MINITAB軟件操作概述課件

MINITAB軟件操作MINITAB軟件操作1任務(wù)一、MINITAB軟件的簡(jiǎn)介二、圖像（Graph）中若干模塊的應(yīng)用三、假設(shè)檢驗(yàn)四、方差分析任務(wù)一、MINITAB軟件的簡(jiǎn)介2MINITABforWINDOWS是一個(gè)統(tǒng)計(jì)軟件。在打開(kāi)MINITAB后，屏幕被分成兩個(gè)部分：上半部分為“Session”，一切計(jì)算結(jié)果將在這里給出；下半部分為“Worksheet”，可以在這里輸入數(shù)據(jù)。一、minitab簡(jiǎn)介一、minitab簡(jiǎn)介3主菜單內(nèi)容File，Edit，Data，Calc，Stat，Graph，Editor，Tools，Window，Help，SixSigma共11個(gè)內(nèi)容主菜單內(nèi)容File，Edit，Data，Calc，Stat4從總工作表中分離出1個(gè)小工作表拆分工作表合并工作表復(fù)制一列分多列多列并一列行、列互換排序刪除行刪除變量MINITAB軟件操作概述課件5計(jì)算器列統(tǒng)計(jì)行統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)生序列數(shù)據(jù)產(chǎn)生網(wǎng)號(hào)產(chǎn)生指示變量設(shè)定基準(zhǔn)隨機(jī)數(shù)據(jù)概率分布矩陣運(yùn)算計(jì)算器6基本統(tǒng)計(jì)回歸方差分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)控制圖質(zhì)量工具可靠性與生存分析多元分析時(shí)間序列分析一維與二維數(shù)據(jù)的整理非參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析探索性數(shù)據(jù)分析基本統(tǒng)計(jì)7散點(diǎn)圖矩陣圖邊際圖直方圖點(diǎn)圖莖葉圖概率圖箱線圖餅圖時(shí)間序列圖散點(diǎn)圖8數(shù)據(jù)編輯在窗口Worksheet中可以輸入數(shù)據(jù)，

一個(gè)變量為一列。列用“C”開(kāi)頭，后面緊跟數(shù)字，譬如C1，C2，…等既可以用C1表示變量名，也可以在C1下面輸入字母X，用“X”表示變量名。

一行表示對(duì)一個(gè)個(gè)體進(jìn)行觀察所得到的觀察結(jié)果。數(shù)據(jù)編輯在窗口Worksheet中可以輸入數(shù)據(jù)，9

數(shù)據(jù)是全屏幕進(jìn)行編輯的，光標(biāo)在哪一個(gè)單元格，就可以在該單元格中輸入數(shù)據(jù)并進(jìn)行修改；

插入單元格、行或列在“Editor”中分別點(diǎn)擊“InsertCells”、“InsertRows”、“InsertColumns”進(jìn)行；

刪除行、列在“Data”中分別點(diǎn)擊“DeleteRows”、“EraseVariables”進(jìn)行；

刪除單元格在“Edit”中點(diǎn)擊“DeleteCells”進(jìn)行。數(shù)據(jù)是全屏幕進(jìn)行編輯的，光標(biāo)在哪一個(gè)單10二、圖像(Graph)中若干模塊的應(yīng)用例1直方圖：顯示數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)例2柱形圖：主要用于分析對(duì)比例3餅分圖：表示各種數(shù)據(jù)的構(gòu)成比例例4趨勢(shì)圖：直觀地反映數(shù)據(jù)隨著時(shí)間變化的趨勢(shì)與走向例5正態(tài)概率圖：正態(tài)概率紙可用來(lái)檢驗(yàn)一組數(shù)據(jù)（即樣本）x1，x2，…，xn是否來(lái)自正態(tài)分布二、圖像(Graph)中若干模塊的應(yīng)用例1直方圖：顯示數(shù)11例1直方圖

食品廠用自動(dòng)裝罐機(jī)生產(chǎn)罐頭食品，由于工藝的限制，每個(gè)罐頭的重量有所波動(dòng)，為了了解罐頭重量的分布，現(xiàn)從一批罐頭中隨機(jī)抽取100個(gè)稱其凈重，數(shù)據(jù)如下

342352346344343339336342347340340350347336341349346348342346347346346345344350348352340356339348338342347347344343349341348341340347342337344340344346342344345338351348345339343345346344344344343345345350353345352350345343347354350343350344351348352344345349332343340346342335349348344347341346341342例1直方圖食品廠用自動(dòng)裝罐機(jī)生產(chǎn)罐頭食品，由于工12

13MINITAB軟件操作概述課件14直方圖自定義分組Editor---EditxScale---Binning直方圖自定義分組Editor---EditxScale-15例2柱形圖汽車裝配廠的車門噴漆環(huán)節(jié)存在較大的問(wèn)題，現(xiàn)對(duì)一天的噴漆缺陷進(jìn)行了記錄，請(qǐng)用圖形對(duì)各項(xiàng)缺陷類型的頻次進(jìn)行直觀的比較。共有40條記錄：劃痕、劃痕、桔紋、桔紋、色差、劃痕、Other、Other、桔紋、桔紋、桔紋、桔紋、劃痕、劃痕、桔紋、劃痕、色差、劃痕、桔紋、桔紋、桔紋、桔紋、Other、Other、劃痕、劃痕、桔紋、劃痕、色差、劃痕、Other、劃痕、劃痕、桔紋、桔紋、桔紋、色差、色差、色差、Other例2柱形圖汽車裝配廠的車門噴漆環(huán)節(jié)存在較大的16MINITAB軟件操作概述課件17MINITAB軟件操作概述課件18MINITAB軟件操作概述課件19例3餅分圖某移動(dòng)通信服務(wù)商對(duì)計(jì)費(fèi)差錯(cuò)原因進(jìn)行分析，收集了1個(gè)月的話單錯(cuò)誤的類型，具體數(shù)據(jù)如下，請(qǐng)用圖形直觀地顯示各種錯(cuò)誤類型的構(gòu)成比例：計(jì)費(fèi)類型錯(cuò) 112612無(wú)主話單 26950字段解析錯(cuò) 18861長(zhǎng)途話單解析錯(cuò) 11250電話號(hào)碼錯(cuò) 5278例3餅分圖某移動(dòng)通信服務(wù)商對(duì)計(jì)費(fèi)差錯(cuò)原因進(jìn)20MINITAB軟件操作概述課件21MINITAB軟件操作概述課件22例4趨勢(shì)圖銷售部新來(lái)的經(jīng)理需要了解一下公司歷年來(lái)的銷售情況，他收集了2000年度到2002年度每個(gè)季度的銷售數(shù)據(jù)，具體如下，請(qǐng)用圖形直觀地反映銷售的趨勢(shì)和走向:Quarter Year Sales1 2000 1002 2000 1203 2000 1804 2000 1831 2001 1432 2001 1513 2001 1994 2001 2111 2002 1652 2002 1933 2002 2054 2002 235例4趨勢(shì)圖銷售部新來(lái)的經(jīng)理需要了解一下公23MINITAB軟件操作概述課件24MINITAB軟件操作概述課件25MINITAB軟件操作概述課件26例5正態(tài)概率圖

食品廠用自動(dòng)裝罐機(jī)生產(chǎn)罐頭食品，由于工藝的限制，每個(gè)罐頭的重量有所波動(dòng)，現(xiàn)從一批罐頭中隨機(jī)抽取100個(gè)稱其凈重?，F(xiàn)需要了解這批數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布，以便進(jìn)行進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)分析。請(qǐng)用正態(tài)概率圖進(jìn)行檢驗(yàn)。例5正態(tài)概率圖食品廠用自動(dòng)裝罐機(jī)生產(chǎn)罐頭食27MINITAB軟件操作概述課件28MINITAB軟件操作概述課件29三、假設(shè)檢驗(yàn)一個(gè)總體，σ2已知，檢驗(yàn)H0：一個(gè)總體，σ2未知，檢驗(yàn)H0：一個(gè)總體，未知，檢驗(yàn)H0：有關(guān)比例p的檢驗(yàn)eg:是否參加競(jìng)選三、假設(shè)檢驗(yàn)一個(gè)總體，σ2已知，檢驗(yàn)H0：30比較工程問(wèn)題陳述明確或具體規(guī)定比較陳述的主要內(nèi)容構(gòu)建比較問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)陳述零假設(shè)

對(duì)立假設(shè)產(chǎn)品或過(guò)程特點(diǎn)產(chǎn)品或過(guò)程衡量項(xiàng)/單位摘要統(tǒng)計(jì)量位置——平均值、中位數(shù)、比例散布——方差、標(biāo)準(zhǔn)偏差、IQR比較的類型單樣本對(duì)標(biāo)準(zhǔn)一對(duì)一多元比較比較的方向單側(cè)雙側(cè)樣本量風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)建檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量檢查獨(dú)立性檢查是否為正態(tài)分布利用樣本證據(jù)拒絕或無(wú)法拒絕零假設(shè)撰寫對(duì)比陳述結(jié)論如果不獨(dú)立，僅報(bào)告估計(jì)的參數(shù)和相應(yīng)的圖表。

如果非正態(tài)，變換數(shù)據(jù)若不能變成正態(tài)，使用非參數(shù)方法將觀測(cè)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的臨界值進(jìn)行對(duì)比根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)比p-值將摘要計(jì)量的觀測(cè)值與摘要統(tǒng)計(jì)量的臨界值進(jìn)行對(duì)比根據(jù)檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)值或0是否落入(1-)%置信區(qū)間對(duì)比流程圖比較工程問(wèn)題陳述明確或具體規(guī)定構(gòu)建比較問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)陳述31常用假設(shè)檢驗(yàn)匯總表常用假設(shè)檢驗(yàn)匯總表32假設(shè)檢驗(yàn)現(xiàn)從某生產(chǎn)線上隨機(jī)抽得9個(gè)零件：4.74.6根據(jù)以往生產(chǎn)情況，知道零件的測(cè)量值服從正態(tài)分布，其σ=0.2?，F(xiàn)想了解生產(chǎn)是否正常，因此在知道σ的情況下，還希望檢驗(yàn)一下μ是否等于設(shè)計(jì)值5。假設(shè)檢驗(yàn)33假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想是：根據(jù)樣本運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)總體的某種假設(shè)H0作出接受或拒絕的判斷。具體做法如下：1、建立假設(shè)

H0：μ=5VS.H1：μ≠5H0：μ=5稱為原假設(shè)（nullHypotheses），其意是：“與原設(shè)計(jì)一致”，“當(dāng)日生產(chǎn)正?！钡?。H1：μ≠5稱為備擇假設(shè)（alternateHypotheses），是在原假設(shè)被拒絕時(shí)而應(yīng)接受的假設(shè)。假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想是：根據(jù)樣本運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析34H0：μ=μ0VS.H1：μ≠μ雙邊假設(shè)檢驗(yàn)H0：μ≥μ0VS.H1：μ＜μH0：μ≤μ0VS.H1：μ＞μ

}單邊假設(shè)檢驗(yàn)H0：μ=μ0VS.H1：μ≠μ352、

選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（teststatistics），給出拒絕域（rejectionregion）H0：μ=5VS.H1：μ≠5由于σ已知，故在H0成立下 z稱為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量|z|愈小，愈接近μ0，應(yīng)傾向接受H0|z|愈大，離μ0愈遠(yuǎn)，應(yīng)傾向拒絕H0因此，拒絕域：2、選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（teststatistics），給出363、給出顯著性水平（significantlevel）α，常取α=0.054、在給定顯著性水平的情況下，定出臨界值c，從而可得到拒絕域：0譬如，在本例中α=0.05，則可故本例的拒絕域?yàn)閃={|z|≥1.96}3、給出顯著性水平（significantlevel）375、判斷（decision）現(xiàn)在，μ0=5，σ0=0.2，n=9可得由于|z|=3.17>1.96=u0.975故拒絕H0，接受H1。即μ不等于5，生產(chǎn)與設(shè)計(jì)存在顯著差異，應(yīng)采取措施使生產(chǎn)恢復(fù)正常。注：這個(gè)檢驗(yàn)法則稱為z檢驗(yàn)。5、判斷（decision）38MINITAB軟件操作概述課件39輸出結(jié)果Testofmu=5vsnot=5Theassumedstandarddeviation=0.2VariableNMeanStDevSEMean95%CIZPC194.788890.247210.06667(4.65822,4.91955)-3.170.002拒絕原假設(shè)，均值不等于5，生產(chǎn)不正常。輸出結(jié)果Testofmu=5vsnot=540例題：根據(jù)某地環(huán)境保護(hù)法規(guī)定，傾入河流的廢水中一種有毒化學(xué)物質(zhì)的含量不得超過(guò)3ppm。已知廢水中該有毒化學(xué)物質(zhì)的含量X服從正態(tài)分布。該地區(qū)環(huán)保組織對(duì)沿河的一個(gè)工廠進(jìn)行檢查，測(cè)定每日傾入河流的廢水中該物質(zhì)的含量，15天的記錄為：試在α=0.05水平上判斷該廠是否符合環(huán)保規(guī)定？One-SampleT例題：根據(jù)某地環(huán)境保護(hù)法規(guī)定，傾入河流的廢水中一種有毒化學(xué)物41MINITAB軟件操作概述課件42MINITAB軟件操作概述課件43輸出結(jié)果拒絕原假設(shè)，有毒物質(zhì)含量大于3。輸出結(jié)果拒絕原假設(shè)，有毒物質(zhì)含量大于3。44MINITAB軟件操作概述課件45四、方差分析例:現(xiàn)有甲、乙、丙三個(gè)工廠生產(chǎn)同一種零件，為了了解不同工廠的零件的強(qiáng)度有無(wú)明顯的差異，現(xiàn)分別從每一個(gè)工廠隨機(jī)抽取四個(gè)零件測(cè)定其強(qiáng)度，數(shù)據(jù)如表所示，試問(wèn)三個(gè)工廠的零件的平均強(qiáng)度是否相同？

工廠量件強(qiáng)度

甲

乙

丙

10310198110

113107108116

82928486四、方差分析例:現(xiàn)有甲、乙、丙三個(gè)工廠生產(chǎn)同一種零件，為了46MINITAB軟件操作概述課件47輸出結(jié)果拒絕原假設(shè)，三個(gè)工廠的零件的均值不全相等。輸出結(jié)果拒絕原假設(shè)，三個(gè)工廠的零件的均值不全相等。48一、MINITAB軟件的大體介紹二、圖像（Graph）中若干模塊的應(yīng)用三、假設(shè)檢驗(yàn)四、方差分析Review一、MINITAB軟件的大體介紹Review49習(xí)題1、某零件，其厚度在正常情況下服從N（0.13,0.0152）。某日在生產(chǎn)的產(chǎn)品中抽查了10次，其觀測(cè)值為：0.112,0.130,0.129,0.152,0.138,0.118,0.151,0.128,0.158,0.142。發(fā)現(xiàn)平均厚度已稍增大至0.136，如果標(biāo)準(zhǔn)差不變，試問(wèn)生產(chǎn)是否正常？（?。?.05）2、罐頭重量的標(biāo)準(zhǔn)是344，根據(jù)抽樣的100個(gè)數(shù)據(jù)，請(qǐng)問(wèn)生產(chǎn)是否正常？（?。?.05）3、某酒店去年顧客滿意度70％，今年的顧客滿意度調(diào)查隨機(jī)訪問(wèn)了100位顧客，75人表示滿意，請(qǐng)問(wèn)滿意度是否顯著提高？（?。?.05）習(xí)題1、某零件，其厚度在正常情況下服從N（0.13,0.0150問(wèn)題與討論Zhaoxy@52386600-2203問(wèn)題與討論51MINITAB軟件操作MINITAB軟件操作52任務(wù)一、MINITAB軟件的簡(jiǎn)介二、圖像（Graph）中若干模塊的應(yīng)用三、假設(shè)檢驗(yàn)四、方差分析任務(wù)一、MINITAB軟件的簡(jiǎn)介53MINITABforWINDOWS是一個(gè)統(tǒng)計(jì)軟件。在打開(kāi)MINITAB后，屏幕被分成兩個(gè)部分：上半部分為“Session”，一切計(jì)算結(jié)果將在這里給出；下半部分為“Worksheet”，可以在這里輸入數(shù)據(jù)。一、minitab簡(jiǎn)介一、minitab簡(jiǎn)介54主菜單內(nèi)容File，Edit，Data，Calc，Stat，Graph，Editor，Tools，Window，Help，SixSigma共11個(gè)內(nèi)容主菜單內(nèi)容File，Edit，Data，Calc，Stat55從總工作表中分離出1個(gè)小工作表拆分工作表合并工作表復(fù)制一列分多列多列并一列行、列互換排序刪除行刪除變量MINITAB軟件操作概述課件56計(jì)算器列統(tǒng)計(jì)行統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)生序列數(shù)據(jù)產(chǎn)生網(wǎng)號(hào)產(chǎn)生指示變量設(shè)定基準(zhǔn)隨機(jī)數(shù)據(jù)概率分布矩陣運(yùn)算計(jì)算器57基本統(tǒng)計(jì)回歸方差分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)控制圖質(zhì)量工具可靠性與生存分析多元分析時(shí)間序列分析一維與二維數(shù)據(jù)的整理非參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析探索性數(shù)據(jù)分析基本統(tǒng)計(jì)58散點(diǎn)圖矩陣圖邊際圖直方圖點(diǎn)圖莖葉圖概率圖箱線圖餅圖時(shí)間序列圖散點(diǎn)圖59數(shù)據(jù)編輯在窗口Worksheet中可以輸入數(shù)據(jù)，

一個(gè)變量為一列。列用“C”開(kāi)頭，后面緊跟數(shù)字，譬如C1，C2，…等既可以用C1表示變量名，也可以在C1下面輸入字母X，用“X”表示變量名。

一行表示對(duì)一個(gè)個(gè)體進(jìn)行觀察所得到的觀察結(jié)果。數(shù)據(jù)編輯在窗口Worksheet中可以輸入數(shù)據(jù)，60

數(shù)據(jù)是全屏幕進(jìn)行編輯的，光標(biāo)在哪一個(gè)單元格，就可以在該單元格中輸入數(shù)據(jù)并進(jìn)行修改；

插入單元格、行或列在“Editor”中分別點(diǎn)擊“InsertCells”、“InsertRows”、“InsertColumns”進(jìn)行；

刪除行、列在“Data”中分別點(diǎn)擊“DeleteRows”、“EraseVariables”進(jìn)行；

刪除單元格在“Edit”中點(diǎn)擊“DeleteCells”進(jìn)行。數(shù)據(jù)是全屏幕進(jìn)行編輯的，光標(biāo)在哪一個(gè)單61二、圖像(Graph)中若干模塊的應(yīng)用例1直方圖：顯示數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)例2柱形圖：主要用于分析對(duì)比例3餅分圖：表示各種數(shù)據(jù)的構(gòu)成比例例4趨勢(shì)圖：直觀地反映數(shù)據(jù)隨著時(shí)間變化的趨勢(shì)與走向例5正態(tài)概率圖：正態(tài)概率紙可用來(lái)檢驗(yàn)一組數(shù)據(jù)（即樣本）x1，x2，…，xn是否來(lái)自正態(tài)分布二、圖像(Graph)中若干模塊的應(yīng)用例1直方圖：顯示數(shù)62例1直方圖

食品廠用自動(dòng)裝罐機(jī)生產(chǎn)罐頭食品，由于工藝的限制，每個(gè)罐頭的重量有所波動(dòng)，為了了解罐頭重量的分布，現(xiàn)從一批罐頭中隨機(jī)抽取100個(gè)稱其凈重，數(shù)據(jù)如下

342352346344343339336342347340340350347336341349346348342346347346346345344350348352340356339348338342347347344343349341348341340347342337344340344346342344345338351348345339343345346344344344343345345350353345352350345343347354350343350344351348352344345349332343340346342335349348344347341346341342例1直方圖食品廠用自動(dòng)裝罐機(jī)生產(chǎn)罐頭食品，由于工63

64MINITAB軟件操作概述課件65直方圖自定義分組Editor---EditxScale---Binning直方圖自定義分組Editor---EditxScale-66例2柱形圖汽車裝配廠的車門噴漆環(huán)節(jié)存在較大的問(wèn)題，現(xiàn)對(duì)一天的噴漆缺陷進(jìn)行了記錄，請(qǐng)用圖形對(duì)各項(xiàng)缺陷類型的頻次進(jìn)行直觀的比較。共有40條記錄：劃痕、劃痕、桔紋、桔紋、色差、劃痕、Other、Other、桔紋、桔紋、桔紋、桔紋、劃痕、劃痕、桔紋、劃痕、色差、劃痕、桔紋、桔紋、桔紋、桔紋、Other、Other、劃痕、劃痕、桔紋、劃痕、色差、劃痕、Other、劃痕、劃痕、桔紋、桔紋、桔紋、色差、色差、色差、Other例2柱形圖汽車裝配廠的車門噴漆環(huán)節(jié)存在較大的67MINITAB軟件操作概述課件68MINITAB軟件操作概述課件69MINITAB軟件操作概述課件70例3餅分圖某移動(dòng)通信服務(wù)商對(duì)計(jì)費(fèi)差錯(cuò)原因進(jìn)行分析，收集了1個(gè)月的話單錯(cuò)誤的類型，具體數(shù)據(jù)如下，請(qǐng)用圖形直觀地顯示各種錯(cuò)誤類型的構(gòu)成比例：計(jì)費(fèi)類型錯(cuò) 112612無(wú)主話單 26950字段解析錯(cuò) 18861長(zhǎng)途話單解析錯(cuò) 11250電話號(hào)碼錯(cuò) 5278例3餅分圖某移動(dòng)通信服務(wù)商對(duì)計(jì)費(fèi)差錯(cuò)原因進(jìn)71MINITAB軟件操作概述課件72MINITAB軟件操作概述課件73例4趨勢(shì)圖銷售部新來(lái)的經(jīng)理需要了解一下公司歷年來(lái)的銷售情況，他收集了2000年度到2002年度每個(gè)季度的銷售數(shù)據(jù)，具體如下，請(qǐng)用圖形直觀地反映銷售的趨勢(shì)和走向:Quarter Year Sales1 2000 1002 2000 1203 2000 1804 2000 1831 2001 1432 2001 1513 2001 1994 2001 2111 2002 1652 2002 1933 2002 2054 2002 235例4趨勢(shì)圖銷售部新來(lái)的經(jīng)理需要了解一下公74MINITAB軟件操作概述課件75MINITAB軟件操作概述課件76MINITAB軟件操作概述課件77例5正態(tài)概率圖

食品廠用自動(dòng)裝罐機(jī)生產(chǎn)罐頭食品，由于工藝的限制，每個(gè)罐頭的重量有所波動(dòng)，現(xiàn)從一批罐頭中隨機(jī)抽取100個(gè)稱其凈重?，F(xiàn)需要了解這批數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布，以便進(jìn)行進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)分析。請(qǐng)用正態(tài)概率圖進(jìn)行檢驗(yàn)。例5正態(tài)概率圖食品廠用自動(dòng)裝罐機(jī)生產(chǎn)罐頭食78MINITAB軟件操作概述課件79MINITAB軟件操作概述課件80三、假設(shè)檢驗(yàn)一個(gè)總體，σ2已知，檢驗(yàn)H0：一個(gè)總體，σ2未知，檢驗(yàn)H0：一個(gè)總體，未知，檢驗(yàn)H0：有關(guān)比例p的檢驗(yàn)eg:是否參加競(jìng)選三、假設(shè)檢驗(yàn)一個(gè)總體，σ2已知，檢驗(yàn)H0：81比較工程問(wèn)題陳述明確或具體規(guī)定比較陳述的主要內(nèi)容構(gòu)建比較問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)陳述零假設(shè)

對(duì)立假設(shè)產(chǎn)品或過(guò)程特點(diǎn)產(chǎn)品或過(guò)程衡量項(xiàng)/單位摘要統(tǒng)計(jì)量位置——平均值、中位數(shù)、比例散布——方差、標(biāo)準(zhǔn)偏差、IQR比較的類型單樣本對(duì)標(biāo)準(zhǔn)一對(duì)一多元比較比較的方向單側(cè)雙側(cè)樣本量風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)建檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量檢查獨(dú)立性檢查是否為正態(tài)分布利用樣本證據(jù)拒絕或無(wú)法拒絕零假設(shè)撰寫對(duì)比陳述結(jié)論如果不獨(dú)立，僅報(bào)告估計(jì)的參數(shù)和相應(yīng)的圖表。

如果非正態(tài)，變換數(shù)據(jù)若不能變成正態(tài)，使用非參數(shù)方法將觀測(cè)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量與檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的臨界值進(jìn)行對(duì)比根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)比p-值將摘要計(jì)量的觀測(cè)值與摘要統(tǒng)計(jì)量的臨界值進(jìn)行對(duì)比根據(jù)檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)值或0是否落入(1-)%置信區(qū)間對(duì)比流程圖比較工程問(wèn)題陳述明確或具體規(guī)定構(gòu)建比較問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)陳述82常用假設(shè)檢驗(yàn)匯總表常用假設(shè)檢驗(yàn)匯總表83假設(shè)檢驗(yàn)現(xiàn)從某生產(chǎn)線上隨機(jī)抽得9個(gè)零件：4.74.6根據(jù)以往生產(chǎn)情況，知道零件的測(cè)量值服從正態(tài)分布，其σ=0.2?，F(xiàn)想了解生產(chǎn)是否正常，因此在知道σ的情況下，還希望檢驗(yàn)一下μ是否等于設(shè)計(jì)值5。假設(shè)檢驗(yàn)84假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想是：根據(jù)樣本運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法，對(duì)總體的某種假設(shè)H0作出接受或拒絕的判斷。具體做法如下：1、建立假設(shè)

H0：μ=5VS.H1：μ≠5H0：μ=5稱為原假設(shè)（nullHypotheses），其意是：“與原設(shè)計(jì)一致”，“當(dāng)日生產(chǎn)正?！钡取1：μ≠5稱為備擇假設(shè)（alternateHypotheses），是在原假設(shè)被拒絕時(shí)而應(yīng)接受的假設(shè)。假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想是：根據(jù)樣本運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析85H0：μ=μ0VS.H1：μ≠μ雙邊假設(shè)檢驗(yàn)H0：μ≥μ0VS.H1：μ＜μH0：μ≤μ0VS.H1：μ＞μ

}單邊假設(shè)檢驗(yàn)H0：μ=μ0VS.H1：μ≠μ862、

選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（teststatistics），給出拒絕域（rejectionregion）H0：μ=5VS.H1：μ≠5由于σ已知，故在H0成立下 z稱為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量|z|愈小，愈接近μ0，應(yīng)傾向接受H0|z|愈大，離μ0愈遠(yuǎn)，應(yīng)傾向拒絕H0因此，拒絕域：2、選擇檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（teststatistics），給出873、給出顯著性水平（significantlevel）α，常取α=0.054、在給定顯著性水平的情況下，定出臨界值c，從而可得到拒絕域：0譬如，在本例中α=0.05，則可故本例的拒絕域?yàn)閃={|z|≥1.96}3、給出顯著性水平（significantlevel）885、判斷（decision）現(xiàn)在，μ0=5，σ0=0.2，n=9可得由于|z|=3.17>1.96=u0.975故拒絕H0，接受H1。即μ不等于5，生產(chǎn)與設(shè)計(jì)存在顯著差異，應(yīng)采取措施使生產(chǎn)恢復(fù)正常。注：這個(gè)檢驗(yàn)法則稱為z檢驗(yàn)。5、判斷（decision）89MINITAB軟件操作概述課件90輸出結(jié)果Testofmu=5vsnot=5Theassumedstandarddeviation=0.2VariableNMeanStDevSEMean95%CIZPC194.788890.247210.06667