǔn)誤殘差殘差

991.418.000.5515.9017.451.71X

X表示受X值影響很大的觀測(cè)值。

80%時(shí)，Y為54.8

Paint文件：

有關(guān)：AirPressure,Thickness

AirPressure與Thickness的Pearson有關(guān)系數(shù)=0.920（有關(guān)性高）

P值=0.000

有關(guān)：Viscosity,Thickness

Viscosity與Thickness的Pearson有關(guān)系數(shù)--0.242（有關(guān)性低）

P值=O290

回歸分析:Thickness與AirPressure

回歸方程為

Thickness44.13+1.020AirPressure

S=4.09824R-Sq=84.6%R-Sq（調(diào)整）=83.8%

方差分析

來(lái)源自由度SSMSFP

回歸11750.121750.12104.200.000

誤差19319.1216.80

合計(jì)202069.24

芬::Thickness與Viscosity

擬合線圖

Thickness=-318.1+36.69Viscosity

-0.993Viscosity**2

s10.2206

R-Sq9.1%

R-Sq（調(diào)整）0.0%

多項(xiàng)式回歸分析:Thickness與Viscosity

回歸方程為

Thickness318.1+36.69Viscosity-0.993Viscosity**2

S=10.2206R-Sq=9.1%R-Sq（調(diào)整）=0.0%

方差分析

來(lái)源自由度SSMSFP

回歸2188.9494.4690.900.422

誤差181880.30104.461

合計(jì)202069.24

方差的序貫分析

來(lái)源自由度SSFP

線性1121.5561.190.290

二次167.3820.650.432

》:R?pTirr>e與Distance|:a'?

以合線圖

Resp_Ti.ne=199.3-2.209Distance

Cust文件:

回歸分析:Resp_Time與Distance

回歸方程為

Resp_Time=199.3-2.209Distance

S=110.778R-Sq=0.3%（不有關(guān)）R-Sq（調(diào)整）=0.0%

方差分析

來(lái)源自由度SSMSFP

回歸149454945.10.400.527

誤差141173030812271