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六西格玛统计工具介绍(PPT 143页)

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六西格玛管理
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六西格玛统计工具介绍(PPT 143页)内容简介
六西格玛统计工具介绍(二)
课程大纲
统计基础-数据类型
目录
假设检验相关基础概念
估计的概念
置信区间
假设检验
假设检验 - 单样本T检验
“单样本t检验”解决什么问题?
按照以下步骤完成
选取适合方法计算P值——详细过程
分析路线图 – 单样本T
步骤1:  检验稳定性
步骤2: 检验正态性
步骤 3:  检验均值
结论的陈述
延伸…
假设检验 -  双样本t检验
“双样本t检验”解决什么问题?
样本量
不同工具的样本量
处理数据
堆叠数据——为下一步进行数据格式转换
步骤3:  等方差检验
步骤4:均值检验
步骤4:均值检验 
假设检验 – 多样本比较
方差分析  ANOVA
“方差分析(ANOVA)”解决什么问题?
步骤1 & 2 ——不再重复
堆叠数据  
ANOVA:  我们了解到什么?
假设检验 - 非正态(非参数检验)
Mann-Whitney 检验
研究稳定性
研究正态性
研究等方差性
Wilcoxon/Kruskal Wallis检验
中位数检验
总结
比例数据检验
单比例检验
单比例检验步骤
卡方分析
检验相互关系:卡方检验
卡方检验解决的典型实际问题
举例
卡方统计
期望频率的计算
卡方计算
比较计算的卡方和临界值
P值
JMP输出
卡方检验注释
范例:  贷款审批通过率
星期五是否不寻常?
其他几天呢?
还有哪些情况我能使用卡方检验?
实际意义
相关性分析与简单线性回归
相关性
相关性:它对我们意味着什么?
相关性与回归分析
何时使用相关性和回归分析
相关
相关系数:R
散点图-图形展示关系
R 应该多大:如果你真想知道的话 …
相关系数
范例:  JMP 相关性
JMP 范例 – 相关性
JMP 范例 – 输出
R = 0
相关分析的常见错误
错误 1:数据覆盖范围过窄
错误 2:外推法
错误 3:因果归属
错误 4:曲解数据
错误 5:过多的集中于R
回归
回归分析
回归与相关
一般线性回归
最小平方的方法
测定系数-- R2定义
回归分析 – 图形法
回归 – 拟合直线图
回归分析 - JMP输出
回归分析 - R2
回归分析的缺陷
异常值的影响
“X” 值的影响
范例:拟合直线图比较
“胡乱”的相互关系或错误的结论
回归分析的最终检验
提示
..............................