JMP常用工具整理

1、1copyright 2008 qualisys consultancy servicesn開啟檔案 n分別欄位的資料制作 normal plot 哪一組趨近于?n再分作直方圖 (histogram)這其中透露了什么?2copyright 2008 qualisys consultancy services認(rèn)識數(shù)據(jù)的分布3copyright 2008 qualisys consultancy services認(rèn)識數(shù)據(jù)的分布4copyright 2008 qualisys consultancy servicesn柏拉圖展示的是根據(jù)出現(xiàn)頻率進行排序后的數(shù)據(jù)類別，例如：返工的原因。柏拉圖5copy

2、right 2008 qualisys consultancy servicesjmp里的柏拉圖n請打開quality control.jmp，里面的flows是瑕疵的類型，右側(cè)記錄了瑕疵“發(fā)生的時刻”。n這組數(shù)據(jù)沒有直接提供瑕疵計數(shù)。所以要用“x分組”來區(qū)隔。6copyright 2008 qualisys consultancy services基準(zhǔn)（可調(diào)）jmp里的柏拉圖njmp會以第一個“發(fā)生時刻”值的瑕疵多少排列順序作為不同時刻分隔的基準(zhǔn)，并可自行調(diào)整。n于是，可以觀察各種瑕疵在不同“作業(yè)時刻”的具體數(shù)量分布。7copyright 2008 qualisys consultancy

3、services打開文件 ，看i-mr單值 移動全距圖控制圖看的就是“異常點”8copyright 2008 qualisys consultancy servicesn因i-mr數(shù)據(jù)基于正態(tài)分布，所以“移動極差”只有超限點控制圖看的就是“異常點”9copyright 2008 qualisys consultancy servicesn打開文件 spc-x.jmp，看x-bar 分組均值范圍圖n若無group列，則在此輸入組內(nèi)個數(shù)x-bar 分組均值范圍圖10copyright 2008 qualisys consultancy servicesx-bar 分組均值范圍圖11copyrigh

4、t 2008 qualisys consultancy services打開p-chart.jmp，反映了一段時間內(nèi)被檢驗產(chǎn)品的不良數(shù)，其中分母不盡一致。當(dāng)然，若分母一致，可自行輸入樣本常數(shù)。12copyright 2008 qualisys consultancy services數(shù)據(jù)包含以下特征: 數(shù)據(jù)正態(tài) 5個一組的spc基本正常 max=85.752，min=56.749若將lsl=57、usl=80以及l(fā)sl=57、usl=86分別輸入看流程能力分組若非連續(xù)采集（比如每周分組若非連續(xù)采集（比如每周4 4算一組算一組等），可在上方等），可在上方“分組依據(jù)分組依據(jù)”里選類里選類似似sub

5、groupsubgroup（此時（此時subgroupsubgroup算屬性）。算屬性）。jmp缺省顯示缺省顯示長長期能力期能力，盡管顯，盡管顯示出的是示出的是cpk13copyright 2008 qualisys consultancy services若需單獨顯示傳統(tǒng)若需單獨顯示傳統(tǒng)意義上的意義上的短期能力短期能力，則需點選最下方的則需點選最下方的分組大?。ㄈ笔》纸M大?。ㄈ笔? 5個個一組）。一組）。此時，前面的此時，前面的cpkpk變成了真正的變成了真正的ppkppk14copyright 2008 qualisys consultancy services流程能力分析數(shù)據(jù)camsha

6、ft.mtw (minitab 工作表)n凸輪軸由機床削切凸輪軸由機床削切n數(shù)據(jù)在第數(shù)據(jù)在第3列列(supp2)n規(guī)格是規(guī)格是 600 5n凸輪軸生產(chǎn)的子群大小為凸輪軸生產(chǎn)的子群大小為1n流程能力如何？流程能力如何？15copyright 2008 qualisys consultancy services流程能力分析步驟nspc穩(wěn)定性檢查，穩(wěn)定性檢查，對異常點作出處理。對異常點作出處理。n正態(tài)檢定。如果數(shù)正態(tài)檢定。如果數(shù)據(jù)非正態(tài)，需做擬據(jù)非正態(tài)，需做擬合轉(zhuǎn)換。合轉(zhuǎn)換。n執(zhí)行流程能力分析。執(zhí)行流程能力分析。所以，建議所以，建議jmp先先從從“分析分析分布分布”開始逐步推進分析。開始逐步推進分析

7、。16copyright 2008 qualisys consultancy services長期長期sigma水平水平短期短期sigma水平水平j(luò)mp里的“z基準(zhǔn)”反映出流程的西格瑪水平n注意，這里的長短期有注意，這里的長短期有1.5 的水平位移。看來，是按照的水平位移。看來，是按照motorola的觀點去表現(xiàn)的。的觀點去表現(xiàn)的。17copyright 2008 qualisys consultancy servicesn 特性不清楚的分布特性不清楚的分布利用利用box-cox轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換成正態(tài)分布轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換成正態(tài)分布案例分析案例分析: 打開文件打開文件box-cox.jmp，其中的，其中的d

8、3數(shù)據(jù)，規(guī)格為數(shù)據(jù)，規(guī)格為lsl=0.06，usl=0.15，請計算流程能力。，請計算流程能力。非正態(tài)數(shù)據(jù)的流程能力計算d3percent0.140.130.120.110.100.090.080.070.0699.99995908070605040302010510.1mean = 0.05所以我們不能否定零假設(shè)。數(shù)據(jù)不能提供足夠的證據(jù)否定平均強度等于2.85磅。單樣本 z: force mu = 2.85 與 2.85 的檢驗假定標(biāo)準(zhǔn)差 = 0.100492 平均值變量 n 平均值 標(biāo)準(zhǔn)差 標(biāo)準(zhǔn)誤 95% 置信區(qū)間 z pforce 49 2.8463 0.1005 0.0144 (2.8

9、182, 2.8745) -0.26 0.79826copyright 2008 qualisys consultancy services我們首先使用shapiro-wilk w檢驗評估正態(tài)分布。統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量 正態(tài)性檢驗正態(tài)檢驗值0.68060.05，服從正態(tài)。27copyright 2008 qualisys consultancy services單樣本 t: thickness mu = 3 與 3 的檢驗 平均值變量 n 平均值 標(biāo)準(zhǔn)差 標(biāo)準(zhǔn)誤 95% 置信區(qū)間 t pthickness 18 3.00294 0.00310 0.00073 (3.00140, 3.00448)

10、4.04 0.001p值d) 計算p值：分析 分布 均值檢驗e) 因為p=0.001 以x擬合y 勾選 “假定等方差”30copyright 2008 qualisys consultancy servicesn首先按“不等方差”做等方差檢驗。正態(tài)看f檢驗，非正態(tài)看levene檢驗，從它們各自的p值是否大于0.05，確定是否“等方差”。n如果“等方差”，則按“均值/方差分析/合并的t”；若“不等方差”，則“t檢驗”。p=0.1830.05，均值相等jmp輸出31copyright 2008 qualisys consultancy services利用軟件檢驗兩個相關(guān)的樣本是否相等n兩個相關(guān)的

11、樣本必須是隨機抽取的n每個抽樣總體都應(yīng)該大致呈正態(tài)分布統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量 配對 t成對t檢驗32copyright 2008 qualisys consultancy services練習(xí)一輪胎公司認(rèn)為他們新生產(chǎn)的輪胎的里程數(shù)較競爭者的有提高。選擇了12部車，用新輪胎跑1000哩，再用競爭者的輪胎跑1000哩 。假定里程的差異服從正態(tài)分布。file: car mileage.jmp33copyright 2008 qualisys consultancy services結(jié)論是什么？結(jié)論是什么？如果我們將數(shù)據(jù)作雙樣本如果我們將數(shù)據(jù)作雙樣本t檢驗會如何？檢驗會如何？試試單樣本試試單樣本 t 檢驗其

12、中的差異。檢驗其中的差異。練習(xí)34copyright 2008 qualisys consultancy services3水平以上一元方差分析路徑圖或直接看“welch檢驗”35copyright 2008 qualisys consultancy services打開n因為數(shù)據(jù)沒有進行堆棧，先運行“表堆疊”。n接著再針對堆疊表，進入“分析以x擬合y” ；或“分析擬合模型”（可看殘差） 。36copyright 2008 qualisys consultancy servicesn首先通過jmp的“分布”欄做各組數(shù)據(jù)的spc穩(wěn)定性研究與正態(tài)檢定。n進入“分析以x擬合y”。n接著還是做等方差檢

13、驗（“不等方差”），步驟同前面的“雙樣本檢驗”。n如果“等方差”，則看“均值/方差分析”；pf”即p值。jmp的3水平以上一元anova37copyright 2008 qualisys consultancy servicesr2 =0.50712一元anova的數(shù)據(jù)分析（“分析以x擬合y” ）npf”即p值。138copyright 2008 qualisys consultancy services一元anova的數(shù)據(jù)分析（“分析擬合模型” ）n首先通過“分布”做各組數(shù)據(jù)的spc穩(wěn)定性研究與正態(tài)檢定。n如果各組數(shù)據(jù)都是等方差，也可以直接運行jmp的“分析擬合模型”，同樣可得判定各組數(shù)據(jù)是

14、否“相等”的p值和因子顯著性的r方值。1239copyright 2008 qualisys consultancy servicesn在有些實驗中，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)改變其他因子的不同水平時，一個因子的水平的主效果有所改變。在這種情況下因子間具有交互作用。n兩條直線不平行表示存在交互作用。濃度1濃度2催化劑 132385424催化劑 2交互作用1-15550454035302520c co on ns si is st te en nc ce e平平均均值值-11catalyzery yi ie el ld d 交交互互作作用用圖圖數(shù)據(jù)平均值40copyright 2008 qualisys con

15、sultancy servicesn論社會貢獻，“品質(zhì)”和“智商”有無交互作用？n在質(zhì)量檢查工作，性格沉穩(wěn)與否和注意力之間是否存在交互作用？n收入水平和獎勵水平之間呢？41copyright 2008 qualisys consultancy services多元anova分析目的：提供分析具有顯著交互作用的2因子實驗的機會 切換到工作表 montint.jmp輸出變量: yield（望大）輸入變量: temperature溫度 (low, med, high) catalyst solution催化劑濃度 (low, med, high)njmp的多元方差分析依然是“分析擬合模型”，且“特質(zhì)

16、”依舊“標(biāo)準(zhǔn)最小二乘法”。njmp的多元方差分析不區(qū)分“平衡anova”和“一般線性模型glm”。n將所有因子作“完全析因”，以觀察所有交互影響。42copyright 2008 qualisys consultancy services多元anova分析n看“效應(yīng)檢驗”，2因子交互影響的p=0.029 catalyst temp*catalyst。n各因子對y較有利的適宜水平分別是？43copyright 2008 qualisys consultancy services多元anova分析路徑44copyright 2008 qualisys consultancy services在在m

17、initab中中, 可通過以下兩種方法得到一般線性回歸模型可通過以下兩種方法得到一般線性回歸模型(最佳擬合線最佳擬合線)：統(tǒng)計 回歸 回歸統(tǒng)計 回歸 擬合線圖最小平方的方法45copyright 2008 qualisys consultancy servicesr2 = 87.7%p數(shù)值是對回歸等式的整體顯著性的測量 p-value = 0.000p-value 0.05表示在統(tǒng)計上回歸關(guān)系顯著回歸關(guān)系所表達的回歸關(guān)系所表達的y的變異的的變異的87.7% 在在統(tǒng)計上是顯著的。統(tǒng)計上是顯著的。整體顯著性r2 =0.877截距和系數(shù)的截距和系數(shù)的p線性擬合線性擬合”的的“標(biāo)繪殘差標(biāo)繪殘差”48c

18、opyright 2008 qualisys consultancy services隨時間隨機隨時間隨機正態(tài)性正態(tài)性正態(tài)且均值為正態(tài)且均值為0隨機隨機jmp的殘差圖表 看擬合直線兩側(cè)看擬合直線兩側(cè) 的點是否對稱，的點是否對稱， 判斷正態(tài)與否。判斷正態(tài)與否。 非正態(tài)則一邊數(shù)非正態(tài)則一邊數(shù) 據(jù)多，說明流程據(jù)多，說明流程 噪音大。噪音大。觀察時序。若圖形不隨觀察時序。若圖形不隨機，說明或許存在與機，說明或許存在與“時間時間”相關(guān)的因子在相關(guān)的因子在影響著影響著y。49copyright 2008 qualisys consultancy servicesn發(fā)現(xiàn)發(fā)現(xiàn)“預(yù)測值預(yù)測值-殘差殘差”圖有特圖

19、有特殊形態(tài)，可點殊形態(tài)，可點“二元擬合二元擬合”里里的的“特殊擬合特殊擬合”。jmp的殘差圖表隨機隨機 希望散點對稱、無特希望散點對稱、無特殊殊 形態(tài)地散布。從而反形態(tài)地散布。從而反映映 出殘差的方差為一恒出殘差的方差為一恒定定 的常數(shù)。的常數(shù)。 否則，分析數(shù)據(jù)背后否則，分析數(shù)據(jù)背后有有 否異常？流程的噪音否異常？流程的噪音干干 擾大嗎？是否有將不擾大嗎？是否有將不同同 組的數(shù)據(jù)混放？組的數(shù)據(jù)混放？ 為求恒方差，則需對為求恒方差，則需對數(shù)數(shù) 據(jù)進行轉(zhuǎn)換處理：據(jù)進行轉(zhuǎn)換處理： 曲線型升階；曲線型升階； 喇叭型用對數(shù)轉(zhuǎn)喇叭型用對數(shù)轉(zhuǎn)換；換； 橢 圓 型 用橢 圓 型 用freeman-freema

20、n- tukey tukey轉(zhuǎn)換。轉(zhuǎn)換。50copyright 2008 qualisys consultancy services從文件oxygen purity.jmp中，測定對于已獲得的線性回歸模型的95%置信區(qū)間ci和預(yù)測區(qū)間pi。n擬合置信曲線擬合置信曲線=ci（深綠色帶）n單值置信曲線單值置信曲線=pi（淺綠色帶）置信區(qū)間和預(yù)測區(qū)間51copyright 2008 qualisys consultancy servicesn運行運行“分析分析擬合模型擬合模型”。n選擇選擇“刻畫器刻畫器”，最下方會出現(xiàn)，最下方會出現(xiàn)“預(yù)測刻畫器預(yù)測刻畫器”。n將紅線將紅線十字坐標(biāo)十字坐標(biāo)自由移動，可

21、自由移動，可見按回歸公式下見按回歸公式下y隨著隨著x變化變化而出現(xiàn)而出現(xiàn)擬合值（紅字）擬合值（紅字），下面，下面括弧內(nèi)是該括弧內(nèi)是該擬合值的置信區(qū)間擬合值的置信區(qū)間，及及ci。n雙擊紅字雙擊紅字x，出現(xiàn)輸入框，輸，出現(xiàn)輸入框，輸入給定入給定x=1.15，y=91.473，ci（90.947，91.999）。）。給定x的置信區(qū)間ci52copyright 2008 qualisys consultancy services給定x的預(yù)測區(qū)間pin選擇選擇“保存列保存列預(yù)測公式預(yù)測公式”和和“保存列保存列單單值置信限公式值置信限公式” ，在數(shù)據(jù)表里會增加三，在數(shù)據(jù)表里會增加三列數(shù)據(jù)。列數(shù)據(jù)。n在數(shù)據(jù)

22、表里增加在數(shù)據(jù)表里增加1列在最后，雙擊列在最后，雙擊x空格，填入給定空格，填入給定x=1.15，邊，邊上會出現(xiàn)上會出現(xiàn)y擬合值擬合值=91.473，以及，以及pi預(yù)測區(qū)間（預(yù)測區(qū)間（89.130，93.815），）， 比比ci（90.947，91.999） 要寬。要寬。53copyright 2008 qualisys consultancy services打開reactor 32 runs.jmp，該例可同時作為doe分析和歷史數(shù)據(jù)的多元回歸分析。n對于百分比數(shù)值的對于百分比數(shù)值的y，如果其分，如果其分母相同，可只針對分子做連續(xù)母相同，可只針對分子做連續(xù)性回歸分析。若分母不同，可性回歸分析

23、。若分母不同，可在在“特質(zhì)特質(zhì)”里選里選“廣義線性模型廣義線性模型”直接分析即可。直接分析即可。n如果數(shù)據(jù)量不大，且憑專業(yè)經(jīng)如果數(shù)據(jù)量不大，且憑專業(yè)經(jīng)驗斷定不存在驗斷定不存在3次以上交叉，可次以上交叉，可直接選直接選“析因次數(shù)析因次數(shù)”（階數(shù)在下（階數(shù)在下方可輸入，缺省方可輸入，缺省2階）。但階）。但“完完全析因全析因”下的下的r-sq肯定肯定=1。n需要手寫輸入的多階交互因子需要手寫輸入的多階交互因子可選中相應(yīng)幾個因子后按可選中相應(yīng)幾個因子后按“交叉交叉”添加。添加。多元回歸分析54copyright 2008 qualisys consultancy servicesn出現(xiàn)出現(xiàn)lenth

24、pse，無論是多元，無論是多元回歸分析還是在回歸分析還是在doe分析里都分析里都需要模式縮減。直至出現(xiàn)需要模式縮減。直至出現(xiàn)“擬合擬合匯總匯總”里的里的“均方根誤差均方根誤差”為止。為止。多元回歸分析55copyright 2008 qualisys consultancy servicesn在在“預(yù)測刻畫器預(yù)測刻畫器”的的“設(shè)置意愿設(shè)置意愿”設(shè)置完成，必須再執(zhí)行設(shè)置完成，必須再執(zhí)行“最大化意愿最大化意愿”才才能出現(xiàn)目標(biāo)能出現(xiàn)目標(biāo)y下的因子預(yù)測值。下的因子預(yù)測值。n從從“模擬器模擬器”可仿真觀察最終實現(xiàn)的可能波動范圍，自然越窄越好。可仿真觀察最終實現(xiàn)的可能波動范圍，自然越窄越好。多元回歸分析下

25、的因子預(yù)測56copyright 2008 qualisys consultancy servicesjmpjmp用用“以以x x擬合擬合y y”做邏輯回做邏輯回歸。請注意檢查每個歸。請注意檢查每個x x和和y y的的屬性。屬性。jmpjmp數(shù)據(jù)表里的數(shù)據(jù)表里的y y“審核出錯審核出錯”的基準(zhǔn)時間缺省是以第一個的基準(zhǔn)時間缺省是以第一個y y值為準(zhǔn)，如果要像值為準(zhǔn)，如果要像jmpjmp那樣缺那樣缺省以省以1 1作為基準(zhǔn)事件，則需對作為基準(zhǔn)事件，則需對y y列右鍵點選列右鍵點選“列信息列信息”里的里的“列屬性列屬性”里的里的“值排序值排序”，將右框里的將右框里的“1 1”上移即可。上移即可。jmp

26、里的邏輯回歸57copyright 2008 qualisys consultancy servicespp 值，說明模型值，說明模型整體顯著成立整體顯著成立。pp值排序”處理，此處x2“材料”將內(nèi)部資深-1設(shè)定為缺省基準(zhǔn)水平。練習(xí)64copyright 2008 qualisys consultancy services根據(jù)p值是否寫出邏輯回歸函式寫出公式：lnp/(1-p) = -21.2 + 0.0155lnp/(1-p) = -21.2 + 0.0155報價報價 - 1.127 - 1.127materialmaterial（1-1-內(nèi)部專家內(nèi)部專家）如有2種以上的“材料”，會有相對“基礎(chǔ)事件”p（“失敗”）的另一函式。參考因子（material）水平