绘图工具Word文件下载.docx
- 文档编号:21355769
- 上传时间:2023-01-29
- 格式:DOCX
- 页数:21
- 大小:526.38KB
绘图工具Word文件下载.docx
《绘图工具Word文件下载.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《绘图工具Word文件下载.docx(21页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
151.5
154.3
150.9
152.4
150.5
152.3
144.5
151.6
151.1
151.0
147.5
150.6
147.4
150.8
148.3
146.8
148.7
147.6
153.0
139.0
153.4
146.5
151.4
143.5
149.4
150.4
153.1
149.1
152.5
145.2
146.4
151.3
151.7
145.6
147.1
152.6
147.0
148.5
155.0
148.4
148.8
146.7
152.7
146.6
144.8
149.5
147.3
154.9
151.2
148.6
142.5
152.9
146.9
145.3
150.3
153.6
154.6
155.1
145.4
157.0
148.9
145.0
147.7
154.4
153.3
152.8
開啟EXMPL_04.JMP檔:
∙點選DistributionofYicon
∙選PlatingThickness列且選
.
∙選
.
thickness
直方圖的例子
∙
多峰型態:
偏斜型態:
此圖顯示右偏型態,右尾比左尾長。
有Outliers:
常態圖
如同前面所示分配可能有許多型態,其中最重要且最有用的分配為常態分配。
常態分配有幾個重要特徵,如對稱、單峰、且無Outliers。
大多數的統計分析均假設資料是來自常態分配.幸運的是:
∙許多連續值的分配均非常接近常態分配。
∙除非非常嚴重的偏離常態(如非常偏斜的分配、有很多outliers,多峰型態等)才會影響大多數統計分析的結果,導致錯誤的結論。
∙假如資料為非常態,則可以使用資料轉換或其他統計技巧解決。
常態圖是一種累積分配圖,但其垂直軸的比例調整到使得一常態資料所畫出的常態圖為一直線。
如何繪製常態圖
以下是利用鍍銅厚的資料繪製常態圖。
在功能選單中選“distributionofY”
選項,按下
選“normalQuantilePlot”。
常態圖的例子
S曲線圖形顯示此資料為雙峰分配
凸出的圖形顯示此分配是右偏形式。
凹陷的圖形顯示此分配是左偏形式。
∙Outliers:
落在45度線外的點謂之outliers.
箱型圖
箱型圖常用在比較兩個或多個群體的分配(例如不同的Lots,shifts或Operators等)在圖上每一個分配含有下列訊息:
∙位於資料中間50%的數據以箱型圖之“box”的部分來表達,“box”的長度也就是所謂的“InterquartileRange”(IQR).在“Box”內部的線為數據之中位數(中間50thpercentile的數據位置)
∙兩端線表示最大值及最小值(當outliers不存在時).
∙假如資料點與最近的四分位(25thpercentileor75thpercentile)的距離大於1.5xIQR,則該資料點視為outlier。
若Outliers存在時,箱型圖兩端尾端值“tail”的距離比實際最遠端值的距離還小。
如何繪製箱型圖
●開啟EXMPL_04.JMP檔:
●在功能選單中選“DistributionofY”
command.在
下選“OutlierBoxPlot”
如何繪製Side-by-Side箱型圖
以下資料來自於7批產品之鍍同厚
Lot1
Lot2
Lot3
Lot4
Lot5
Lot6
Lot7
149.18
144.78
146.77
167.85
144.51
134.96
152.41
151.31
147.18
150.66
164.17
144.41
134.7
146.76
145.66
145.11
168.23
146.68
135.02
148.19
149.06
147.09
145.09
162.88
134.63
143.75
151.73
145.86
145.98
163.1
143.3
134.87
153.71
148.15
144.64
166.91
146.87
135.34
145.13
152.55
143.67
149.9
165.78
148.61
134.6
148.54
開啟EXMPL_07.JMP檔:
∙在功能選單中選“FitYbyX”icon
∙HighlightPlatingThicknessandclick
tomakeitthey-variable
∙HighlightLotNo.andclickon
tomakeitthex-variable
∙Click
ThicknessByLot
箱型圖的例子
多峰型態:
偏斜型態:
變異圖
變異圖對資料集之不同變異來源提供一個“可見的”描述。
變異圖可以用來:
∙可以表現每個變異來源的中間點及分散程度.
∙以圖形來表達每個變異來源變異程度的相對大小
∙澄清數據化的歸納統計資訊或檢定資料結果使提供更為清楚的資訊(數據結論應有圖形輔助說明)
抽10個lots,每個Lot抽4個parts,每片測量5個位置的鍍鎳厚度(上下左右中),結果如檔案EXMPL_08.JMP所示.
繪製變異圖:
∙在功能表單中選“ControlChart”Icon
∙在右下角選
∙在“ModelType”中選“2FactorNested”(此例之數據屬twofactornested)
∙如下圖選A因子(thefactorthatallotherfactorsarenestedin,lotinthisexample)及B因子(thefactornestedinthefirstbutinnootherfactor,orthepartinthiscase)
鍍鎳厚測量值的變異圖
變異圖的解說
∙每一直桿(Bar)表示5個測量值在每個Part內的分散情形.
∙數據結構很清楚的以圖形表達。
Partnumbers直接列在每一直桿(Bar)下方lot
∙numbers直接列在每4個Parts下方.
∙每一直桿(Bar)的中線代表每個Part內5個測量值之平均值,兩端線但表最大直及最小值。
從此變異圖所觀察的結果:
∙圖形所示最後兩個lots的變異程度大於前八個lots的變異程度,而前四個lots的變異程度又比接下去4個lots還大
∙Lots1-4、5-8、9-10各有不同的分配.這三組lots被處理的方式可能不同
∙這個製程可能不穩定.需要作製程管制.
∙lot-to-lot變異似乎比part-to-part變異還小.
柏拉圖
與直方圖相比,直方圖是用來表現計量值的分佈情形,而柏拉圖是用來表現計數資料的分佈情形,例如缺點率。
柏拉圖同樣也可以用來表達連續值的資料,如可用來表現變異成分分析的結果。
柏拉圖可以很快指示出最嚴重或最常發生的問題,哪些應該被率先處理等。
如何繪製柏拉圖
下列資料顯示缺點率及其發生次數
DefectType
NumberofOccurrences
Deformation
5
Discoloration
26
EtchPit
3
ForeignMaterial
128
Scratch
77
UnderEtch
Others
13
Total
257
開啟EXMPL_09.JMP檔:
∙從功能選單中的Graph選“paretoChart”icon
∙選DefectType至
∙選No.Occurrences至
在柏拉圖上的最後一個列的類別應為“Others”.而JMP將不同類別自動由大到小排列。
故欲將“Others”列移到最後列,請參照以下步驟:
∙在圖上選“Others”列
∙在
“barsOptions”選“MovetoLast”
在大部分的例子中,柏拉圖排第一個順位的項目是我們首先關心的焦點,亦可將其分為更細項,如下圖所示:
散佈圖
散佈圖是以圖形方式檢視兩個processes之間的關係。
每一種產品通常有許多特徵值或製程參數等,我希望知道兩個變數或特徵值之間的關係,(例如我們想知道當其中一變數改變時對另一個變數的影響),兩個變數之間的關係謂之相關性“correlation”.散佈圖可以幫助我們回答這個問題。
如何繪製散佈圖
下列資料顯示Acidage(indays)andtheetchrate(inAngstromsperminute)的資料。
AcidAge
EtchRate
4.0
4.5
15
18
1.5
30
2.5
23
3.0
3.5
19
1.0
31
5.5
7
5.0
4
12
2.0
25
21
24
29
28
20
9
6
14
27
開啟EXMPL_10.JMP檔:
∙將tAcidAge選入
∙將EtchRate選入
∙按下
散佈圖可以說明兩變數之間是否相關、其關係如何、其關係強度如何等資訊。
散佈圖是一個很好的判定兩變數關係型態的圖形工具,亦可看出是否有outliers:
相關與因果
相關(correlation)與因果(causation)是兩種不同的概念。
兩種特徵值相關並不代表兩者具有因果相關關係。
有可能是兩種特徵值與第三因子的關係造成的結果。
舉例來說,某依城市在1970到1990之間交通事故增加,城市居民擁有的電視總數也增加。
從這個關係看來,車禍意外數與電視總數具有相關性,
但是否具有因果關係?
∙是否電視增加是造成交通意外增加的原因?
(Notlikely.)
∙交通意外增加是否會導致人們想買更多的電視?
(Notlikely,either.)
趨勢圖
穩定性:
製程是否穩定仰賴於製程平均值及標準差是否隨時間維持一致且可預測
直方圖與常態圖的缺點在於無法判定製程隨時間而穩定與否,而一個依時間順序繪製的圖可以補足此項缺點,此圖謂之趨勢圖。
管制圖也是一種趨勢圖,然而它多加入了管制上下限的訊息。
如何繪製趨勢圖
利用下列數據繪製趨勢圖:
Lot#
PlatingThickness
1
151.9
8
143.8
2
16
155.8
10
17
11
141.9
153.8
137.1
159.9
157.3
開啟EXMPL_11.JMP檔:
∙點選“OverlayPlot”icon
∙點選LotNo.至
∙點選PlatingThickness至
練習
使用EXER_03.JMP作分析:
a)繪製直方圖及常態圖描述資料分配情形
b)以批平均值繪趨勢圖觀察平均孔徑是否一致
c)繪製箱型圖比較4partsides的孔徑觀測值的分配.
d)繪製散佈圖比較EtchTime與Diameter.
EXERCISE3ANSWER:
常態圖及直方圖在左方,趨勢圖在下方.
時間與孔徑的散佈圖,由圖上可知兩者有相關關係
練習:
開啟EXER_04.JMP繪柏拉圖
EXERCISE4ANSWER:
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 绘图 工具