六西格玛绿带课程分析阶段PPT课件
合集下载
相关主题
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• 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。.
• 右边的Y轴表示百分率(%).
16
排列图
17
练习与讨论
18
练习与讨论
19
排列图
20
统计分析
☞ 目的 ● Graph 分析中确定的Data的现象通过统计
相关关系系数 R
44
回归分析
45
回归分析
46
回归方程是？
回归分析
有没有 相关性
？
47
离散型数据的假设检验
48
单样本的比例检验
49
单样本的比例检验
50
单样本的比例检验
51
单样本的比例检验
52
单样本的比例检验
53
练习与讨论
54
双样本的比例检验
•分析方法同单样本比例检验
55
● 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 3W00eight 200
100
0
10
12
14
16
18
Head.L
Box Plot
离散形500
400 W30e0ight 200
100
0
1 2
@ 表示相关的程度 – 相关系数(r)
◎ 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
42
相关关系系数 R
43
◆ 变数间的相关系数:
(Menu : Stat > Basic Statistics > Correlation)
排列图
15
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.
• 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。
2
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
3
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.
40
One-Way ANOVA
41
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
分析阶段(Analyze)
Define 定义
问题的现在状况？
Measure 测量
Analyze 分析
Improve 改进
Control 控制
图形分析
统计分析
因子整理
1 1
整体概况
概况1
+ 您的内容打在这里，或者通过复制您的文本后。
概况2
+ 您的内容打在这里，或者通过复制您的文本后。
概况3
您的内容打在这里，或者通过复制您的文本后。 +
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
4
散点图
5
散点图
6
散点图
7
散点图
8
散点图
9
散点图
10
散点图
11
散点图
12
盒状图
13
盒状图
14
● 排列图又叫柏拉图, 应用了2:8法则的原理
26
假设检验的两种假设
27
假设检验的两种假设
28
P 值和显著性水平α
29
假设检验的方法
30
练习与讨论
31
单样本 t 检验
32
单样本 t 检验
33
单样本 t 检验
34
单样本 t 检验
35ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
双样本检验
36
双样本方差检验
37
双样本方差检验
38
双样本t检验
2
39
One-Way ANOVA
(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)
CHI—Square(χ2) Test, 比率比较
21
总体参数与样本统计量
22
假设检验的定义
23
假设检验的例子
24
假设检验的例子
25
假设检验的思路
• 右边的Y轴表示百分率(%).
16
排列图
17
练习与讨论
18
练习与讨论
19
排列图
20
统计分析
☞ 目的 ● Graph 分析中确定的Data的现象通过统计
相关关系系数 R
44
回归分析
45
回归分析
46
回归方程是？
回归分析
有没有 相关性
？
47
离散型数据的假设检验
48
单样本的比例检验
49
单样本的比例检验
50
单样本的比例检验
51
单样本的比例检验
52
单样本的比例检验
53
练习与讨论
54
双样本的比例检验
•分析方法同单样本比例检验
55
● 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 3W00eight 200
100
0
10
12
14
16
18
Head.L
Box Plot
离散形500
400 W30e0ight 200
100
0
1 2
@ 表示相关的程度 – 相关系数(r)
◎ 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
42
相关关系系数 R
43
◆ 变数间的相关系数:
(Menu : Stat > Basic Statistics > Correlation)
排列图
15
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.
• 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。
2
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
3
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.
40
One-Way ANOVA
41
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
分析阶段(Analyze)
Define 定义
问题的现在状况？
Measure 测量
Analyze 分析
Improve 改进
Control 控制
图形分析
统计分析
因子整理
1 1
整体概况
概况1
+ 您的内容打在这里，或者通过复制您的文本后。
概况2
+ 您的内容打在这里，或者通过复制您的文本后。
概况3
您的内容打在这里，或者通过复制您的文本后。 +
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
4
散点图
5
散点图
6
散点图
7
散点图
8
散点图
9
散点图
10
散点图
11
散点图
12
盒状图
13
盒状图
14
● 排列图又叫柏拉图, 应用了2:8法则的原理
26
假设检验的两种假设
27
假设检验的两种假设
28
P 值和显著性水平α
29
假设检验的方法
30
练习与讨论
31
单样本 t 检验
32
单样本 t 检验
33
单样本 t 检验
34
单样本 t 检验
35ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
双样本检验
36
双样本方差检验
37
双样本方差检验
38
双样本t检验
2
39
One-Way ANOVA
(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)
CHI—Square(χ2) Test, 比率比较
21
总体参数与样本统计量
22
假设检验的定义
23
假设检验的例子
24
假设检验的例子
25
假设检验的思路