軟件簡介：過程控制（StatistialresConol）到試驗(yàn)設(shè)計(jì)（DesignfExpins，?為你提“”Reprad?你的，B統(tǒng)計(jì)軟件更為使。本B4多人新：（1）（容易創(chuàng)建、編輯、升級圖形（3）可自定義菜單、工具欄的功能將使你能夠便捷地訪問常用的工具。基本統(tǒng)計(jì)(BasicStatistics)【例題1】，。－cStatistics－DisplayDescriptiveSaiis要：Sttstcs Grps分結(jié)果：－eeStatistics（與上面的區(qū)別在：它把結(jié)果存入worksheet）要：分結(jié)果：【例題2】量9個工件得到資料。假定工件數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布并的＝02值是否于5在0。－c－1Smle：驗(yàn)信的）窗：分結(jié)果：用。分結(jié)果：上的）【例題3】研暖兩為M1和2試證明兩臺設(shè)備的能量供應(yīng)數(shù)據(jù)方差沒有明顯區(qū)別。現(xiàn)在需判斷兩臺采暖設(shè)備能量供應(yīng)數(shù)據(jù)均為9。要：分結(jié)果：【例題4】家廠測試AB，0位試一穿用A，另外一只腳穿著用材料B的，3數(shù)。主窗口：分結(jié)果：【例題5】地將議于州議員職位。假設(shè)他隨了950名有50名選民支持他，可用單比例檢驗(yàn)來測試本黨選民對該議員的支持率有無超過65為9。【例題6】款進(jìn)行綜后兩牌A和B，最終決購對象各0現(xiàn)維率為A品器7B品器5次的維有著。【例題7】假定需要研究兩臺室內(nèi)采暖設(shè)備的效率，兩臺設(shè)置假定為l和2采暖設(shè)備能量供應(yīng)數(shù)據(jù)方差之間有無顯著差異，置信度為95%，測量數(shù)據(jù)，用雙樣本方差檢驗(yàn)進(jìn)分析（e7數(shù)）驗(yàn)）【例題8】－c－Corrlaion－cStatistics－Covariance【例題9】檢驗(yàn)正態(tài)分布－cStatistics－NormalitytReferencePrbblts：輸入一包含一組于概率圖標(biāo)的概率數(shù)的欄。數(shù)據(jù)值必須在0和lB把率考據(jù)畫。srNormalit：有三種正態(tài)性檢驗(yàn)方法，分別為基于ECDF的基的。回歸分析（Regression）【例題1】已經(jīng)數(shù)定與體W。分結(jié)果：【例題11】定響的析型。分結(jié)果：【例題1】某工ABC比（PＥＦ）6率FY的響得數(shù)據(jù)分。Stat－Regression－Stepwise主窗口：分結(jié)果：最小子集回歸分析法(BestSubsetsegresin)預(yù)測因子子集都將被評估，開始評估時是用一個預(yù)測因子結(jié)合所有回歸模型進(jìn)行評估，然后增子子，B因模個最析B于最好的單因子模型，然后是最好和僅次于最好的二因子模型，最后是最好和僅次于最好的三因模型。模型據(jù)R，B將同時給出整R2值、CP及s。最好子集回歸分析法是一種高效率的用盡可能少的預(yù)測因子來確定模型以達(dá)成目標(biāo)的分集測。【例題1】率Y歸模型精度的影響，他決定先進(jìn)行最好子集回歸分析。－Regrssi－BetSubsetserson分結(jié)果：ine含2或3分析適合對單一預(yù)測因子進(jìn)行分析的場合。可根據(jù)數(shù)據(jù)畫出回歸線，比例為實(shí)際比例或?qū)?shù)比例。多模在子X與量Y之分析。它在線性模型中加入了X2項(xiàng)和X3項(xiàng)從而可評估非線性影響。【例題1】確當(dāng)歸。（1）Lin項(xiàng)。（2）Quadratic：選擇該選項(xiàng)可用二次模型進(jìn)行回歸分析。（3）Cubic：選擇該選項(xiàng)可用三次模型進(jìn)行回歸分析。－Regrssi－FitdLiePlt選種：殘差圖（ResidualPlts）通生差殘。【例題1】一位工程師想調(diào)查一個集熱裝置的焦點(diǎn)位置與所獲得的熱量的關(guān)系，他對南(SOUTH)、北（ETX）的測。分析如：（1）“BetSubsets”確定最適回歸模型，結(jié)果如下圖：（2）用多元回歸分析取得預(yù)測方程和存儲Residua”及“Fits”值，結(jié)果如下：（3）圖Stat－Regression－ResidualPlot（14）二元后勤回歸（BinaryLoisicRegesio）該命令用于相應(yīng)變量為屬性性質(zhì)時進(jìn)行后勤回歸分析，該響應(yīng)變量允許有兩種可能的取值。【例題1】一位醫(yī)務(wù)人員想研究，數(shù)可歸該（意CT表）Stat－Regression－BinaryLoiicRgsin分結(jié)果：順序后勤回歸（OrdinalogitcReresion）該命令用于響應(yīng)變回有3能的水平并有自然順序。【例題1】一位生物學(xué)家研究發(fā)現(xiàn)成年蜥蜴的種毒性及于10天確為1，～30定為，～0為3。取得的數(shù)據(jù)如下表“Survival”表示生存時間“Region”表示區(qū)域“Toxiclevel”表示水的毒性等級。Rereson分結(jié)果：名義后勤回歸（NominalogiscRegrsso）名義后勤回量行許有3種能自酸等。【例題1】的選了0名學(xué)在10～3歲，在期末對這些學(xué)生進(jìn)行調(diào)查，收集數(shù)據(jù)，因?yàn)楸纠憫?yīng)變量為課程，期間并無順序關(guān)系，故義分進(jìn)。Rgesn分結(jié)果：方差分析（ANOVA）方差分析用于分析一，方差分析中的獨(dú)立變量可以為屬性數(shù)據(jù)且無須本T測試的擴(kuò)展。可以同時比較多個總體均值的互等性。幾種方差分析方法允許模型中既包含定性數(shù)據(jù)量MB的方差分、間。【例題19】某工程師為確認(rèn)型司5家塑型力了。Stat－ANOA－One-Way分結(jié)果：多比較：【例題2】這：Stat－ANOA－y（Unstack）分結(jié)果：多比較：【例題2】一位工程師想了解射出壓力（PRES)和模腔溫度（TEP）對部品成型尺寸的影響，他將為3素方差分析法進(jìn)行分析。分結(jié)果：【題2態(tài)據(jù)一位工程師想通過試驗(yàn)評估反應(yīng)時間設(shè)了3響。Stat－ANOA－AnalysisofMens圖形：【例題2項(xiàng)據(jù)一位工程師想分析不同員工的焊接不良率有無顯著差異，他從每位員工的產(chǎn)品中各抽60個樣品，檢查發(fā)現(xiàn)不良率數(shù)據(jù)如下表，因?yàn)槭嵌?xiàng)分布數(shù)據(jù)，因此可用二項(xiàng)分布數(shù)據(jù)的均值方行。Stat－ANOA－AnalysisofMens圖形：平衡數(shù)據(jù)的方差分析（BdAnalysisfe）用于在有多個變量時進(jìn)行方差分機(jī)該平行50個和31指A因素在B嵌套指A因素的各個水平出現(xiàn)在B。對話框內(nèi)容（1）Response：選擇包含響應(yīng)變量的欄（2）Model：確定需包含在模型中項(xiàng)（Raomars。【例題2】某公司想評價(jià)新對由6位工算器對一個工程問題和統(tǒng)計(jì)問題進(jìn)行算，統(tǒng)計(jì)出計(jì)算時間數(shù)據(jù)，本例是交叉數(shù)據(jù)，可用平衡數(shù)差行。Stat－ANOA－AnalysisofMens分結(jié)果：通用線性模型（Generaliaroel）生成一個矩陣，在矩陣中包含每個相應(yīng)變量的協(xié)方差。通用線性模型方差分析要求數(shù)據(jù)格式可以達(dá)50變和31和50變同行。對話框內(nèi)容（1）Response：選擇包含響應(yīng)變量的欄（2）Model：確定需包含在模型中項(xiàng)（Raom【例題2】某農(nóng)場了4個家的1的殺蟲劑的有在33個入40用1蟲行34析判定。本例的因素?cái)?shù)有兩個，一個為生產(chǎn)殺蟲劑的公司，水平有四個，一個是殺蟲劑型號，共有1線行。－AOGnealLierModel分結(jié)果：完全嵌套數(shù)據(jù)的方差分析（FulydA）完全嵌套數(shù)據(jù)的方差分析方法可以對完金嵌套數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析并估計(jì)各個響應(yīng)變量的方差構(gòu)成。所析9和0響方分。對話框（Resose：欄（2）Fa輸包因欄。【例題2】某工程師想造源從4個生產(chǎn)同一產(chǎn)抽4作業(yè)員（各工廠實(shí)行4班工作制每班抽一驗(yàn)3次，制料為5進(jìn)嵌差。Stat－ANOA－FullydA分結(jié)果：平衡數(shù)據(jù)多個響應(yīng)變量時的方差分析（BalancedMANOA）該方法可在晌應(yīng)變量為多個時對平衡數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析并可同時測試各響應(yīng)變量均值的互等性。因素可以是交叉或嵌套的。固定的或隨機(jī)的。區(qū)分隨機(jī)因素和固定因素的方法是看其在試驗(yàn)設(shè)計(jì)時的角色。假定因素為一個機(jī)器操作員，如果試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)為研究每個操作員，比如操作員因素對機(jī)器產(chǎn)能的影響，此時操作員為固定因如果操作員是從總體中隨機(jī)抽取，關(guān)心的對象為總體而不是單個操作員，則操作員因素為隨機(jī)因素。除非特別指明，B將缺省設(shè)置所有因素為固定因素。指定正確的因素類別對能否得到因素正確的誤差項(xiàng)是很重要的。框（Repnse達(dá)02Md定含的3）Radm【例題2】面，重驗(yàn)5行。AA分結(jié)果：通用多響應(yīng)變量方差分析（GeneralMANO）該方在應(yīng)為時平據(jù)H或非衡進(jìn)方分并時試各響應(yīng)變量均值的互嵌。框（Resose達(dá)0個（22oe確。【例題2】仍以平衡數(shù)分。MANOA方差齊性測試（tEquale）執(zhí)行該命令可用Bartlett”和“Levenne”方法來測試一組總體方差的互等性。對話框1Resons達(dá)0（actors定含的3）Coicelevel：確定置信度水平。缺省值為95%（4）Te：輸標(biāo)題。【例題2】某公用4解4每合床抽取0個“E欄“P”代，為A、B、C、D。通過分析加工尺寸的方差即因測試解該題。－AO－tEquale分結(jié)果：質(zhì)量控制(QualityTools)（于素B，據(jù)上。框1Chrtdeetsdaain數(shù)入2但B只能識別前15入前5個字符需相區(qū)分（2）Byvariablein選度需與數(shù)據(jù)欄相同ADefault顯示所有數(shù)據(jù)在一張圖上BOneChartperpagaeOrrgOfas．Onechartperpa，ideenentoreigofbas：顯數(shù)同（）Chrtefcstbe率擇。【例題3】析良取。Stat－QualitysParetoChart圖如下：因果圖，又稱魚刺圖（Cause－andEffectDiagra）力息之間聯(lián)系。對話框內(nèi)容（Causes：選擇包含因果圖相應(yīng)分枝的原因列表的欄。每個欄需包含原因入2個字符前20個字符將顯示在圖上，奇數(shù)分校顯示在圖頂（”測“境（（4）（5Donotlaelthebranche（Dotdisplayemptybrach。【例題3】因。Stat－Qualitys－Cause－andt圖結(jié)果：能力分析（CapabilityAnalysis）出滿足規(guī)格的產(chǎn)品，能力計(jì)算是將規(guī)格寬度和過程變異寬度進(jìn)行比較。在進(jìn)行能力計(jì)算前，過程需處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)。可以通過畫出能力直方圖和能力圖來評價(jià)過程能力，也可計(jì)算過程能指數(shù)。（1）正態(tài)數(shù)據(jù)能力分析CapabilityAnalysis（Nor