线性和偏倚与假设检验

闲来无事，研究一下：

为了研究某系统的线性和偏倚，我们安排实验，并得到如下数据：Part Master Response1 2 2.71 2 2.51 2 2.41 2 2.51 2 2.71 2 2.31 2 2.51 2 2.51 2 2.41 2 2.41 2 2.61 2 2.42 4 5.12 4 3.92 4 4.22 4 5.02 4 3.82 4 3.92 4 3.92 4 3.92 4 3.92 4 4.02 4 4.12 4 3.83 6 5.83 6 5.73 6 5.93 6 5.93 6 6.03 6 6.13 6 6.03 6 6.13 6 6.43 6 6.33 6 6.03 6 6.14 8 7.64 8 7.74 8 7.84 8 7.74 8 7.84 8 7.84 8 7.84 8 7.74 8 7.84 8 7.54 8 7.64 8 7.75 10 9.15 10 9.35 10 9.55 10 9.35 10 9.45 10 9.55 10 9.55 10 9.55 10 9.65 10 9.25 10 9.35 10 9.4
由 Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage Linearity and Bias Study 可以得到下图，（process variation=16.5368, 注意我红色圈圈标注的系数）：
红色圈中的系数和P值就是对线性进行假设检验。


下面，用 Stat > Regression > Fitted Line Plot. 加以说明：我们知道，线性偏倚是针对测量值与真实值之间的差异进行的检验，下面把 测量值-真实值列出如下：Part Master Response Response-01 2 2.7 0.71 2 2.5 0.51 2 2.4 0.41 2 2.5 0.51 2 2.7 0.71 2 2.3 0.31 2 2.5 0.51 2 2.5 0.51 2 2.4 0.41 2 2.4 0.41 2 2.6 0.61 2 2.4 0.42 4 5.1 1.12 4 3.9 -0.12 4 4.2 0.22 4 5 12 4 3.8 -0.22 4 3.9 -0.12 4 3.9 -0.12 4 3.9 -0.12 4 3.9 -0.12 4 4 02 4 4.1 0.12 4 3.8 -0.23 6 5.8 -0.23 6 5.7 -0.33 6 5.9 -0.13 6 5.9 -0.13 6 6 03 6 6.1 0.13 6 6 03 6 6.1 0.13 6 6.4 0.43 6 6.3 0.33 6 6 03 6 6.1 0.14 8 7.6 -0.44 8 7.7 -0.34 8 7.8 -0.24 8 7.7 -0.34 8 7.8 -0.24 8 7.8 -0.24 8 7.8 -0.24 8 7.7 -0.34 8 7.8 -0.24 8 7.5 -0.54 8 7.6 -0.44 8 7.7 -0.35 10 9.1 -0.95 10 9.3 -0.75 10 9.5 -0.55 10 9.3 -0.75 10 9.4 -0.65 10 9.5 -0.55 10 9.5 -0.55 10 9.5 -0.55 10 9.6 -0.45 10 9.2 -0.85 10 9.3 -0.75 10 9.4 -0.6选择：Stat > Regression > Fitted Line PlotY=Respose-0 ; X= Master可得到下图：
对比前后两个图，结果是一样的。这就是用假设检验来验证MSA中的偏倚和线性了。
对你有用，就顶一下吧！