工程项目质量管理 第2版 教学课件 作者 杨青 第十一章_质量数据分析与Minitab软件常用工具_v2.pptVIP

* 第十一章质量数据分析与Minitab软件常用工具 第一节 Minitab软件概述 MINITAB软件于1972年由美国宾夕法尼亚州立大学基础统计学的学生开发 MINITAB是一个全方位的统计分析软件，尤其适用于质量管理问题的数据分析 * 第二节 描述性统计及图形 描述性统计 位置状况 平均值、中位数、众数 第一四分位数、第三四分位数 离散程度 偏度 峰度 * 基本图形 直方图 箱线图 饼图 时间序列图 3D散点图 * 第三节 相关分析和回归分析 变量间常常是相互联系的，它们之间存在一定的关系，通常有两种类型： 变量之间的关系是确定的。可以用某种函数来表示。比如，正方形的面积 ，这里的变量r和S是完全确定的，称之为函数关系。 变量之间有某种关系，但又不是确定性的关系，称之为相关性。 * 相关分析 通过例子来详细了解相关分析的具体内容 第一步：先绘制x，y的散点图。通过散点图的分布特点可以大致了解x，y是否可能存在相关关系。 第二步：为了更为准确地描述x，y相关的密切程度，引入一个统计量来量化它，这就是样本相关系数r 假设检验 * * 相关系数r x，y的离差乘积和Lxy X的离差平方和Lxx Y的离差平方和Lyy 相关分析计算公式 简单线性回归 简单线性回归方程的建立 最小二乘法 * 回归方程的残差诊断 残差对于观测值的散点图：以残差为纵轴，以时间为横轴； 残差对于拟合值的散点图：以残差为纵轴，以拟合值为横轴； 残差的正态概率图：在正态概率纸上，以累计百分比为纵轴，以残差为横轴； 残差对于各自变量的散点图：以残差为纵轴，以各自变量为横轴。 * 利用回归方程进行预测 点估计 平均值的点估计 个别值的点估计 区间估计 y的平均值的置信区间估计 y的个别值的预测区间估计 * 第四节 假设检验 方差检验 单正态总体的方差检验 临界值法 p值比较法 * 假设条件 拒绝域 双总体等方差检验 临界值法 p值比较法 * 假设条件 拒绝域 单因子ANOVA分析 单因子ANOVA分析的假设前提 观测值相互独立； 认为各个总体方差相等； 每个随机变量的分布都是正态的，即服从N(μi, σ2) 统计假设 * H0：μ1=μ2=…=μk H1：至少一对μi≠μj 分析步骤 分解总离差平方和 确定各离差平方和的自由度 F检验 * * 方差来源 离差平方和 自由度 均方 F值 临界值Fα 组间 SSA k-1 SSA/(k-1) （单侧） 组内 SSE N-k SSE/(N-k) 总和 SST N-1 SST/(N-1) 方差分析表 统计过程控制SPC（Statistical Process Control）就是应用统计技术对过程中的各个阶段进行监控，从而达到改进与保证质量的目的。 计量与计数控制图 计量控制图 计数控制图 * 第五节 统计过程控制 * 常用控制图的选择路径图 * 数据 分布 控制图 简记 计量值 正态分布 均值-极差 均值-标准差 中位数-极差 单值-移动极差 计件值 二项分布 不合格品率 P 不合格品数 Np 计点值 泊松分布 单位缺陷数 U 缺陷数 C 控制图的种类 * 均值-极差图中相关参数 极差图中心线 极差图控制上限 极差图控制下限 均值图中心线 均值图控制上限 均值图控制下限 计量与计数数据的过程能力分析 计量数据的过程能力分析 实例展示计量数据在MINITAB中进行过程能力分析 计数数据的过程能力分析 实例展示计数数据在MINITAB中进行过程能力分析 * 案例讨论：学生身体指标数据分析 首先，测量本班每位同学的如下数据： 班级、性别、身高、体重、鞋码、腰围、南方人/北方人等数据。 然后，请用MINITAB软件完成： 采用何种描述性统计及图形，来描述数据的基本特征？ 采用相关性分析与回归分析的方法，分析体重与身高、体重与腰围、身高与鞋码等是否存在相关性？分析“腰围的平方×身高”与体重是否存在相关性？并建立适当的简单回归方程。 * 采用假设检验的方法，分析“南方人/北方人”的“身高、体重”的平均值是否存在显著差别？不同性别学生的“身高、体重”的平均值是否存在显著差别？不同班级学生与“身高、体重”的平均值是否存在显著的差别？ * 体质指数（BMI）=体重(kg)/身高(㎡)，请在网上查中国成年人体质指数的合理值范围，并采用数据过程能力的方法，分析班级同学身体素质合格情况。 考虑是否还有其他的数据分析方法，并采用MINITAB软件实现。 请提出保持身体健康的建议和意见。 * 思考题 通过对MINITAB软件的学习，你对该软件有什么理解？ 统计性描述通常包括哪些内容？ 简述相关分析在MINITAB中的实