6σ绿带培训总结复习提纲(ppt44)-精益生产(编辑修改稿)

6σ绿带培训总结复习提纲(ppt44)-精益生产(编辑修改稿)内容摘要：

最佳化 控制 2 4 重要 X’s 控制 第 20 页 确定统计量的分布是研究推断问题和假设检验问题的基础。 其中 标准正态分布，卡埃平方分布， T分布， F分布 是进行假设检验构造统 计量的基本依据。 nYXTnYNX)(2~),1,0(~ c212212/)(~),(~nYnXFnYnXcc （ 自 由 度 n: 表 示 式 中 独 立 变 量 的 个 数） 2221 XZ  统 计 量 的 概 率 分 布 －抽 样 分 布 )1,0(~,...,...22122221NXXXXXXnnc 第 21 页 The Risks Involved in Hypothesis Testing  第一类风险 (Type I Error): Rejecting the null hypothesis when it is true. Probability of this error equals a (by convention) 视 真 为 假 Over Reject. P{ 拒 绝 H0 | H0 为 真 }= a  第二类风险 (Type II Error): Accepting the null hypothesis when it is false. Probability of this error equals b (by convention). When H1 has been quantified, the Type II error is better defined as rejecting the alternative hypothesis when it is true 弄 假 成 真 Over Accept. P{ 接 收 H0 | H0 为 假 }= b 假 设 检 验 的 风 险 概 率 Hypothesis Testing Risks 第 22 页 一. 正态总体的均值检验 : 1. One sample Ztest (总 体 方 差 已 知 时， 单 个 正 态 总 体 均 值 的 Z 检 验 ) 2. One sample ttest (总 体 方 差 未 知 时， 单 个 正 态 总 体 均 值 的 t 检 验 ) 3. Two sample ttest (总 体 方 差 未 知 时， 两 个 正 态 总 体 均 值 的 无 配 对 t 检 验 ) 4. Paired ttest ( 总 体 方 差 未 知 时，两 个 正 态 总 体 均 值 的 配 对 t 检 验 但是两 个样本不是相互独立的简单随即样本 ) 5. ANOVA ( 总 体 方 差 未 知 时，大于 两 个正 态 总 体 均 值 的 检 验 ) 分析阶段－假设检验方法汇总 第 23 页 二 . 正态总体的方差检验 : 1. F Test ( 两 个 正 态 总 体 方 差的 检 验 ) 2. Bartlett’s Test (大于两 个 正 态 总 体 方 差 的 检 验 ) 三 . 离散 (比率 )数据的比例检验 : 1. 1 Proportion Test ( 单 个 总 体 的 比 例 检 验 ) 2. 2 Proportion Test ( 两 个 总 体 的 比 例 检 验 ) 3. ChiSquare Test (大于两个总体的比例检验 ) Minitab: Stat / Tables / ChiSquare Test … 分析阶段－假设检验方法汇总 (续 ) 注意 第 24 页 四 . 非正态总体的中位数检验 (Median Test): 1. 1Sample Wilcoxon Test (单 个 非 正 态 总 体 ) 2. MannWhitney Test ( 两 个 非 正 态 总 体 ) 3. KruskalWallis Test (大于两 个 非 正 态 总 体 ) Mood39。 s Median Test (大于两 个 非 正 态 总 体 ) Friedman Test (大于两 个 非 正 态 总 体 ) 五 . 非正态总体的方差检验 (Variance Test): Levene’s Test (大于等于两 个 非 正 态 总 体 ) 分析阶段－假设检验方法汇总 (续 ) 第 25 页 改进阶段概述 优化 Y = f(X) 的函数关系并采取行动。  将关键少数 X’s和 Y联系起来；  预知关键少数 X’s 对 Y的巨大影响；  指明关键少数 X’s的改变方向；  计划并准备实施基于数据的关键少数 X’s 的改进。 改进目标： 第 26 页 选择解决问题的合适工具 改进阶段的工具 基本工具。