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稳健性设计的逻辑 • 2022-10-24 20:10
《两种质量诊断理论及其应用》阅后感 • 2022-02-04 19:54
统计学：循证科学的规矩 • 2020-03-10 19:43
正交设计的交互效应：新的思维方法 • 2020-02-21 12:41
直积法和一表法本质差异 • 2020-02-17 16:02
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中心点设计，除了可显示弯曲外无统计意义。DOE用最少的支出获得最多信息，你用8次够了。 如果要确认弯曲非线性关系，一开始用部分析因L9设计，3次可凑成完全析因设计的3水平设计，不但可显示是否弯曲，而且有统计意义。
2025-03-31 16:20
动态目标值不固定，比如汽车方向转向系统，其数模是线性回归法。所以本质是不同转向状态性能中庸化。实际应非线性化的。
2024-09-05 14:20
休哈特质控图假设，可控状态总体均值是常数，随机样本是随机变量。而贝叶斯统计认为，生产过程是随机过程。所以总体均值是随机变量。moto在实践中发现，在六西格玛水平下，均值漂移正负1.5倍标准差。所以六西格玛水平下合格概率只达到4.5西格码水平。
2024-07-26 12:27
简单理解，分辨力高低是达到全因子析因设计水平信息量程度。全因子析因设计总被认为能显示所有交互效应，实际上部分高阶交互效应还无法显示。 对于部分析因设计在原始数据不足前提下，寻找最大解析度的设计，是提高分辨力。但仅适用筛选步骤，如要建数模，仍需补齐试验，对活跃因...
2023-02-23 13:22
样本量这么大无显著性差异。如30一次和一次10件分3次有差异了，如总体正态分布30件属大样本，10件属小样本，属学生氏T分布。
2022-12-11 16:53
理论上随机样本取之正态分布总体，比如置信区间系数1.96，就是正态分布钟型曲线面积，简单说用正态分布特性度量。 在t分布、卡方分布、F分布都基于总体正态分布假设。
2022-12-01 19:27
通止规本身也有正负误差，所以量具一般精度高一个数量级。通止规最大缺点是丢失许多质量信息：分布中心、均方差。
2022-10-27 14:38
对试验前估计哪一些交互作用显著或D因子不显著，不可靠。想用一次试验解决问题也太乐观，实践证明需多轮试验。 多数文献推荐二水平加中心点，但中心点数据无统计意义，对下一轮试验无帮助。第一轮用L9，三水平4因子部分析因设计。分析数据可知是否有非线性响应和D是不显著性...
2022-08-23 11:54
这3个过程前后有相关性，应是望目型案例。先可按步骤，从前到后分别做加入噪声因子的正交设计。如未达到目的，把各工序重要因子，做稳健性设计。如正态分布，用离目方差选优：分布方差+均值与32差的平方，小则为优。 比如塑料要选对温差不敏感的材料，可能是关键点、塑片孔径...
2022-08-19 09:48
不知是否加入噪声因子试验？祝贺你！弯曲说明是非线性晌应数模，属稳健性设计基本框架。如回归建模，对活跃因子群补充试验，凑成全因子析因设计。 另一种方法，观察因子趋势图，对好的水平组合，进一步调整，找出最优水平组合。
2022-07-28 09:02
如M君直观理解回归方程仅含C和AB交互项。 其中C因子是可控因子，即可单独变动，而AB交互项无法独立变动，B与A是函数关系：可能是线性、也可能是非线性。 有学者建议有交互效应的案例不一定显示交互项，比如贴子案例，用A、B、C，可忽略AB交互项， 此案例也证明有...
2022-04-20 12:20
望目型响应变量有目标值、均值、方差3个参数。田口的望目型信噪比适用前提：先调节到方差最小，必须有独立可控因子（位置因子）配套：即移动分布中心趋近目标值时，不影响方差。 一般文献都认为正态分布均值和方差是独立的，实际上往往是相关的：运气好，均值趋近目标值时，方差...
2022-04-13 22:53
此案例可成为正交试验范例！ 单因子试验水平都在规范内所以都合格，但无法显示3个因子之间交互效应，特别是负面交互效应。 正交试验为了寻找出3因子最佳水平组合，正交试验会显示出正面和“负面”的交互效应。“某一组合…”就是负面交互效应。其意义是，把负面组合看作洼地，...
2022-04-13 22:53
用枪靶弹孔分布理解正态分布：如射手的确努力瞄准，弹孔应在中心点较密集，（中心点可能偏离十环，或射手水平差，或枪质量差。）如无规则散布，在生产中说明生产者没用心操作或生产工具质量差。 人群身高回归均值原理也可用正态分布解释：正常身高成为众数，过高过矮人属受随机性...
2022-04-04 10:18
受控状态正态分布是基本前提，其二，方差小于6分之1公差限。（如六西格玛水平，需12分之1）
2022-04-04 09:21
如拟合好的回归方程本质是确定性代数方程+正态分布的随机变量（即残差），或者说由于确定性代数方程被随机变量干扰后，成不确定性的回归方程。 如残差非正态分布，说明有系统性变量没被回归方程归纳。
2022-04-02 16:00
“位置_散度建模法”在哪个文献？ 田口稳健性设计分静态（目标值固定）和动态（目标值变动），动态本质是回归方程建模。田口认为动态建模为最优，从另一角度，静态是动态的特例，但不以建模为终点，仅是响应在内外噪声干扰下方差最小，又分布中心又逼近目标值的最优水平组合。 ...
2022-03-13 19:11
（1）需出口国人头部数据2000，再归纳出几个型号，这靠统计水平了。国内衬衫大多数仅靠颈部一个参数，国外订单有非标准型：矮胖、瘦长… （2）对右边产品反向推算数据。
2022-02-10 12:22
对于有电工公式的案例，理论上正交试验是可用对公式计算，即可知关键参数。但是有些噪声因子只能靠实验。除电压，还有环境温度、材料清洁度…。
2021-08-21 17:50
生产过程本质是《随机过程》，即总体方差和总体均值都是随机变量，在六西格玛水平时总体均值可能偏离目标值1.5标准差。而spc假设在可控状态下，两个参数仅随机性变异。实际把动态过程简化成静态片段。实际生产过程需不断更新对这两参数估计，（不能单信赖历史数据），才能提...
2021-05-09 14:11
CP公式是正确的，Cpk套用有问题了。但生产过程分布中心和目标值重合是偶然的，分布中心偏离目标值是常态。 所以后者需质量损失评估权衡方差大小和偏离目标值的经济损失。 比如轴类产品分布中心应略大于目标值，过盈可返工，过小则报废。如轴承和轴都正态分布，少量过盈轴和...
2020-12-27 10:20
综合误差法表面上是解决田口方法内表乘外表试验次数太多的简便方法，实际是对稳健性设计的误解！ 田口方法常对内表即可控因子用部分因析设计，而对外表即噪声因子用全因子因析试验。因和传统方法相悖，常被诟骂：不量化可控因子的交互效应。田口先生认为：可控因子是可控的，比如...
2020-10-25 08:53
水平不同是不同试验设计方案一。一般，上下水平差距应大些，这样非随机性差异会淹没随机性差异。反之：非随机性差异无法用统计方法检别出来。
2020-10-19 08:12
B：标准差0.5。正态分布之和或差，其标准差是各方差之和再开方。零件数少，则积累偏差也小，这是基本规律。
2020-10-19 08:03
轴径孔径均列出直方图：分布中心，散布状态，超上下限一目了然。 生产中轴径偏大是正常的，因如超下限则保废。如标准差小，则可按三西格玛水平：分布中心在上限减3倍标准差位置，仅小概率超出轴上限。关键减少标准差，用正交试验找出波动大的原因。 其二：用统计公差配合思...
2020-08-16 10:00
工艺改革： （1）在N年前宝钢建筑用螺栓上有日本的方椎设计，电动板手打断即扭矩到位。 （2）螺栓剪切受力设计改为磨擦力控制，可降低对螺栓扭矩方差要求，这是稳健性设计思路。
2020-07-26 10:50
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