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散点图─衡量变量间的关系

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发表于 2014-7-18 19:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
散点图─衡量变量间的关系

$ f7 m- Y! Z* n7 A0 f
为什么使用:
' O' X( `( u4 z' [0 N) k5 V% Vz使学员明白直方图只能表现一种质量特性,了解其分布的模样、# K; N6 ^% g; d4 B) V9 ?
中心和变异。8 N8 Q4 c1 t  S- x
z为了看清2个(一对)对应的数据的相互关系而使用散点图.6 U& q% ?+ g, l& {
„定义:
- ^5 S& \3 G* c  q3 Zz把两组数据的关系用图来表示,数据用点的形态表现,其点呈散开
# O; K8 O( d% |, T/ O4 [2 Y8 [的模样.
# z! [$ L" s4 U: A„目的: 观察数据散布的模样
" F* z3 c' m' ?: \z有无相关关系
) O, l$ X: t* O: [* yz如果有相关关系,那么为了进入规格范围,该以什么值来调节最好.
, J3 i+ b$ X8 A# U2 F散点图─典型的相关关系2 ?* K  {* h7 e- Y" i$ K8 U7 [" X
QQ截图20140718184955.jpg 7 Z9 `. e5 F  j$ ]
, d: R  `/ b4 T* G9 K- p+ H( K; h
QQ截图20140718185037.jpg / ?( K% L! A* ]8 w5 T( j' Z8 `# B

( }; E) k# f7 I4 m) y. |相关验证是指看散点图,验证是否确有相关关系的一种统计性方法
9 v8 F+ f  v& i2 a4 R- W+ V! C„相关验证方法
: h( K$ i3 p4 |' Cz符号验证法+ E, t, N4 S8 h! w
z相关系数计算法
! x) x3 l3 A# W# \; O: @, T- v7 {„相关概念:中位数(中值)
/ Q' N! D# j( g6 \" s& q# mz指把数据按从小到大顺序排列后处在中间位置的那个数(如1,3,5
9 P6 X0 ]* y4 Q$ d% _,7,9的中位数为5)7 Z: `/ D* Z3 Y' v, f3 ?8 |
z如果数据的个数是偶数(如:14,17,20, 22, 23, 25),则中位数为处于中
/ {" u, [9 ]* b间两个数据的平均值(=(20+22)/2 =21 " O& j# `2 G: t* ~! z0 K

. U  O: u( m' s" K) 画散点图+ w+ F! W$ e% C
2) 画出左右点数相同的纵向中位数线" @+ \1 ^1 {5 y. t7 p$ t  [4 y- D
和上下点数相同的横向中位数线" R& Z) i8 }# n' g
3) 按对角线划分的区域,把相对的区域中的点数加起来
9 E, Y# E7 f  m% U/ I4) 根据符号验证表与判定数比较之后作出判
5 A, V/ O5 G: [# \7 w) _" O[ II + IV ]与[ I + III ]的最小值等于或小于符号验证表中的下限值,或! ^8 p, K6 U% r. [0 h
[ II + IV ]与[ I + III ]的最大值等于或大于符号验证表中的上限值,则
% k  ~  B: b% W8 mX、Y之间存在相关关系
6 o: y  f( a; I# P* A5 Z, m5 V; h1 ?3 l. D9 m5 Q% d4 I* t
QQ截图20140718185605.jpg 8 A  F) j6 Y8 P* I! V9 ~% F. j
0 d4 r5 e" l  Z! K/ y
QQ截图20140718185559.jpg
) t# Y$ D! c! d. k! k! N! A* E% G! v0 G7 s+ X! U, C& Q& S# T
QQ截图20140718185553.jpg
/ Q2 K) j) z' C) X  H: E1 e) o
+ [2 B1 e' O: Q+ l即使在技术上没有相关关系,但在散点图上有相关关系时,也要把两个数据) _0 V" `  E2 y3 y; Q" Y
间相关关系通过技术性验证,确认后再下结论9 V6 C# ^7 e$ S  W' f8 f
; f* Z5 a) E2 S0 X. q
为什么使用:; }+ ?* o! B9 N! p5 C9 Q, }+ }
z整体的数据分析不能反映细部的原因( C* ]+ L' ]* ]( x6 `9 ^* d/ _
z数据挖掘是寻找关键原因和根本原因的手段
$ u6 k% W( S+ k- q: o„定义: 4 g$ P% E( B) P2 c- F
z把整体问题数据按照某种分类特征分成若干个群组进行分析,以
7 h0 t9 U- m, Q* e便挖掘和确认深层次的原因2 u) {3 w1 F4 A5 L. ]# {) A* S
„目的: 分层寻找关键原因9 N. o7 ^9 b- {/ E" I0 R
z一般分层的规律
7 b; \4 y8 M$ s+ O- \5 |5 Gz确定关键原因
0 @: B8 I; \4 V( `- ]
2 F0 }- C, b7 y层别的效果5 H+ y4 ?9 p( D% W( k# B
z把模糊的整体数据变得更加明确和清晰" l  T& |/ t5 l+ k6 t
z从数据中获得正确有效的信息- {+ b! ?3 I- p7 k. }# J2 A
z根据特性的原因分类,使对策变得容易并更具有针对性
' g; L& C" Z6 X$ U" `„层别注意事项) `+ Q4 d( v1 Z0 F% ]
z以不同的因素层别
' t" T/ `' c- e" Tz分层因素标识要与原因数据对应
& w' A) i$ t' B" E. }z层别可以用在任何地方
0 g: S; \( N5 M; X* E/ p) M0 a4 q' t4 d0 O; B! F. l6 U
„明确分析对象1 n0 K3 c. |. x& _
„如果存在历史数据,通过数据分析把握整体问题的分布
/ a* A: U; H& M1 H4 j7 J- B状态! T) L; K6 W! m3 a7 r$ w2 F
„通过观察或讨论,确定分层的因素, O6 i1 Q- U/ f4 [& o1 ]
„数据整理或收集
# M  X  G2 M! \, J5 w" g1 _z已经有数据:按照分层因素重新分类数据
( B+ I9 w) e; ?, X; j5 ~z没有所需要的数据:按照分层因素收集数据
5 p# R$ b" S1 i( i„做层别比较,确定关键原因. s7 ]* M; O7 T

, i9 D+ w, }! {! C+ X2 B! W; p层别因素 内容, o! t; C: q/ w5 U, l
时间 小时别、班次别、日别、周别、月别、季别…- m% [- w3 `8 j; b+ [. N
个人别、班别、熟练度别、工龄别,年龄别,性别…6 z. M! @9 i: E+ e
工序别、线别、工厂别…4 b8 k1 T' s. T- G7 h
供应商别,批别、检查员别、储存场所别…
8 Z- a. O4 o6 l: P; \+ E作业方法 作业速度别、作业条件别、作业顺序别…
) `- ]; B6 x% C. v; X. h' j0 n环境条件别、温度、湿度、季节…
( C4 k  @  \1 @) ]. g检查测定 计测器、测定方法别、测定地点别、检测员别…3 H+ O8 t0 a4 j, y$ _
作业者
6 n9 b. p4 ]8 X" R) V; j4 s# d设备
  y1 s4 q# K! y) C) E% P$ F8 y& o: o物料
) v9 J" N& @. Q5 y& Y! Y- z
7 w. n9 I" l3 c QQ截图20140718185927.jpg
4 V# f# Y. w6 p  z1 `& l  B6 N  l
$ G; D( ]8 ^& i  x QQ截图20140718185901.jpg
  R$ N- i! l9 m8 H9 e. T
% {( G' u: J* }$ G/ K  T0 O QQ截图20140718185916.jpg
: T/ l0 M- q: c# F8 C1 b$ M
/ H" \" \, }+ T8 \- z, Z. Q! R5 u/ \' o QQ截图20140718185852.jpg 1 l# i% m3 ]3 O$ M1 _( @; }

5 |+ T2 |- n( s8 ^$ x4 X QQ截图20140718185921.jpg
3 k: ^; A/ }+ L; i. f; Q0 [. b" ~" J1 I3 }/ Q7 D/ O2 _
QQ截图20140718185840.jpg 3 C0 y; {( `2 c

" U+ I* N. W8 e- l6 c; Y4 S/ H QQ截图20140718185906.jpg
( O2 d; \# L& S% a1 _" Z) g; x1 d7 F; V
QQ截图20140718185847.jpg 4 }; ^; D& x- `! e% _
8 a; a0 X2 x1 h/ @7 E6 \

% {* l. Q. N/ e- {1 |

1 _0 ~( m$ @  Z3 }% w7 `6 A5 a: K8 I) s  |2 {# h
QQ截图20140718185911.jpg
发表于 2016-4-18 19:40 | 显示全部楼层
Teşekkürler
! K/ m9 q" k% w: F
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