刘飞波

刘飞波(UID:632375) 新手上路

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1> 计算出 p1=  Pr(<LSL) % or Ppm,   使用函数normdist 2> 计算出 p2 = Pr (>USL) % or Ppm 3>  计算出 Pr (within spec) = 1- p1- p2  ...

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1. 之前的试验数据应保留。 2. 如果数据出现显著性的弯曲, 则可以通过增加轴向( CCC 或 CCI )点来实现, 根据试验参数的实际情况来设定. 3. 采用RSM对新增测试数据和之前测试数据共同分析. 4. 如果还是出现弯曲或失拟现象,那么,需要评审当前...

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首先要去分析为什么测量数据是非正态的分布。 如果一定要用非正态分布的数据去分析过程能力,我们应当用三种分析方法。 Box-Cox Johnson transformation 非参数计算法 前两种是将非正态分布转化为正态分布,最后一个是直接利用非正的分布去计算...

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你可以用 one sample t test 来判断95%的置信区间, 公式为:  95% CI = Mean (sample) +/- t(a/2, df) * ( StDev(sample)/ sqrt(n)) 可知:           Upper Bo...

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1> 计算出 p1=  Pr(<LSL) % or Ppm,   使用函数normdist 2> 计算出 p2 = Pr (>USL) % or Ppm 3>  计算出 Pr (within spec) = 1- p1- p2  ...

2020-09-06 19:24

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1. 之前的试验数据应保留。 2. 如果数据出现显著性的弯曲, 则可以通过增加轴向( CCC 或 CCI )点来实现, 根据试验参数的实际情况来设定. 3. 采用RSM对新增测试数据和之前测试数据共同分析. 4. 如果还是出现弯曲或失拟现象,那么,需要评审当前...

2020-06-23 08:09

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首先要去分析为什么测量数据是非正态的分布。 如果一定要用非正态分布的数据去分析过程能力,我们应当用三种分析方法。 Box-Cox Johnson transformation 非参数计算法 前两种是将非正态分布转化为正态分布,最后一个是直接利用非正的分布去计算...

2019-08-31 22:21

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你可以用 one sample t test 来判断95%的置信区间, 公式为:  95% CI = Mean (sample) +/- t(a/2, df) * ( StDev(sample)/ sqrt(n)) 可知:           Upper Bo...

2019-08-26 13:21

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