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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

" C! l) ^" j/ u
为什么使用:
+ @8 `; y0 `' P! `0 Rz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、
8 X4 {9 w1 g' S9 [中心和变异。4 y8 a" ^8 D- \
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.
, m9 \$ Z* h3 t2 |„定义: $ A. z3 R1 E0 N7 T: s- n  y
z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
/ J2 [' v" |$ C2 q' Z的模样.) ^2 w/ z) o" _# J, p
„目的: 观察数据散布的模样; @9 d) U5 Q( I4 G2 L' }
z有无相关关系! F" I6 n  w/ r3 K! Z0 e0 B
z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.
0 X' N5 s) \( w* d) b散点图─典型的相关关系! p9 B4 L; n" q  |( y
QQ截图20140718184955.jpg
: E# s% H- M. S/ v: c/ N" ~1 ?# i; V/ o) _/ h7 }6 D& H
QQ截图20140718185037.jpg   m2 O, l6 R4 \' d: A  {, ~

  i1 `" m9 y* L: g8 X, B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
- \  |0 a# }2 t3 d„相关验证方法2 e9 O8 W4 D9 o, H/ y5 _& w
z符号验证法# B3 g# x( T" ^/ K0 I$ F1 C
z相关系数计算法  G+ F+ q" ~6 x$ \8 i
„相关概念:中位数(中值)
9 B, M. z9 D' Cz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
, X/ l9 ]8 `# B3 c3 T2 h- }* W1 M,7,9的中位数为5)
" @* i  E9 ?6 z8 ^9 c; J+ tz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
! m9 G5 e0 Q- B2 p7 k* j* q2 W间两个数据的平均值(=(20+22)/2 =21 2 {" L4 s3 N3 Q, G
2 p! D. _0 g9 ^8 u" f7 J9 h
) 画散点图
: j# J$ v" E9 c/ q& a2) 画出左右点数相同的纵向中位数线  K1 y/ b' e8 F
和上下点数相同的横向中位数线
: i: H/ U$ [0 x- k6 y3) 按对角线划分的区域,把相对的区域中的点数加起来5 q" U9 @* \- [6 N, N8 R: \
4) 根据符号验证表与判定数比较之后作出判
  d% U4 K' \: F[ 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, }+ g( q  B" L  u' l
[ 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; ^  `1 X7 T+ d* R6 c% R
X、Y之间存在相关关系
) }9 N* r1 d2 l/ j5 I8 |: J$ D& Y: X6 Q: w3 d; H* N% _
QQ截图20140718185605.jpg 8 u: Z' H- @3 X+ p0 @7 W2 D

: z  k0 A/ c6 I0 w QQ截图20140718185559.jpg 5 e6 L9 ~: k0 e* O% o  L. s. J
& D1 O$ }% F, V& J- x
QQ截图20140718185553.jpg . C& z7 ~( c  K5 `5 O7 ^
3 h7 {2 t& t9 X3 X8 m
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5 _' J1 _4 o. ^( G  y& ]( ?0 [& J
间相关关系通过技术性验证,确认后再下结论# B5 [3 w3 ~$ F

* r" S( \; Q7 f: E& u- _; O为什么使用:$ x0 s2 U" J0 Z- g; W4 O
z整体的数据分析不能反映细部的原因
9 Y6 b8 ^3 V: _/ E* t( o& P2 Z' Lz数据挖掘是寻找关键原因和根本原因的手段
4 w, \) q/ L! u3 b9 g" K„定义: - D1 E3 A! m/ A' {! Y" t
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" f( {. i! L0 n7 W5 Q
便挖掘和确认深层次的原因$ U+ o! {1 M: B# `2 x% ]; D
„目的: 分层寻找关键原因
. W! B2 I4 [) N* O* D0 o/ G: _z一般分层的规律0 E/ J# h$ I0 G# d
z确定关键原因! R0 `7 B' I0 A/ s! x& r( g/ k
  f* r. A- Z, L% x7 j
层别的效果/ y5 M# V# o' g4 ?. O8 k6 @9 X
z把模糊的整体数据变得更加明确和清晰) ~) A3 f/ k/ S
z从数据中获得正确有效的信息
# H+ Z9 W1 ]0 E, @z根据特性的原因分类,使对策变得容易并更具有针对性6 J# Z: o" \# u7 p
„层别注意事项
- F( U% O) U! I. J; nz以不同的因素层别" [) O+ P9 F2 h0 B: N$ j
z分层因素标识要与原因数据对应
% ]7 N3 `$ C! g: \$ j1 }4 U" Nz层别可以用在任何地方
  ]  y) @/ C  a  G! V, |! w8 T. P- Q
& N/ D% K1 G! x* c' O3 H„明确分析对象/ n- F$ {$ h# [" Z# W: U$ _
„如果存在历史数据,通过数据分析把握整体问题的分布& R8 o% Q4 z# F
状态% Z+ a. g: A* P1 o- H
„通过观察或讨论,确定分层的因素6 I- ]) K+ L% x6 V4 T
„数据整理或收集
, s: y5 x! l7 h5 {z已经有数据:按照分层因素重新分类数据' b9 D& r. X, C, E6 K
z没有所需要的数据:按照分层因素收集数据9 z# K/ D+ q. M0 n
„做层别比较,确定关键原因
% `5 o9 N2 G4 q$ e, N. ^2 N$ t" }' S; e/ E- }4 a
层别因素 内容
- w$ {0 v  ~' g1 w时间 小时别、班次别、日别、周别、月别、季别…' t8 m& y! h! [/ f9 {0 G7 Z
个人别、班别、熟练度别、工龄别,年龄别,性别…/ l1 z- j) m7 {9 o) D6 w; f9 b1 X
工序别、线别、工厂别…' N9 \+ _' c( I- |. @( Z
供应商别,批别、检查员别、储存场所别…
' @) h$ O/ b: U2 Y: w& Y作业方法 作业速度别、作业条件别、作业顺序别…# i; M5 Y- c; P7 @9 l
环境条件别、温度、湿度、季节…" i5 i) z, J: G. k- R0 X7 T
检查测定 计测器、测定方法别、测定地点别、检测员别…
9 l" S5 w! W- G1 p作业者
0 y1 l3 V2 L* W, y- V! K& q% N! E6 S设备, k3 h) O& A& \. H0 o! _* D/ c
物料
0 A$ C5 l( I6 M6 ?: G- ]9 n4 S; T* k' }
QQ截图20140718185927.jpg
9 k/ J6 M1 X  V9 a
* a( I6 J1 V$ p& { QQ截图20140718185901.jpg ; f& Y+ s# C! [1 O
5 @9 i2 V6 c$ Y- P- Z5 h
QQ截图20140718185916.jpg ) q6 N4 Y& C* W! H8 U

  L4 D3 v! F* E& A, d/ w* ?# H QQ截图20140718185852.jpg & t4 j6 G% w" D) L  k
) J  h9 j$ j* C
QQ截图20140718185921.jpg ! [  t- h  m& v, K( Q

. R: r) d# r7 b& ]1 O, c QQ截图20140718185840.jpg
) U+ i; N( v/ l9 P; Y- t. \' i
. w* t) x/ b% V& A. w# u6 h3 M) U1 Y QQ截图20140718185906.jpg . A$ f$ @& G) r4 l; }- K" q; q
" y, t& s( {9 U' H4 S9 E
QQ截图20140718185847.jpg : J) {0 n$ W0 ~( E8 n- e4 i9 X
# l) ]! ^# w3 J" m: E% c

! ~3 b4 d' K9 l  M
+ Z, v& k9 e, o. t  i) M, A  r

8 q. @! ?: Q! a! g* D/ h; i3 C: i
QQ截图20140718185911.jpg
发表于 2016-4-18 19:40 | 显示全部楼层
Teşekkürler% x( t3 J( c1 V; b1 X. C
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