1,2,1：统计描述 2：区间估计与假设检验 3：方差分析（ANOVA） 4：回归分析（Regression） 5：实验设计（DOE） 6：质量工具（Quality Tool） 7：测量系统分析（MSA）,第七事业部品质部,3,描述性统计（ Descriptive Statistics）,-单值图（Individual Value Plot) -箱图（Boxplot） -柏拉图（Pareto） -直方图（Histogram） -时间序列图（Time Series Plot） -边际图（Marginal Plot） -3D表面图（3D Surface Plot) -柱状图（Bar Chart） -饼图（Pie Chart）,第七事业部品质部,4,单值图（Individual Plot),Graph Individual Plot,第七事业部品质部,5,箱图（Boxplot）,Q1-1.5*（Q3-Q1）,Q3 + 1.5 (Q3 - Q1),Q3,Q1,median,Graph Histogram,Outlier,第七事业部品质部,6,直方图（Histogram）,Graph Histogram,类似茎叶图（Stem-and-Leaf ),第七事业部品质部,7,柏拉图（Parto chart),STAT Quality Tools Pareto Chart,第七事业部品质部,8,时间序列图（Time Series Plot）,Graph Time Series Plot,第七事业部品质部,9,边际图（Marginal Plot）,为单值图和直方图/点图/箱图的综合,Graph Marginal Plot,第七事业部品质部,10,3D表面图（3D Surface Plot),Graph 3D Surface Plot,第七事业部品质部,11,Display Descriptive Statistics,Stat Basic Statistics Display Descriptive Statistics,结果解释 对截止12.10日的火箭队主客场得分进行了描述性统计。从结果可以看出：主场得分（mean：平均值99.60）大于客场得分（mean=94.47)。,1：数据量少 3：火箭队发挥不稳定（得分） 2：对手强弱分明,偏斜度,峰度,第七事业部品质部,12,区间估计与假设检验,-小概率事件 -单样本Z检验（1 Sample-Z） -单样本T检验（1 Sample-T） -双样本T检验（2 Sample-T） -成对T检验（Paired T） -相关性检验（Correlation） -方差齐性（相等）检验（Equal Variances) -正态测试（Normality Test） -卡方检验（Chi-square test）,第七事业部品质部,13,总体：整个集合的全体特征,样本：具有总体特征的子集,根据样本确定总体!,为什么需要区间估计与假设检验？,区间估计与假设检验,第七事业部品质部,14,天打雷劈,小概率事件,不要破坏花花草草。打雷了，下雨了，还是收衣服好！,第七事业部品质部,15,Stat Basic Stats 1 Sample-Z,单样本Z检验 （1 Sample-Z）,实际显著性水平，可以把p 值理解为假设的支持率或可信程度。,某段时间内，对wire bond的金线拉力（wire pull)进行了170次测量，得到均值为13.93g，方差为1.26g，能否以95%的置信度认为该段时间内wire pull均值为16g？,Test of mu = 16 vs not = 16 The assumed standard deviation = 1.26 N Mean SE Mean 95% CI Z P 170 12.9300 0.0966 (12.7406, 13.1194) -31.77 0.000,置信区间(confidence interval)，区间估计总是与一定的概率保证相对应的,第七事业部品质部,16,Stat Basic Stats 1 Sample-T,单样本T检验 （1 Sample-T）,设随机变量X 服从标准正态分布N(0，1)，随帆变量Y 服从自由度为n 的x2 分布，且X 与Y 相互独立，则,One-Sample T: 得分 Test of mu = 100 vs not = 100 Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T P 得分 27 96.3704 8.7185 1.6779 (92.9215, 99.8193) -2.16 0.040,置信区间(confidence interval),与Z检验的区别？,第七事业部品质部,17,双样本T检验 （2 Sample-T）,Stat Basic Stats 2 Sample-T,为了估计磷肥对某种农作物增产的作用，现选20 块土壤条件大致相同的土地。其中10 块不施磷肥.另外10 块施磷肥，得到亩产量进行比较。,N Mean StDev SE Mean 不施磷肥 10 570.0 16.3 5.2 施磷肥 10 600.0 26.7 8.4 Difference = mu (不施磷肥) - mu (施磷肥) Estimate for difference: -30.0000 95% CI for difference: (-51.2082, -8.7918) T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = -3.03 P-Value = 0.009 DF = 14,不相关的样本,第七事业部品质部,18,Stat Basic Stats Paired T,成对T检验 （Paired T）,N Mean StDev SE Mean 运动前 17 60.1176 2.3607 0.5725 运动后 17 59.6118 2.3326 0.5657 Difference 17 0.505882 0.343640 0.083345 95% CI for mean difference: (0.329199, 0.682566) T-Test of mean difference = 0 (vs not = 0): T-Value = 6.07 P-Value = 0.000,为了估计进行运动活动后，人体体重的变化情况，选取17个人，在运动前后分别测量其体重，然后对数据进行分析,相关样本,第七事业部品质部,19,相关性检验（Correlation）,Pearson correlation of 得分 and 失分 = 0.279 P-Value = 0.158,Stat Basic Stats Correlation,没有显著的相关性，数据相互独立,第七事业部品质部,20,方差齐性（相等）检验（Equal Variances),Stat ANOVA Test for equal variances,F Test。对两个研究总体的总体平均数的差异进行显著性检验以外，我们还需要对两个独立样本所属总体的总体方差的差异进行显著性检验，统计学上称为方差齐性（相等）检验。,可认为方差齐性,第七事业部品质部,21,正态测试（Normality Test）,Stat Basic Stats Normality Test,P=0.8090.05,可以认为服从正态分布,MEAN,第七事业部品质部,22,卡方 检验（Chi-square test）,电视节目满意度调查,H0：这三组居民对电视节目的 意见是一致的 H1：这三组居民对电视节目的意见不一致,Chi-Square Test: 满意, 比较满意, 不太满意, 不满意 Chi-Square contributions are printed below expected counts 满意 比较满意 不太满意 不满意 Total 市区 31 5 2 2 40 24.00 8.67 4.33 3.00 2.042 1.551 1.256 0.333 近郊 21 10 4 5 40 24.00 8.67 4.33 3.00 0.375 0.205 0.026 1.333 远郊 20 11 7 2 40 24.00 8.67 4.33 3.00 0.667 0.628 1.641 0.333 Total 72 26 13 9 120 Chi-Sq = 10.391, DF = 6, P-Value = 0.109,Stat Tables Chi-square test (table in worksheet),第七事业部品质部,23,方差分析（ANOVA）,- One Way ANOVA - Two Way ANOVA - Analysis of means - General Linear Model,第七事业部品质部,24,一、SNKq检验 二、DUNCAN检验 三、TUKEY检验 四、Fisher检验 五、Dunnett检验 六、HSUs MCB检验,“多重比较”的几种方法,第七事业部品质部,25,One Way ANOVA,One-way ANOVA: Source DF SS MS F P Factor 3 95.80 31.93 3.69 0.036 Error 15 129.88 8.66 Total 18 225.68,从某学校同一年级中随机抽取19名学生，再将他们随机分成4组，在2周内4组学生都用120分钟复习同一组英语单词，第一组每个星期一一次复习60分钟；第二组每个星期一和三两次各复习30分钟；第三组每个星期二、四、六三次复习各20分钟；第四组每天（星期天除外）复习10分钟。2周复习之后，相隔2个月再进行统一测验，这4种复习方法的效果之间有没有显著性差异？,Stat ANOVA One way (stacked)/One way (unstacked),第七事业部品质部,26,Two Way ANOVA,Balanced Data,Two-way ANOVA: peel test versus temperature, pressure Source DF SS MS F P temperature 2 10.7619 5.38095 14.56 0.002 pressure 2 2.1660 1.08301 2.93 0.105 Interaction 4 1.9329 0.48322 1.31 0.338 Error 9 3.3262 0.36958 Total 17 18.1870,Stat ANOVA Two Way ANOVA,第七事业部品质部,27,Analysis of means,Stat ANOVA Analysis of means,第七事业部品质部,28,General Linear Model,Analysis of Variance for peel test, using Adjusted SS for Tests Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Temp 2 3.5113 3.5113 1.7557 4.46 0.036 Pressure 2 3.0218 3.0218 1.5109 3.84 0.051 Time 1 1.0571 1.0571 1.0571 2.69 0.127 Error 12 4.7206 4.7206 0.3934 Total 17 12.3108,St