六西格玛绿带培训笔记(第二周).doc
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第二周笔记
FMEA:
失效模式:
流程输入失效的方式,没被检查出造成的影响
影响:
对客户的影响
原因:
导致失效的原因
现行控制:
预防失效模式或原因
风险优先系数:
RPN=严重度*发生频率*侦测度
Y的影响原因控制
1=容易侦测到10=很不容易侦测到
多变量分析(Multi-Varistudy)
收集数据的方法是“不影响流程的”,在自然状态下分析流程
Analyze被动观察------多变量分析
Improve主动调整------DOE
1.确定目标
2.确定要研究的Y和X(KPOV,KPIV)
KPIV可控,Noise不可控
测量正确输出输入
不可控噪音变量:
三种典型噪音变异来源
(1)位置性:
地点对地点,人对人
(2)周期性:
批量对批量
(3)时间性:
时间对时间
3.确定每个变量的测量系统
4.选择数据抽样的方法
总体抽样:
简单随机抽样,分层抽样,集群抽样
流程抽样(与时间有关):
系统抽样,子群抽样
5.确定数据收集、格式及记录的程序:
数据收集计划
6.流程运行的程序和设定描述
7.组成培训小组
8.清楚划分责任
9.确定数据分析的方法
10.运行流程和记录数据
11.数据分析:
根据数据类型确定图形及统计分析工具(书2-24)
主效应图:
统计-----方差分析-----主效应图(多个X对Y的影响)看均值差异
多变异图
交互作用图:
两条线平行,表明无交互作用
12.结论
13.报告结果提出建议
应用统计学分类:
1.描述性统计学:
样本分析
2.推论性统计学:
样本对总体进行推测
参数估计:
点估计
区间估计(置信区间)
假设检验
中心极限定理:
均值标准差小于单值标准差(笔记)
置信区间:
(笔记,书4-5)
CI=统计量±K*(标准偏差)
统计-----基本统计量----------1t单样本
Z值,t值
假设检验(5-18)
5%以下为小概率事件
Ho=原假设/零假设/非显著性假设/归无假设(没变化,相同,无相关,没效果)
Ha=备择假设/对立假设/显著假设(有变化,不一样,有关系,显著,有影响)
P值=Ho为真,概率值
拒绝Ho犯错的概率
α值:
显著性水平
P.大于α:
不能拒绝Ho
P小于α:
拒绝Ho,Ha成立
步骤:
(1)陈述“原假设”Ho/Ha
(2)定义α(根据(6)之后引发的风险成本来决定)
(3)收集数据
(4)选择和应用统计工具分析,计算P值
(5)决定证据表明?
拒绝Ho------P小于α
不拒绝Ho,P大于α
(6)若拒绝Ho,所采取的行动(统计-----实际)
I类错误降低,则II类错误提高
I类错误:
制造者风险,误判
II类错误:
客户风险,漏判
Z值或T值大,P值小,Ho被拒绝
Z值或T值小,P值大,不能拒绝Ho
风险成本α值
低0.10无所谓
中0.05不知道
高0.01输不起
做实验的情况,把α值调的高些
量产的情况,把α值调的低些
一般α值为0.05
工具路径图:
根据数据不同类型,判断用何种图分析
T检验:
对均值进行检验
非参数检验:
中位数进行检验
单一X(离散)与单一Y(连续)分析法:
X的水平数目的工具备注
1与标准值比较1Z(总体已知)
1t(总体未知)
2相互比较2t(水平间独立)
Tt(水平间不独立)
2以上两两比较一元
ANOVA
单一样本的检验路径1T:
(书6-12)
1.SPC图(I-MR)
2.检验数据形态(概率图)
3.研究中心趋势(基本统计量-----2t)
双样本分析路径图2T:
(书6-23)
针对每个水平分别研究
(1)SPC图(I-MR)
(2)研究数据形态(概率图)
(3)研究离散度(等方差检验,书6-22)
(4)研究中心趋势(基本统计量-----2t)
作业:
dining,分析2t检验(笔记)
配对T:
同一个被测单元,在不同条件下,进行了两次的测量结果差异----配对T(两组数据相关联、样本量相等)
例子:
SHOES文件
Delta=C1-C2
统计----基本统计量----配对T
配对T检验路径:
(1)稳定性分析:
对差值
(2)正态检验
(3)中心趋势检验:
对差值:
用1T与0比较
用原始数据:
T-T(正态)
例子:
P值<0.05,拒绝Ho
作业:
(golf—score)
(1)05年比04年打得好
Ho:
05与04年无差异,Ha:
05年与04年有差异
I-MR图(分阶段)
概率图---正态
等方差图
2T图
双样本2T:
04年均值93.17,,05年均值93.60(样本量04比05年多)
P值=0.866>0.05,说明05与04年无差异
(2)前9洞比后9洞打得好
双边:
Ho:
前9洞与后9洞无差异,Ha:
前后不等
I-MR图
概率图----正态
配对T:
P值小于0.05,显著的,拒绝Ho,均值后比前大,前9洞比后9洞好
单边:
Ha:
前9洞比后9洞打得好
备择:
选小于
P值=0.04<0.05,拒绝Ho
单因子方差分析(OnewayANOVA):
(书7-9)
X大于2个水平以上样本
检验路径:
稳定性:
针对每个水平(样本量小的话,可以省略此步)
数据形态(样本量小的话,可以省略此步)
离散程度:
等方差检验
中心趋势:
(1)若P<α,要研究哪个不等,多重比较(Fisher)
(2)残差检验
(3)ε²检验(实际的显著性)
单因子方差分析:
比较----FISHER---区间跨过0的表示差异不大,不跨越0表示差异大
一元ANOVA原理:
(笔记,书7-14)
F=MSB/MSF
=(SSF/a-1)/(SSE/N-a)
F值越大,P值越小
概率分布图:
分子自由度2
分母自由度87
输入常量F=44.6
P值=0<0.05,拒绝Ho
残差:
单因子方差分析
残差正态分布
好的拟合图,三个拟合值相似(笔记)
好的时序图:
随机波动
因子变异占总变异的百分比R-Sq=50.72%
非参数检验:
(非正态,或不等方差)
P=0,三人的均值不等
作业:
(DMONEWAYANOVA)
等方差检验:
置信区间基本重叠,方差没有显著差异
P值=0.92>0.05,数据正态
单因子方差分析:
Fisher95%两水平差值置信区间
x水平间的所有配对比较
同时置信水平=73.57%
x=15减自:
x下限中心上限--------+---------+---------+---------+-
161.8555.6009.345(----*----)
174.0557.80011.545(----*---)
188.05511.80015.545(----*---)
19-2.7451.0004.745(---*----)
--------+---------+---------+---------+-
-8.00.08.016.0
15和19没有显著差异
x=16减自:
x下限中心上限--------+---------+---------+---------+-
17-1.5452.2005.945(----*---)
182.4556.2009.945(----*---)
19-8.345-4.600-0.855(---*----)
--------+---------+---------+---------+-
-8.00.08.016.0
16和17没有显著差异
x=17减自:
x下限中心上限--------+---------+---------+---------+-
180.2554.0007.745(----*----)
19-10.545-6.800-3.055(----*---)
--------+---------+---------+---------+-
-8.00.08.016.0
无
x=18减自:
x下限中心上限--------+---------+---------+---------+-
19-14.545-10.800-7.055(----*---)
--------+---------+---------+---------+-
无-8.00.08.016.0
单因子方差分析:
y与x
来源自由度SSMSFP
x4475.76118.9414.760.000
误差20161.208.06
合计24636.96
S=2.839R-Sq=74.69%R-Sq(调整)=69.63%
平均值(基于合并标准差)的单组95%置信区间
水平N平均值标准差------+---------+---------+---------+---
1559.8003
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- 六西格玛 绿带 培训 笔记 第二
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