精品课件
单样本 t 检验
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单样本 t 检验
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单样本 t 检验
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单样本 t 检验
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双样本检验
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双样本方差检验
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双样本方差检验
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双样本t检验
2
精品课件
One-Way ANOVA
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One-Way ANOVA
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相关关系分析
@ 相关关系分析
● 目的 : 测定中得到的数据中掌握X 因子的数据与Y的数据是否有相关关系 ● 什么时候使用?:最好X因子,Y因子数据特性所有都是连续形数据时使用
< Example >
● 个子 VS 重量 等 ● 吸烟 : 吸烟对肺和各种疾病的原因，特别是对孕妇和青少年健康不利
@ 表示相关的程度 – 相关系数(r)
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Chi-sq Test
● 目的: X 因子的类型(水准)别对Y是否影响 验证
● 什么时候使用: Y Data的形态是离散形,与这个相关的X Data的形态 也是离散形时使用
▶ Example ◀
• 3个月期间会计部门收集的 Invoice的不良类型按照部门别整理之后, 部门别不良类型的特性是否存在(有差异)？
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回归分析
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回归分析
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回归方程是？
回归分析
有没有 相关性
？
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离散型数据的假设检验
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单样本的比例检比例检验
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单样本的比例检验
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单样本的比例检验
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练习与讨论
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双样本的比例检验
•分析方法同单样本比例检验
100
0
10
12
14
16
18
Head.L
Box Plot
离散形500
400 W3e0i0ght 200 100
0
1 2
Sex
Pareto Chart
• 对Graph 分析结果确认是否是期望的 Output，决定是否追加检讨的事项（统计分析） 。与实际问题相连，能立即采取措施的事项就立即改善
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散点图
• 先在图形上画出一条横轴(X)和两条竖轴(Y). 左边的Y轴表示频次的多 少。 把分类好的数据按频次由高到底在图形上自左而右排列. Y轴上 柱状图的高度要与每一类中数据的频次相符。
• 如果有很多频次很低的类别归类为“其他”. 那么每一个归类为“其他” 的类别其频次不能大于没有归类为其他的任一类别，“其他”类别将被 放在图形的最右方。.
Ho : 不良类型是与 OBU别无任何关系 H1 : 不良类型受OBU别影响
不良类型
不良部门 OBU A B C D
A形不良
B形不良 C形不良 D形不良
1 15 21 45 13 2 26 31 34 5 3 33 17 49 20
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Chi-sq Test
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Chi-sq Test
• 结论?
◎ 表现相关性的测度 ◎ 经常在 –1与 1 之间
◎ -1与 1是直线关系
◎ 点在直线有多少?
◎ 受异常点的影响
◎ |r| ≥ 0.8 时有较大相关
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相关关系系数 R
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相关关系系数 R
◆ 变数间的相关系数:
(Menu : Stat > Basic Statistics > Correlation)
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散点图
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散点图
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散点图
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散点图
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散点图
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散点图
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散点图
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盒状图
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盒状图
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● 排列图又叫柏拉图, 应用了2:8法则的原理
排列图
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排列图
● 排列图又的制作步骤 • 确定被分析的数据 (例如: 缺陷数据)
• 选择把数据分类的依据 (例如: 产生缺陷的班次, 地点, 类型) 并把数据 归类.
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图型分析
☞ 目的
● 通过图型分析找出在测定阶段得到的数据为基础的, 对CTQY有影响的
X 因子是否与Y有关系.
● 对Graph 分析结果的措施是？
Y 因子的类型
连续形
离散形
散点图 (Plot)
Y : Weight, X : Head L
连续形 500
400
X 因子的类型 3W0e0ight 200
分析阶段(Analyze)
问题的现在状况？
Define 定义
Measure 测量
Analyze 分析
Improve 改进
Control 控制
图形分析
统计分析
因子整理
精品课件 1
学习目标
● 理解基本图形工具和统计工具的使用 ● 找出对CTQ Y有影响的根本原因(Vital Few)
学习内容
1. X 因子的 Graph 分析 2. X 因子的统计式分析 3. 根本原因的确定
• 右边的Y轴表示百分率(%).
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排列图
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练习与讨论
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练习与讨论
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排列图
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统计分析
☞ 目的 ● Graph 分析中确定的Data的现象通过统计
(假设验证等)验证计量值
Y 因子的类型
连续形
离散形
连续形相关系数
X 因子的相类关分型析
离散t形-Test(平均), F-Test(分散), ANOVA(平均)
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分析阶段，因子整理
No. 后补因子 验证方法
统计式结果 结论 (P Value)
改善 Idea
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CHI—Square(χ2) Test, 比率比较
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总体参数与样本统计量
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假设检验的定义
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假设检验的例子
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假设检验的例子
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假设检验的思路
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假设检验的两种假设
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假设检验的两种假设
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P 值和显著性水平α
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假设检验的方法
精品课件
练习与讨论