6西格玛回归分析
6西格玛
6西格玛（6σ）管理方法发布日期：[08-08-28 07:55:55] 浏览人次：[116 ]西格玛（σ）在统计学上是指标准差，用来表示数据的分散程度。
6西格玛（6σ）即6倍标准差。
在质量上表示每百万个产品的不良品率（ppm）少于3.4，但是6西格玛（6σ）管理不仅仅是指产品质量，而是一整套系统的企业管理理论和实践方法。
6西格玛（6σ）管理核心理念实际上不仅是一个质量上的标准，它更代表着一种全新的管理理念。
尽管过去确实做得很好，但事实离6西格玛（6σ）管理的目标还差的很远。
美国摩托罗拉公司6σ控制方式简介（详见《中国质量》2000.5P13~P16）1.工业控制方式的进展20世纪70年代，美国工业的控制方式相当于2σ控制方式，Cp=0.67。
20世纪80年代，美国工业的控制方式前进了，相当于3σ控制方式，Cp=1.0。
而日本在20世纪80年代早期则以达到4σ控制方式，Cp=1.33。
到20世纪80年代中期，日本进一步发展到5σ控制方式，Cp=1.67。
这对美国无疑是一种极大的挑战，故在20世纪80年代末90年代初美国摩托罗拉公司提出著名的6σ控制方式。
美国摩托罗拉公司的设计标准摩托罗拉公司提出的设计标准是对所有的零部件及过程，要求是：Cp≥2 ，Cpk≥1.5 。
而过程能力指数计算公式是：Cp=T/6σ=（Tu－Tl）/6σ ；Cpk=（1－K）Cp ；ε=6σ（1－Cpk/ Cp）。
其中K=2ε/T ； Tu、Tl 分别为上下规格界限；σ为标准差；T为技术规格的公差幅度；ε为实际分布中心（μ）与公差中心（M）的偏移即ε=│M－μ│，K即为偏移度。
将Cp＝2.0和Cpk＝1.5代入ε=6σ（1－Cpk/ Cp）计算得ε=1.5σ，即在Cp＝2.0 ，T/2=6σ的情况下分布中心往一侧偏移了1.5σ，于是该侧的不合格品率为P（4.5σ），另一侧的不合格品率为 P（7.5σ）。
查日本《统计数值表》， JSA-1972中的正态分布表知 P（4.5σ）= 0.0000033977 ≈ 0.0000034 = 3.4PPM 、 P（7.5σ）= 0.01331909 。
六西格玛介绍讲解
六西格玛介绍讲解六西格玛（Six Sigma）是一种质量管理方法，旨在通过减少缺陷和提高过程的一致性，实现业务流程的持续改进。
六西格玛方法被广泛应用于制造业和服务行业，以帮助组织提高质量、降低成本、提高效率，从而增强竞争力和客户满意度。
六西格玛是一种基于数据驱动的方法，其核心原理是通过收集和分析数据，识别并消除导致产品或服务质量不稳定的根本原因。
六西格玛追求的目标是使过程在六倍标准偏差范围内，即在一个百万次机会中只有不到3.4个缺陷。
这种近乎完美的质量水平被称为“六西格玛水平”，其所代表的质量水平较高，对于终端客户而言也是满意的。
六西格玛方法主要包括以下几个步骤：1.确定关键业务过程：要使用六西格玛方法改进一个过程，首先需要确定关键的业务过程，这通常是对组织最重要的过程或对顾客最有价值的过程。
2.测量当前性能：通过数据收集和测量，评估当前过程的性能水平，确定其存在的问题和缺陷，以便后续的改进工作。
3.分析数据：利用统计分析工具和技术，深入研究过程数据，找出导致质量问题的根本原因，确定改进的重点和方向。
4.改进过程：基于分析结果和数据，实施改进措施，消除存在的缺陷和问题，提高过程的性能和稳定性。
5.控制过程：通过建立监控机制和控制措施，确保改进后的过程可以持续保持在预期的水平，并避免出现新的问题和缺陷。
6.汇报和持续改进：将改进成果和数据结果向组织内部和外部汇报，同时继续监控和评估过程性能，寻找持续改进的机会，保持过程的稳定和持续改进。
六西格玛方法的核心技术工具主要包括以下几种：1. 流程映射（Process Mapping）：通过绘制流程图和流程图，全面了解流程的各个环节和步骤，帮助识别可能存在的问题和改进的机会。
2. 因果关系分析（Cause and Effect Analysis）：通过分析不同因素之间的关系和影响，找出导致问题和缺陷的根本原因，为改进提供决策依据。
3. 直方图和控制图（Histograms and Control Charts）：通过制作直方图和控制图，对过程数据进行可视化分析，了解数据的分布和变化规律。
六西格玛：相关和回归分析
六西格玛：相关和回归分析引言六西格玛是一种管理方法，旨在通过减少和控制过程中的变异性来改善组织的业绩。
它强调数据分析和统计技术的应用，以帮助组织发现问题、改进过程，并取得持续的质量改进。
在六西格玛中，相关和回归分析是常用的统计技术，用于识别和量化变量之间的关系。
本文将介绍相关和回归分析的基本概念、应用和注意事项。
相关分析相关分析是一种用于衡量两个变量之间关系的统计方法。
它衡量了两个变量之间的线性关系的强度和方向。
相关系数的取值范围为-1到1，接近-1表示负相关，接近1表示正相关，接近0表示无相关。
相关分析的应用非常广泛，例如市场研究、数据挖掘、客户满意度调查等。
它可以帮助组织识别关键影响因素，发现变量之间的相互关系，并做出相应的决策。
回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。
它可以帮助我们了解一个或多个自变量对一个因变量的影响，并建立一个数学模型来预测因变量的值。
回归分析有多种类型，最常见的是线性回归分析。
线性回归分析假设自变量和因变量之间存在线性关系，通过最小化观测值和模型预测值之间的差距来确定回归方程。
回归分析的好处是可以帮助我们理解变量之间的因果关系，并预测未来的趋势。
它在市场研究、需求预测、风险管理等领域有着广泛的应用。
相关和回归分析的注意事项在进行相关和回归分析时，我们需要注意以下几点：1.数据的选择：数据应该准确、完整，并且具有代表性。
无效或缺失的数据将影响分析结果的准确性和可靠性。
2.假设的验证：在进行回归分析时，我们需要验证一些假设，如线性关系、正态分布等。
如果假设不成立，分析结果可能不可靠。
3.多重共线性：如果自变量之间存在高度相关性，会导致回归系数的不稳定性和模型的不准确性。
因此，我们需要进行多重共线性诊断，并在需要时进行变量选择。
4.异常值的处理：异常值可能对回归分析结果产生很大影响。
我们需要识别和处理异常值，以确保模型的准确性。
5.模型的验证：完成回归分析后，我们需要验证模型的拟合度和预测能力。
六西格玛数据分析技术5
六西格玛数据分析技术引言六西格玛（Six Sigma）是一种数据分析和质量管理方法，旨在通过识别和减少过程中的变异性，提高组织的业绩和质量。
本文将介绍六西格玛数据分析技术的基本原则、方法和工具，以及应用六西格玛进行数据分析的步骤和注意事项。
1. 六西格玛的基本原理六西格玛方法是基于统计学原理的质量管理方法，它将过程的能力和稳定性与业绩目标进行比较，通过数据分析来改进和优化过程。
六西格玛的核心理念是尽量减少过程中的变异性，从而提高产品或服务的质量和一致性。
六西格玛方法的三个基本原理如下： - 过程的总体性能可以通过统计学指标（如标准差）来度量和评估。
- 通过减少特定因素的变异性，可以提高过程的性能和一致性。
- 通过采取数据驱动的决策和改进方法，可以优化过程并实现质量目标。
2. 六西格玛数据分析方法六西格玛数据分析方法主要包括以下步骤： 1. 定义阶段：明确业务目标、定义过程和关键业务指标（KPIs），并建立项目计划和团队。
2. 测量阶段：收集和测量数据，分析数据的稳定性和能力，确定过程中的变异性源。
3. 分析阶段：通过统计分析和数据挖掘技术，识别和验证导致问题或变异性的根本原因。
4. 改进阶段：制定和实施改进方案，测试和验证改进效果，并进行过程重组和优化。
5. 控制阶段：确保改进方案持续有效，建立过程控制机制和绩效管理体系。
3. 六西格玛数据分析工具六西格玛数据分析方法使用了多种统计工具和技术，其中一些常用的工具包括： - 散点图：用于显示两个变量之间的关系和趋势。
- 直方图：用于显示数据的分布情况和频率。
- 控制图：用于监控过程的稳定性和能力。
- 核心六西格玛分析图表：包括关系矩阵图、因果图、故障模式和效应分析（FMEA）等。
- 回归分析：用于识别和验证不同变量之间的相关性和影响。
- 设计实验：通过对多个因素进行测试和分析，确定对结果影响最大的因素。
4. 六西格玛数据分析的注意事项在应用六西格玛数据分析技术时，需要注意以下事项： - 持续学习和提升技能：六西格玛数据分析方法需要一定的统计学和质量管理知识，持续学习和提升技能对于有效应用该方法至关重要。
如何利用六西格玛分析解决问题
如何利用六西格玛分析解决问题六西格玛（Six Sigma）是一种有效的管理方法，旨在通过减少产品或服务的变异性来提高质量和效率。
六西格玛分析是一种强大的工具，可以帮助组织识别、分析和解决问题。
本文将介绍如何利用六西格玛分析解决问题，并提供一些实用的步骤和技巧。
第一部分：什么是六西格玛分析？在开始探讨如何利用六西格玛分析解决问题之前，我们先来了解一下什么是六西格玛分析。
六西格玛是一种数据驱动的方法，它的目标是通过在一个过程中减少变异性，从而实现持续的质量改进。
六西格玛分析的核心理念是通过收集和分析数据来了解过程中的变异性，从而确定根本原因，并制定改进措施。
第二部分：六西格玛分析的步骤使用六西格玛分析解决问题可以遵循以下步骤：1. 确定问题：明确问题的定义和边界。
确定问题对组织的影响和关键绩效指标。
2. 收集数据：收集与问题相关的数据。
可以使用统计工具和方法来收集数据，并确保数据的准确性和可靠性。
3. 分析数据：对数据进行统计分析和探索性数据分析。
使用图表、直方图和散点图等可视化工具，帮助识别数据中的模式和趋势。
4. 确定根本原因：针对问题进行深入分析，找出潜在的根本原因。
使用技术工具，如因果图、5W1H分析和鱼骨图，帮助识别根本原因。
5. 制定改进措施：基于根本原因的识别，制定针对问题的具体改进措施。
确保改进方案可行、可量化和可跟踪。
6. 实施改进措施：根据制定的改进方案，执行相关措施，并监控改进措施的效果。
使用控制图和其他统计工具来跟踪和评估改进结果。
7. 持续改进：将六西格玛分析应用于组织的持续改进过程中。
建立改进的反馈机制，确保问题解决的持久性和可持续性。
第三部分：六西格玛分析的技巧和实用工具六西格玛分析需要一些技巧和实用工具来帮助问题解决过程。
以下是一些常用的技巧和工具：1. DMAIC方法：DMAIC（Define-Measure-Analyze-Improve-Control）是六西格玛分析常用的一个方法。
6西格玛回归分析
01-03 回归分析的应用
想一想 做一做：
已 知 2009 — 2015 年 淘 宝 “ 双 11 ” 当天销量统计如图所示，请利用散 点图进行回归分析，模拟淘宝“双 11 ” 的 销 量 变 化 规 律 ， 并 预 测 2016年的销量。
24
01-03 回归分析的应用
两种回归分析工具使用总结： • 利用回归分析工具进行线性回归的优缺点如下： ① 优点：可以进行一元线性回归，也可以进行多元线性回归。 ② 缺点：只能进行线性回归，不能直接进行非线性回归。 • 利用散点图和趋势线进行回归分析的优缺点如下： ① 优点：不仅能进行线性回归，还能进行非线性回归。 ② 缺点：只能进行一元回归，不能进行多元回归。
4
01-02 回归分析的概念
• 概念
回归分析法：指将具有相关关系的两个变量之间的数量关系进行测定， 通过建立一个数学表达式进行统计估计和预测的统计研究方法。 自变量：一般把作为估测依据的变量叫做自变量 因变量： 待估测的变量 回归方程：反映自变量和因变量之间联系的数学表达式 回归模型：某一类回归方程的总称
5
01-02 回归分析的概念
• 分类
（1）回归分析按照涉及的变量多少，分为 一元回归分析 多元回归分析
（2）按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为 线性回归分析 非线性回归分析
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01-02 回归分析的概念
• 步骤
1.测定相关关系的密 切程度
2.建立回归方程
3.利用回归模型进行 预测
7
01-02 回归分析的概念
14
01-03 回归分析的应用
• 多元线性回归 如果在回归分析中包括一个因变量和多个自变量，且因变量和自变量
的关系可用函数y=k1x1+k2x2+…+knxn+b来模拟，这种回归分析称为多元线 性回归分析。
六西格玛绿带教程相关与回归
n
r
(xi x)(yi y)
i1
lxy
n
n
(xi x)2 (yi y)2
lxx lyy
i1
i1
x
1 n
n
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，
n
y yi
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n
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2
nx
i1
i1
n
n
lxy (xi x)(yi y) xiyi nxy
试验设计筛选 控制计划
D
30 – 50个X
M
10 - 15 个X
8 – 10个 X
A
4-8 关键的X
3-6个
I
关键的X
C
优化的过程
相关分析和回归分析
• 因果矩阵分析 • 多变量分析 • 相关与回归分析
相关分析和回归分析
• 因果矩阵分析 • 多变量分析 • 相关与回归分析
因果矩阵分析法
因果矩阵分析法是寻找影响主要过程输出变量 的主要输入变量的一种方法。
H0:r=0 ，H1:r≠0 给出检验法则，其拒绝H0的拒绝域为：
W
r
r
1
2
(n
2)
其中n为样本量，α是显著性水平，
r
1
2
(n
1)
为
自
由
度
为
n-2的r的1 分位数，又称临界值，其数值有表可查。
譬如在合2 金钢例子中n=12，若取α=0.05，拒绝域为
{|r|>0.576} ， 如 今 r=0.9705 ， 可 以 显 著 性 水 平 α=0.05 认
六西格玛相关和回归分析(PPT 39)
30
回归分析结果解释
• SiO2的使用量(X)与强度(Y)间的推断回归式是 强度(Y) = 3.07+6.9 SiO2使用量(X) .
• 且两个变量回归系数为72%,可以说具有强的关系. (使用Adj. R-sq) 即,用上述回归直线可以说明的变动量为72%.
• 观察方差分析表
相关和回归分析
例 Y = a + bx + cx2 + dx3 Y = a bx
• 单纯回归模型:独立变量为一个 • 多重回归模型:独立变量为两个以上
例 Y = a + bx1 + cx2 + dx3
相关和回归分析
16
单纯线性回归
回归分析的阶段
Data 收集
用散点图确认关系 用最小二乘法 推断总体 进行方差分析 画直线
ˆr (xi x)y (i y)
(xi x)2 (yi y)2
相关和回归分析
6
相关的类型和大小
强的正相关
•
•
•• •• ••
••••••••••••••••
••••••• •
•
中间程度的正相关
•
•• •••••••••••
•••••••••••••••••••••••••••••••
•
| r | = 0.936
相关和回归分析
相关和回归分析
（分析阶段） (ZTE-GB402-V1.5)
1
主要内容
1. 相关分析 2. 回归分析
相关和回归分析
2
学习目的
变量(X1)与变量(X2)间或X与Y间
-有多少相关性
– 相关分析
-变量间关系式的推测 – 回归分析
Six Sigma Methodology-六个西格玛方法论
定义 测量 分析 设计
•定义 CTQs •记录当前过程 •进行技术/过程设计 •风险评估
•了解现有能力 •能力差距(Gap)分析 •根本原因分析 •增加价值分析 •风险评估 •成果状况
验证 与控制
•试运行 -> 生产 •验证合法性 •确认过程表现 •健全控制计划 •转移至过程“主人” •审核计划 •项目解剖 & 庆祝
生产导致 的 缺陷 20-30%
1 10
设计 生产 检验 使用 改型
设计导致 质量 问题 70-80%
100 1000 10000 各阶段解决发生的问题 的投入比例
Six Sigma DFSS 的步骤
定义 定义 关卡1 测量
DFSS - 六西格玛设计包含 在每一步骤和关卡评审使用 多种工具
关卡2 分析 关卡3 设计 关卡4
焦点 焦点
工具 工具
客户调查, QFD, CTQ 树, 流程图
D
定义
Y, y y
因素x1…xn
M 测量 A I C
分析 改进 控制
流程能力分析, GR & R
比较， FMEA, 鱼 骨图, 流程分析
重要因素x 和Y=fΒιβλιοθήκη x)试验设计方法 回归分析
y
SPC, 预防差错
Six Sigma
大多数的质量问题实际上来源于设计
是
设计一个新的 产品/服务
测量
测量
改进一个 已存在流程 步骤
或
重新设计一个 已存在的产品 和服务
分析
分析
设计
否
新的改进 足够吗?
是
验证
改进
詹志辉老师通过一文让你读懂六西格玛
詹志辉老师通过一文让你读懂六西格玛六西格玛是什么近年来，六西格玛在业内饱受争议，有人认为无敌，有人认为无用。
但六西格玛毕竟协助无数企业改善了质量，因此，想客观了解六西格玛，我们回顾1985年，该方法论创立之初，比尔史密斯、麦可哈利和理查德施洛德他们到底发现什么？六西格玛有两个核心。
一个是六西格玛路径(Roadmap)，就是传统说的DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control)。
另一个核心则是统计工具，叙述统计、测量系统分析、推论统计和实验设计方法。
DMAIC 来自美国学界传统的科学方法论(ScienceMethodology)，科学方法论的步骤是提出问题、背景资料研究、建立假设、执行实验验证、分析数据、输出报告。
麦可∙哈利把这个过程改成DMAIC，定义(提出问题)、测量(背景资料研究)、分析(建立假设)、改善(实验验证、分析与输出报告)、控制(固化改善成果)。
然后把统计工具嵌入DMAIC 路径。
在量测阶段嵌入叙述统计和量测系统分析，分析阶段嵌入推论统计工具，设计时间嵌入实验设计方法，控制阶段嵌入统计制程管制方法。
用统计来过滤逻辑方法。
关键概念两位粒子物理教授Brian Cox 和Jeff Forshaw提到：“自然法则确实存在，事物的运作中存在着秩序，而最好的表达方式是数学。
”用数学表达物理是多数物理学家的共识。
1915年爱因斯坦在构思广义相对论时，不知如何计算曲面几何，他去找数学家戴维·希尔伯特讨论，不久后，希尔伯特于11月20日发表论文《物理学的基础》，其中有广义相对论的公式。
而11月25日，爱因斯坦提出广义相对论的公式。
至此，广义相对论才算完备。
在希尔伯特发表广义相对论公式时，爱因斯坦很忐忑，因为，广义相对论算谁的呢？幸好希尔伯特很快发表一篇声明，｢就我来看，这个重力微分方程式的结果和爱因斯坦宏伟的广义相对论是一致的。
是爱因斯坦做出这项研究，而不是数学家。
20种六西格玛管理工具大全
20种六西格玛（6σ）管理工具大全1 FMEA和FTA分析故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术，国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。
在ISO 9004：2000版标准中，已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。
我国目前基本上仅将FMEA与FTA技术应用于可靠性设计分析，根据国外文献资料和我国部分企业技术人员的实践，FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。
质量是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。
通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施，提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。
根据文献报道，某世界级的汽车公司大约50%的质量改进是通过FMEA和FTA/ETA来实现的。
2 Kano模型日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量：理所当然质量、期望质量和魅力质量。
A：理所当然质量。
当其特性不充足（不满足顾客需求）时，顾客很不满意；当其特性充足（满足顾客需求）时，无所谓满意不满意，顾客充其量是满意。
B：期望质量也有称为一元质量。
当其特性不充足时，顾客很不满意，充足时，顾客就满意。
越不充足越不满意，越充足越满意。
C：魅力质量。
当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则顾客无所谓，当其特性充足时，顾客就十分满意。
理所当然的质量是基线质量，是最基本的需求满足。
期望质量是质量的常见形式。
魅力质量是质量的竞争性元素。
通常有以下特点：1、具有全新的功能，以前从未出现过；2 、性能极大提高；3、引进一种以前没有见过甚至没考虑过的新机制，顾客忠诚度得到了极大的提高；4、一种非常新颖的风格。
Kano模型三种质量的划分，为6Sigma改进提高了方向。
【全面】六西格玛(6σ)管理工具梳理,知识点全部到位
【全面】六西格玛（6σ）管理工具梳理，知识点全部到位写在前面作为经典的质量管理手段，六西格玛备受质量人追捧。
下面把六西格玛管理中20种常用工具分享给大家。
01FMEA和FTA分析故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术，国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。
在ISO 9004：2000版标准中，已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。
我国目前基本上仅将FMEA与FTA技术应用于可靠性设计分析，根据国外文献资料和我国部分企业技术人员的实践，FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。
质量是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。
通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施，提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。
根据文献报道，某世界级的汽车公司大约50%的质量改进是通过FMEA和FTA/ETA来实现的。
02Kano模型日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量：理所当然质量、期望质量和魅力质量。
A：理所当然质量：当其特性不充足（不满足顾客需求）时，顾客很不满意；当其特性充足（满足顾客需求）时，无所谓满意不满意，顾客充其量是满意。
B：期望质量：也有称为一元质量，当其特性不充足时，顾客很不满意，充足时，顾客就满意。
越不充足越不满意，越充足越满意。
C：魅力质量：当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则顾客无所谓，当其特性充足时，顾客就十分满意。
理所当然的质量是基线质量，是最基本的需求满足。
期望质量是质量的常见形式。
魅力质量是质量的竞争性元素。
通常有以下特点：1、具有全新的功能，以前从未出现过；2 、性能极大提高；3、引进一种以前没有见过甚至没考虑过的新机制，顾客忠诚度得到了极大的提高；4、一种非常新颖的风格。
六西格玛绿带：回归分析与多元分析
六西格玛绿带：回归分析与多元分析1、在变量间关系分析手段的选择中，如果过程数据X是计数型数据，结果数据Y是计量型数据，我们可以运用的图解是（10 分）APareto chartB散点图✔ C柱状图D箱线图正确答案:C2、多元分析前期了解整个过程，识别原因与结果之间可能存在的关系时，需要用到（10 分）A失效模式B效果分析✔ C流程图和因果矩阵D多变量分析正确答案:C3、多元分析的作用是什么（10 分）A从多个角度通过图表观察造成过程绩效指标变异的原因。
B进一步观察过程短期与长期能力间的差距及造成差距的主要原因。
C与方差分析一起使用, 可以明确过程变异的根本原因。
✔ D以上都是正确答案:D4、一般来说，多元分析的内容包括（10 分）A多变量图分析B多元方差分析C多元回归分析✔ D以上都是正确答案:D5、多元分析中，进行失效模式分析与多变量分析时需要进一步把可能的原因收窄到多少个因子（10 分）A3到6个✔ B8到10个C10到15个D4到8个正确答案:B多选题1、在变量间关系分析手段的选择中，如果结果数据Y是计数型数据，过程数据X是计量型数据，我们可以对应找到（10 分）AX的变化在如何改变着Y？B统计：逻辑的回归分析C结果是否一致？D统计：平方分布状态正确答案:A B2、回归分析的原理是（10 分）A相关分析，判断是否相关B拟合曲线（最小二乘法）C给出拟合曲线的方程式D判断拟合的合理性正确答案:A B C D判断题1、在回归结果分析中，可以通过看P值和R-sq（调整）值，判断回归模型是否有效。
（10 分）✔ A正确B错误正确答案:正确2、回归分析是指确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
（10 分）✔ A正确B错误正确答案:正确3、多元分析是指过程指标随过程输入变化的图表展示，在生产中对过程的当前水平进行过程能力分析的手段，过程稳定性的直接观察。
（10分）✔ A正确B错误正确答案:正确。
6sigma方法
6sigma方法
6sigma方法，又称为六西格玛方法，是一种用于管理和改进业务流程和质量的方法。
它的目标是通过减少变异性和缺陷率，提高生产过程的稳定性和效率。
6sigma方法主要包括以下五个步骤：
1. 定义（Define）：明确业务目标和客户需求，设定衡量成功的指标。
2. 测量（Measure）：收集数据，了解当前业务过程的性能和问题。
3. 分析（Analyze）：分析数据，找出问题的根本原因，并确定潜在改进的机会。
4. 改进（Improve）：基于分析结果，制定改进方案并执行，以消除问题和提升业务过程的性能。
5. 控制（Control）：建立控制机制，监控业务过程的稳定性和效果，确保持续改进和管理。
6sigma方法通常使用统计学和数据分析工具来支持决策和改进过程，例如流程图、控制图、假设检验、回归分析等。
它强调团队合作和数据驱动的持续改进，以提高效率、降低成本和增加顾客满意度。
6sigma方法最初由摩托罗拉公司引入，并在通用电气等公司得到广泛应用。
它也被认为是一种管理哲学和文化，鼓励员工参与到流程改进中，追求卓越和持续创新。
西格玛回归分析ppt
把把回回归归与与六六西西格格玛玛路路线线图图结结合合起起来来
把回归与六西格玛路线图结合起来 LiLniknkRRegergersesisoinonTTooTTheheSSixixSSigimgmaaRRoaodamdmapap Link Regression To The Six Sigma Roadmap
r应该多大？
依您得样本大小,若所得得 相关性比表中得值大,则可 视为 “重要” 或统计显 著。
By going to the Sample Size of your sample, any correlation that is greater than the table value is considered to be “important” or statistically significant、
60 R -S q u a re d = 0 .8 7 6
50
40
30
40
50
60
70
80
90 100 110 120
In p u t
80
70
Y=25.7595+0.645418X
R-Squared=0.359 60
50
40
50
60
70
80
90
100
Input
Y = 56.6537 + 0.181987X
ANOVA Means / Medians Tests
逻辑回归
Logistic Regression
回归Regression
案例 #1
精益六西格玛分析手法(1)
精益六西格玛分析手法(1)
Analyze(分析)概要
●需解决的问题: ①经过Measure(测量阶段)的FMEA分析后筛选出的诸要 因Xs检证哪一要因X对结果Y产生了影响。 ②要因Xs之间有无相互作用(要因间的影响)? ③改变要因X后,在统计学上是否具备真正意义差（有意 义的差值)?
过程特性化
Measure 测量
突破性战略 过程优化
Analyze 分析
Improve 改进
Control 管理
1.定义顾客CTQ 2.产品/过程CTQ DDT 3.界定课题与利益范围
1.归纳CTQ特征 2.总结资料特性/波动要因 3.检验质量特性计测法 4.检验当前工程能力 5.设定改进目标
1.分析波动要因，归纳主要要因
精益六西格玛分析手法(1)
Control(管理)概要
简言之:就是对Improve（改进阶段)所分析出的主要要因的改 善方法如何进行标准化的问题. ●Control(管理)阶段的各项实施措施 1.引进改进措施:
①实施结果已在Improve（改进阶段)得到验证得改进措施. ②确认最关键因子XS的测量系统是否合理(Gage R&R分析) ③检验最关键因子XS可在多大程度上进行管理（过程能力分 析) 2.引进统计过程管理(SPC)
精益六西格玛分析手法 (1)
2020/11/30
精益六西格玛分析手法(1)
一、六西格玛
• 黄带作为绿带的支持者，课题成员 • 首先应该了解什么是六西格玛？ • 了解在什么情况下用六西格玛进行改善？ • 熟悉六西格玛的基本解决问题的思路？ • 掌握六西格玛解决问题的步骤以及各步骤的目
六西格玛心得体会(3篇)(完整文档)
六西格玛心得体会(3篇)（完整文档）在平日里，心中难免会有一些新的想法，往往会写一篇心得体会，从而不断地丰富我们的思想。
大家想知道怎么样才能写得一篇好的心得体会吗？以下是我帮大家整理的最新心得体会范文大全，希望能够帮助到大家，我们一起来看一看吧。
六西格玛心得体会篇一可能每家公司都会提出类似这样的口号：追求卓越。
但是现实中，追求卓越实施起来却很困难。
在六西格玛管理哲学中，追求卓越不再是一句空泛的口号，而有实实在在的体现。
在当前激烈的市场争夺中,优胜劣汰，公司需要持续不断地追求卓越。
因此，在六西格玛的管理哲学中，很重要的一点就是追求卓越，公司领导层和公司的全体员工都处于不停的努力之中。
在如何选取项目章节,我学到了如何将六西格玛的方法如何与公司的战略部署相互关联,既从公司的战略部署中选取关键项目,这样一来,用六西格玛的方法论将战略的实施有机的结合,保证了六西格玛的资源支持,高层关注,收益也会关系到公司的重大收益.科学决策:六西格玛以事实为基础的进行科学决策六西格玛管理哲学体现了科学决策是以事实为依据的。
有别于其它以经验为依据的决策，六西格玛更愿意相信数据而不是经验。
六西格玛相信：所有的结果都是可以测量、改善，并可以加以有效控制的。
所有的输出都需要量化，产品要有衡量品质的指标，而服务质量也要按照一定的规则进行量化。
在六西格玛管理中，最强调的是事实。
公司的高层领导即使在以往的决策中很有经验，但在六西格玛管理中还应以事实为依据进行决策。
最能反映事实的是客户的满意度以及详实的数据。
标本兼治:六西格玛提供强大的解决管理问题和质量问题途径当公司在管理或流程方面遇到问题时，一般会首先分析目前的状态，找到造成问题的根本原因，然后针对原因采取最适合的相应措施来解决问题。
但是在六西格玛中，解决管理或流程问题的方法与普通的方法有所区别。
在六西格玛中，解决问题要经过一系列必要的程序，正因为这样，六西格玛才能如此有效地解决流程过程中所出现的各种问题过去，人们解决问题大多是依赖于自身的经验，然而六西格玛则用科学的方法加以解决。
6西格玛管理
什么是6西格玛管理关于6西格玛管理，目前没有统一的定义。
下面是一些管理专家关于6西格玛的定义：管理专家Ronald Snee先生将6西格玛管理定义为：”寻求同时增加顾客满意和企业经济增长的经营战略途径。
”6西格玛管理专家Tom Pyzdek: %西格玛管理是一种全新的管理企业的方式。
6西格玛主要不是技术项目，而是管理项目。
”下面是韦尔奇先生在接受美国著名作家珍妮特•洛尔采访时谈到的6西格玛管理：“品质的含意从字面上来看，乃是要提供一个超越顶级的事物，而不仅是比大多数的事物更好而已。
”8()年代初，当通用电器面临竞争者的威胁，时，韦尔奇曾说道：摩托罗拉、惠普科技、德州仪器和施乐公司并没有足够的资本与我们抗衡，而他们的竞争力来自于他们的产品品质.90年代中后期韦尔奇成为6西格玛品质热衷的追求者。
1996年，在佛吉尼亚夏洛特城举行的通用电器公司的年会上，韦尔奇说：“在通用电器的进展过程中，我们有一项重大科技含量的品管任务，这项品管任务会在4 年内将我们的生产方式引至一个卓越的层次，使我们无论是在产品制造还是在服务方面的缺陷或疵暇都低于百万分之四。
这是我们通用电器前所未有的大挑战，同时也是最具潜力和最有益处的一次出击。
”“我们推翻了老旧的品管组织，因为他们己经过时了。
现代的品管属于领导者，属于经理人员，也属于员工一每一位公司成员的工作。
”“我们要改变我们的竞争能力，所依恃的是将自己的品质提升至一个全新的境界。
我们要使自己的品质使消费者觉得极为特殊而有价值，并且对他们来说是相当重要的成功因素。
如此一来，我们自然就会成为他们最有价值的惟一选择。
”我们可以把6西格玛管理定义为：”获得和保持企业在经营上的成功并将其经营业绩最大化的综合管理体系和发展战略。
是使企业获得快速增长的经营方式。
”6西格玛管理是“寻求同时增加顾客满意和企业经济增长的经营战略途径。
”是使企业获得快速增长和竞争力的经营方式。
它不是单纯的技术方法的引用，而是全新的管理模式。
6西格玛标准
6西格玛标准六西格玛标准。
六西格玛标准，又称为六西格玛管理，是一种以数据为基础，以减少变异性和提高质量为目标的管理方法。
它源自于20世纪80年代的美国工业界，起初是由摩托罗拉公司引入，并在后来被通用电气、西门子等公司广泛应用和发展。
六西格玛标准通过对流程的测量、分析和改进，以及对员工的培训和激励，来实现质量的持续改进和成本的降低。
下面将从六西格玛的基本原理、关键概念和实施步骤等方面进行详细介绍。
六西格玛的基本原理是以数据为基础的，它强调通过数据分析和量化来识别问题、找出原因，并采取相应的改进措施。
六西格玛标准将问题的产生视为流程的变异性，通过减少流程的变异性来提高质量。
它采用统计学方法来分析流程，找出关键的影响因素，并通过改进流程来降低变异性，从而提高产品和服务的质量。
六西格玛标准有一些关键概念，其中最核心的是DMAIC （Define、Measure、Analyze、Improve、Control）方法。
这是六西格玛标准中用于解决问题和改进流程的基本方法，它包括了问题定义、数据测量、数据分析、流程改进和过程控制等五个阶段。
另外，六西格玛标准还提出了一些重要的工具和技术，如因果图、直方图、散点图、回归分析、假设检验等，这些工具和技术可以帮助企业更好地分析和改进流程。
实施六西格玛标准需要按照一定的步骤来进行。
首先是确定项目目标和范围，然后对流程进行测量和分析，找出问题的根本原因。
接下来是制定改进计划，并进行改进。
最后是建立过程控制机制，确保流程的稳定和持续改进。
在实施过程中，需要对员工进行培训，激励员工参与改进，同时还需要建立一套完善的绩效考核体系，以保证六西格玛标准的有效实施。
总之，六西格玛标准是一种以数据为基础的管理方法，它通过对流程的测量、分析和改进，以及对员工的培训和激励，来实现质量的持续改进和成本的降低。
它的核心是DMAIC方法，通过问题定义、数据测量、数据分析、流程改进和过程控制等五个阶段来解决问题和改进流程。
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分析路线图
Analyze Roadmap
单一因子 X -单一因子 Y Single X - Single Y
输入变量 X X Data
离散Discrete
连续Continuous
Discrete
Y 连续 Data 离散 Continuous
输出变量 Y
卡方相关性分析
Chi-Square
方差分析， 均值/中位数测试
– 相关系数 (r) >.80 或< -0.8 为显著Correlation Coefficient (r) > .80 or < -
.80 is Significant
– 相关系数 (r) 介于-.80 与 0.8 之间为不显著Correlation Coefficient (r)
between -.80 and .80 is Not Significant
Have you ever measured
something and then shipped to your customer only for them to tell you it doesn’t meet spec?
▪ 在奥林匹克溜冰比赛上，你认为两个裁判成绩之相关
性有多高?
How well correlated do you think two ice skating judges are at the
回归分析 Regression Analysis
目的
Objectives
介介介绍绍绍相相相关关关性性性及及及回回回归归的归的基的基本本基概概本念念概念
InItnrtordoudcueceTTheheBBasaiscicCConocnecpetpstsofoCf CororrerlealtaiotinonanadndRRegergersesisoinon
项目最终汇报 及报告
项目审核 及项目收尾
21/06/2004
29/06/2004
客户心声/业务之声调查
(根据需要使用)
VOC/VOB
流程再造
在这里输入开始日期
29/06/2004 需求分析
05/07/2004 流程再造
09/07/2004 解决方案设计
09/07/2004
19/07/2004
再造路线图的日程是独立计算的 与以上DMAIC的日期不相关
什么是 X ? _____________
数据类型 ? ______________
应该使用何种工具? ________________________
相关性
Correlation
▪ 什么是相关性 ? What is correlation?
▪ 你是否有过如此经验:测量某些产品并送至顾客处，但
他们回来告诉你的产品不符规格?
Introduce The Basic Concepts of Correlation and Regression
把把回回归归与与六六西西格格玛玛路路线线图图结结合合起起来来
把回归与六西格玛路线图结合起来 LiLniknkRRegergersesisoinonToToTTheheSSixixSSigimgmaaRRoaodamdmapap Link Regression To The Six Sigma Roadmap
Olympics?
路线分析图
Analyze Roadmap
相关性
Correlation
画出点阵图
Produce Scatter Plot
计算相关性
Calculate Correlation
评估r 和 P值
Evaluate r and P value
相关系数
Correlation Coefficients
ANOVA Means / Medians Tests
逻辑回归
Logistic Regression
回归Regression源自案例 #1Scenario #1
管理者想知道接线员的经验(以月为单位衡量) 是否会对接听顾客热线电话需要的时间有影响
什么是 Y ? _____________
数据类型? ______________
确定”Y”变量和 起草项目书
项目书 得以批准
第五版
在6西格玛 数据库
查找相似项目
测量
流程图
C&E矩阵或 故障树分析FTA
第三十天 MBB审阅
项目开始日期 21/01/2004
“Y”变量数据 采集计划
制定项目 日程
启动项目书
FMEA 或
故障树分析FTA
测量系统分析 MSA
关键”X”变量 数据采集计划
21/01/2004
“+”相关性的强度及趋向
Strength and Direction of “+” Correlation
Strong Positive C orrelation
Output Output Output
W eak Positive C orrelation
▪ 什么是相关系数? So what is the Correlation Coefficient supposed to be anyway?
▪ 相关系数 (r)介于-1和1之间 The Correlation Coefficient (r) lies between -1
and 1
▪ 一般规则:General Rules
学学习习多多元元回回归归的的使使用用
学习多元回归的使用 RReveiveiwewthteheusueseofoMf MulutilptilpeleRRegergersesisoinon
Review the use of Multiple Regression
项目跟踪图
定义
由项目发起人在备选项目数据库中完成
15/04/2004 MBB审阅
15/04/2004
31/05/2004 控制计划
31/05/2004
移交培训/ 流程所有人签准
31/05/2004 最终能力研究
控制阶段FMEA回顾 重新修订RPN
15/04/2004 图例
2/3/02
实际完成日期 2/1/02002
完成 画钩
计划完成日期
MBB审阅
04/02/2004
11/02/2004
25/02/2004
09/03/2004
09/03/2004
项目类别 DMAIC改善
MBB审阅 09/03/2004
分析 改善 控制
初始能力研究 多元变量流程分析 确定改善方案
MBB审阅
合同批准
22/03/2004
单因子或多因子测试 实验设计(DOE)
15/04/2004 实施改善