MINITAB使用手册.ppt
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MINITAB使用手册.ppt
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1,1,MINITAB使用手册,柳工6Sigma推进办公室2006年10月,注:
本教材是基于MINITAB13.32版,2,2,主要内容,1.Minitab介绍2.功能菜单介绍3.常用工具介绍4.统计性假设验证5.常用Graph制作方法6.常用管理图7.DOE,3,3,使用目录,1.Minitab介绍(P4)2.功能菜单介绍.(P5)3.常用工具3-1.EXCELDATA复制.(P19)3-2.StackData.(P20)3-3.UnstackData.(P22)3-4.MakePatternedData.(P24)3-5.RandomData.(P26)3-6.概率计算3-6-1.正态分布概率计算.(P29)3-6-2.超几何分布概率计算(P30)3-6-3.二项分布概率计算.(P31)3-7.DPMOSIGMA.(P32)3-8.SIGMADPMO.(P33)3-9.基本统计量计算.(P34)3-10.正态验证.(P36)3-11.Brush.(P37),3-12.CapabilityAnalysis3-12-1.Normal.(P38)3-12-2.Binomial.(P40)3-12-3.Poisson.(P42)3-12-4.Box-cox转换.(P44)3-12-5.多重峰工程能力.(P47)3-12-6.有外点工程能力.(P56)3-13.GageR&R(Crossed).(P58)3-14.GageR&R(Attribute).(P61)3-15.样本大小的选择.(P68)4.统计性假设验证4-1.1Sample-t(P70)4-2.2Sample-t.(P71)4-3.Paired-t.(P74)4-4.ANOVA.(P75)4-5.1-Proportion.(P76)4-6.2-Proportion.(P77),4-7.2验证.(P78)4-8.非参数验证.(P80)5.常用Graph5-1.Pareto.(P82)5-2.Boxplot.(P84)5-3.Dotplot.(P86)5-4.TimeSeriesplot(P88)5-5.Plot.(P90)5-6.Contourplot.(P92)6.常用管理图6-1.XBAR-R.(P94)6-2.XBAR-S.(P96)6-3.PChart.(P98)6-4.NPChart(P100)6-5.CChart.(P102)6-6.UChart.(P104)6-7.I-MRChart.(P106)7.DOE.(P108),在放映幻灯片状态下点击页码可直接进入需要的内容,4,4,1.Minitab介绍,-.Minitab是什么?
现国内使用的很多统计分析用软件有SAS,SPSS,MINITAB等。
MINITAB原来是为了基础统计学的学生,于1972年在美国的宾西法尼亚州立大学开发的。
但后来在工学,社会学,经营学等资料的分析和研究方面广泛使用。
自从6SIGMA诞生后,就成为6SIGMA活动必要的分析工具。
MINITAB的基本数据的输入,输出方式与EXCEL相似,能将复杂的统计分析简单化,可容易理解统计意义。
(InternetHomePage:
),-.为什么要使用Minitab?
因为在实施6SIGMA过程中要运用很多统计和概率方面的知识,而进行大量的手工计算,无疑是很不合算的,在时间上也是不允许的,所以我们引进了MINITAB软件,它的基本数据的输入,输出方式与EXCEL相似,能将复杂的统计分析简单化,并且其中图形形式丰富,可容易理解统计意义。
且MINITAB制作的所有图表与文字与EXCEL相似并可互换,可使用复制及粘贴功能,在制作报告书时也可灵活使用。
5,5,2.功能菜单介绍(双击MINITAB快捷键后出现下面画面),功能菜单工具栏(图标)SessionWindowWorksheet,6,6,File:
文件管理菜单Edit:
WorkSheet,Data编辑,外部Data链接及命令Editor等Manip:
Manipulation(Data处理)的菜单Calc:
Calculation(计算)对Data进行计算Stat:
Statistics(统计)对各种Data进行统计分析.Graph:
制作GraphEditor:
调节WorkSheet,Graph,SessionWindow的环境Window:
控制Window及Graph的画面Help:
帮助菜单,2-1.Minitab菜单,7,7,2-1-1.File功能,新建WorkSheet(orProject)打开Project(扩展名:
mpj)保存Project另存Project为对Project描述(可查看,可编辑内容)打开WorkSheet(扩展名:
mtw)通过ODBC(OpenDataBaseConnectivity)打开保存当前WorkSheet另存当前WorkSheet为关闭WorkSheet打开Graph(扩展名:
mgf)另存SessionWindows其它文件(Text)等打印SessionWindow打印设置退出MINITAB最近编辑过的文档,8,8,2-1-2.Edit功能,恢复被删除的Data清除单元格中内容删除单元格复制单元格剪切单元格粘贴单元格粘贴链接链接到其它的Worksheet全部选定单元格编辑最后的对话框Session中命令的编辑Minitab运行参数设定,9,9,2-1-3.Manip功能,从激活的WorkSheet中复制数据将激活的WorkSheet分开成几个将几个WorkSheet合并为一个.复制列数据分离列数据合并列数据行列数据转换整理Data对指定的Data排序删除行删除行,列,常数.链接其它WorkSheetData.定义数据类型改变Data的类型显示session,10,10,2-1-4.Calc功能,计算器列数据统计量行数据统计量对数据实行标准化将日期/时间数据提取为一般数据将日期/时间数据提取为文本数据作成一些有规律的数据作成由X,Y,Z值制作3DGraph的组合数据作成变量的指标数据设定数据库产生随机数据概率分布计算矩阵计算,10,11,11,2-1-5.Stat功能,基础的统计计算回归分析分散分析实验计划法.管理图制作品质分析工具信赖性分析多变量分析时序变化分析Table形态数据分析非参数分析ExploratoryDataAnalysis样品大小分析,11,12,12,2-1-6.Graph功能,图形显示方式设置X,Y相关形式图Y随时间变化的时序图制作X与Y间相关关系的Chart制作表示出现频度的柱状图制作BoxPlot2个以上X,Y相互关系Matrix图制作X,Y的Matrix草图由X,Y,Z值3次坐标用等高线表示由X,Y,Z值做3D坐标图由X,Y,Z值做3D线型坐标图由X,Y,Z值做3D表面图制作散点图制作表示占有率的饼图在边际有标示的X-YPlot制作表示概率分布的Plot制作径叶图设置Graph在SessionWindow中显示的参数,12,13,13,2-1-7.Editor功能,查找数据或文本替换数据或文本转到其它行或列转到指定的行或列格式化列列的属性编辑WorkSheet属性编辑插入单元格插入行插入列移动列定义使用者偏好的设置剪切板参数设定,13,14,14,2-1-8.Window功能,层叠所有的Window使所有的Window显示成Tile形式所有窗口最小化重新储存按钮图标重新排列图标刷新使用标准工具按钮使用Project管理工具按钮使用状态工具按钮关闭所有的Graph窗口设定Graph的大小/位置显示Session窗口显示Project管理窗口当前激活窗口为WorkSheet1*,14,15,15,2-1-9.Help功能,帮助查找帮助怎样使用帮助Stat(统计分析)向导查找Stat(统计分析)向导怎样使用Stat(统计分析)向导使用指南查找使用指南Session命令帮助查找Session命令帮助Minitab的主页关于Minitab的信息,15,16,16,打开PROJECT,PROJECT保存,打印WORKSHEET,剪切,复制,粘贴,恢复,以前brushed行,下面brushed行,过去对话筐,SESSIONWINDOW,现数据WINDOW,HELP,插入,插入行,插入列,列移动,删除,WORKSHEET管理,图表管理,关闭图表,取消,工具栏在数据WINDOW击活时显示,数据WINDOW,2-2-1.数据window工具栏,16,17,17,2-2-2.Sessionwindow工具栏,打印SESSIONWINDOW,前命令语,后命令语,查找,查找下一个,SESSIONWINDOW,工具栏在SESSIONWINDOW击活时显示;也有几个是例外,17,18,18,2-2-3.图表window工具栏,图表WINDOW,打印图表,看的方式,编辑方式,Brush方式,工具栏在图表WINDOW击活时显示,也有几个例外,18,19,19,3.Minitab常用工具介绍,3-1.ExcelData复制到MINITABWorksheet,选中要复制的DATA后点击“复制”图表或“Ctrl+C”,在MINITAB的Worksheet中选择要保存DATA的区域后点击“粘贴”图表或“Ctrl+V”,MINITAB中DATA形态,19,20,20,3-2.StackData,-.路径:
ManipStackStackColumns-.功能:
可以Stack两列以上的DATA,使之变成一列.便于DATA统计.,选择要Stack的DATA列(可通过双击列名来选择),选择保存Stack后的DATA的列名,选择区分DATA的列名,20,21,21,3-2.StackData,原始DATA,Stack后的DATA(在C3中),Subscript(在C4-T中)(T:
表示是文本),21,22,22,3-3.UnstackData,-.路径:
ManipUnstackColumns-.功能:
可以将一列DATA,按DATA的区分(Subscript),分成多列便于DATA统计.,选择要Unstack的DATA列(可通过双击列名来选择),选择要DATA区分(Subscript),保存DATA,选择此项时,会自动给Unstack的DATA以列名,22,23,23,3-3.UnstackData,原始DATA,Unstack后的DATA,23,24,24,3-4.MakePatternedData(作成一些有规律的数据),-.路径:
CalcMakePatternedData-.功能:
构造有规律的数据,如做GageR&R时,很有用.,选择保存DATA的列,第一个DATA的值(本例是1),最后一个DATA的值(本例是3),步长(本例是1),每个值的反复次数(本例是2),整体数值的反复次数(本例是3),24,25,25,3-4.MakePatternedData(作成一些有规律的数据),通过上面的设置后,DATA形式如右,25,26,26,3-5.产生随机数(Randomdata),-.路径:
CalcRandomDataNormal,在学习统计时,经常用到一些DATA,用此菜单可以产生指定要求的随机数一般正态数据较多,但也可以产生其它类型的随机数,26,27,27,3-5.产生随机数(Randomdata),随机数的个数,保存随机数的列,随机数的平均值,随机数的标准偏差,结果如下:
因为是随机的,所以每个人的结果不一样!
27,28,28,3-6.概率计算,-.路径:
CalcProbabilityDistributions,计算概率,计算累积概率,计算Z水准,选择DATA列,输入DATA,可以计算正态,二项,超几何分布等的概率,EX:
正态分布,28,29,29,3-6-1.正态分布概率计算,ex:
对某一制品的拉长长度进行品质管理,平均为40,标准偏差为2.即N(40,22).购买此制品时顾客要求拉长长度在35以上.此工程生产的制品,满足顾客要求的概率为多少?
Minitab中求的概率P(x35)=?
解:
如下图形转换问题,35,40,2,满足顾客要求的概率,答案:
1-0.0062=0.9938,-.路径:
CalcProbabilityDistributionsNormal,29,30,30,3-6-2.超几何分布概率计算,ex:
由20个制品构成的LOT中有5个不良品,此时抽取4个制品时,有2个不良品的概率是多少?
ProbabilityDensityFunctionHypergeometricwithN=20,X=5,andn=4xP(X=x)2.000.2167,30,31,31,3-6-3.二项分布概率计算,ex:
某制品的工程不良率为1%,随即抽取10个制品,求1个以下(含1个)不良品的概率.,CumulativeDistributionFunctionBinomialwithn=10andp=0.0100000xP(X=x)1.000.9957,31,32,32,3-7.根据DPMO(PPM)计算SIGMA水准,ex:
某工程不良率为1,000PPM,求短期SIGMA水准.,输入良品率,InverseCumulativeDistributionFunctionP(X=x)x0.99903.0902,短期SIGMA水准:
3.09+1.5=4.59,32,33,33,3-8.根据SIGMA值计算PPM(DPMO)值,ex:
已知短期SIGMA值是3.0,求DPMO(PPM)是多少.,输入长期SIGMA值(短期-1.5),CumulativeDistributionFunctionxP(X=x)1.50000.9332,DPMO:
1-0.9332=66,800PPM,33,34,34,3-9.基本统计量计算,ex:
收集了20个某制品长度的DATA,基本统计量计算如下:
选择数据列,选择输出图形,选择信赖区间,(FILENAME:
基本统计量DATA),34,35,35,结果如下:
DescriptiveStatistics:
lengthVariableNMeanMedianTrMeanStDevSEMeanlength2012.36512.45012.3560.9420.211VariableMinimumMaximumQ1Q3length10.80014.10011.50013.175,P-Value0.05小,因此数据符合正态分布(=0.05),Skewness:
正态分布是0,右边斜型分布是(+),左边斜型分布是(-),Kurtosis:
正态分布是0,急尖分布是(+),平尖分布是(-),平均的区间推定值(95%信赖区间),35,36,36,3-10.正态性验证,DATA的正态性是DATA分析的基础,一般来说,制造过程的DATA大部分遵循正态分布,如果不是,则暗示过程存在异常,须引起注意.例:
收集了特征A的20个DATA,验证其正态性.(FILE:
NORMALTEST),P=0.1380.05,正态,36,37,37,3-11.Brush功能,-.Brush功能,在图形窗口激活时才能使用.-.FILE:
brush.mpj,1.选择Brush功能,2.选择要Brush的点,Brush的结果(worksheet中),Brush的结果(session中),37,38,38,3-12.CapabilityAnalysis(工程能力分析),3-12-1.正态性DATA工程能力分析-.路径:
StatQualityToolsCapabilityAnalysis(Normal)-.EX:
(file:
CapabilityAnalysis.mpj)-.打开文件后,按下面方法进行,选择分析数据列,输入样品组的大小,输入规格下限,输入规格上限,38,39,39,-.DPMO(PPM)结果:
19,461PPM,-.根据“3-7”,计算SIGMA水准:
2.06+1.5=3.56,39,40,40,3-12-2.二项分布DATA工程能力分析-.路径:
StatQualityToolsCapabilityAnalysis(Binomial)-.EX:
(file:
CapabilityAnalysis(Binomial).mpj)-.打开文件后,按下面方法进行,选择不良数列,选择样品大小,40,41,41,-.结果:
-.SIGMA水准:
0.75+1.5=2.25,41,42,42,3-12-3.泊松分布DATA工程能力分析-.路径:
StatQualityToolsCapabilityAnalysis(Poisson)-.EX:
(file:
CapabilityAnalysis(Poisson).mpj)-.打开文件后,按下面方法进行,选择缺点数列,选择样品大小,42,43,43,-.结果:
-.SIGMA水准计算:
DPU=0.0265,假设Opportunity=10则:
DPO=DPU/10=0.00265根据“3-7”计算,SIGMA水准:
2.78+1.5=4.28,43,44,44,3-12-4.Box-Cox转换-.以Box-CoxTransformation为例来说明处理方法.-.EX:
(FILE:
boxcox.mpj)-.打开该文件后,进行下面操作-.路径:
StatControlChartsBox-CoxTransformation,选择DATA列,选择样品群大小,选择保存变换后DATA的列,44,45,45,-.结果:
推测值LamdaStDev0.1132.782,Box-Cox转换结果,最佳变换是使用Y0.113函数式。
即,利用Lambda值使用0.113的转换。
Lambda决定的基准是使转换DATA的标准偏差最小化,Lambda的真值的95%的信赖区间是:
0.056,0.170,45,46,46,-.变换前后,正态性验证,可看到转换后DATA为正态分布。
根据SPEC就可以求工程能力了.,P-Value:
0.000,P-Value:
0.867,46,47,47,3-12-5.多重峰的工程能力分析-.EX:
(FILE:
双峰工程能力分析.mpj)-.路径:
StatQualityToolsCapabilityAnalysis(Normal),此值不能正确反映实际工程能力,工程本身是改善对象!
47,48,48,-.做dotplotgraph,分为2个GROUP,48,49,49,-.激活“Brush”后,把DATA分成两个GROUP.(参考“3-11”P37),Brush,选定要Brush的DATA,49,50,50,-.在Worksheet中把DATA分成两GROUP方法:
在dotplot上激活brush后用下面功能来实现,EditorCreateIndicatorVariable,IndicatorVariable是DATA用BRUSH选择时的值为1,反则表示0的DATASHEET的列。
此变量与Unstack命令语句一起为把DATA重新分为两个变量而使用,两个变量的名称可随意定义。
50,51,51,-.把DATAUnstack方法:
ManipUnstackColumns,51,52,52,-.Unstack的结果,右边GROUPDATA,左边GROUPDATA,到此为止就可以对两个GROUP的DATA进行工程能力分析了,52,53,53,-.先计算右边GROUP的工程能力(weight_0列对应的DATA)路径:
StatQualityToolsCapabilityAnalysis(Normal),右边GROUP对应DATA超出SPEC的可能是:
221.43PPM,53,54,54,-.计算左边GROUP的工程能力(weight_1列对应的DATA)路径:
StatQualityToolsCapabilityAnalysis(Normal),左边GROUP对应DATA超出SPEC的可能是:
15651.08PPM,54,55,55,-.整体DATA的工程能力计算,整体80个中40个属于左边GROUP,因此左边GROUP的计算如下:
期待PPM=15651.08PPM(40/80)=7825.54PPM,整体80个中40个属于右边GROUP,因此右边GROUP的计算如下:
期待PPM=221.43PPM(40/80)=110.715PPM,计算复合PPM,把两个推测值相加后求出。
7825.54+110.715=7936.255PPM,计算SIGMA水准:
根据7936.255PPM计算:
2.41+1.5=3.91,55,56,56,3-12-6.有外点DATA工程能力分析-.DATA有外点时,先计算外点的PPM,再计算剩下的DATA的PPM.然后计算复合PPM-.EX:
4个外点:
4/40=100,000PPM,56,57,57,-.对“剩余”DATA进行分析,40个DATA中包括36个,应调整为36/40=90%则:
0.9*349.65=314.69PPM上页的外点100,000PPM加在这里:
100,000+314.69=100314.69PPM利用MINITAB,可得长期Z=1.28,所以短期为1.28+1.5=2.78SIGMA。
36个DATA:
349.65PPM,-.SIGMA水准计算:
57,58,58,3-13.GageR&R(Crossed),-.路径:
StatQualityToolsGageR&Rstudy(Crossed)-.EX:
(file:
.GageR&R(Crossed).mpj)-.打开文件后,按下面方法进行,选择样品NO.列,选择作业者列,选择测定值,58,59,59,-.Graph结果,59,60,60,GageR&R%ContributionSourceVarComp(ofVarComp)TotalGageR&R0.00443710.67Repeatability0.0012923.10Reproducibility0.0031467.56Operator0.0009122.19Operator*Part0.0022345.37Part-To-Part0.03716489.33TotalVariation0.041602100.00StdDevStudyVar%StudyVarSource(SD)(5.15*SD)(%SV)TotalGageR&R0.0666150.3430632.66Repeatability0.0359400.1850917.62Reproducibility0.0560880.2888527.50Operator0.0302000.1555314.81Operator*Part0.0472630.2434023.17Part-To-Part0.1927810.9928294.52TotalVariation0.2039651.05042100.00NumberofD
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