1太钢六西格玛管理黑带培训22kk因子实验设计简介因子实验设计简介22kk因子实验设计简介因子实验设计简介2太钢矿业公司六西格玛管理黑带培训教材如何创建一个如何创建一个22kk试验设计试验设计统计＞DOE＞因子＞创建因子设计用MINATAB进行演示A:加热温度，低水平820高水平860（摄氏度）B:加热时间，低水平2高水平3（分钟）C:转换时间，低水平1.4高水平1.6（分钟）D:保温时间，低水平50高水平60（分钟）3太钢矿业公司六西格玛管理黑带培训教材精确地解释精确地解释DOEDOE1、优分析路径：数据＞排序目的：预测因子在什么情况下对Y可能的影响2、检查模型是否良好1）检查方差分析表，观察模型的P值，如果主效果对应的P值＞0.05，可能：----试验误差太大，应仔细分析误差产生的各种原因，也可能是测量系统不好造成的-----可能漏掉了重要因子------可能模型有弯曲2）观察失拟状态的P值，P值＞0.05说明失拟不显著，拟合良好，如果有失拟可能漏掉了重要因子应补上＞4太钢矿业公司六西格玛管理黑带培训教材3）检查曲率的P值：加了中心点后出现一个曲率的P值，如果P＞0.05,说明无弯曲，数据文件：试验设计例34）观察R2和R2调整，R2是方程拟合的总效果的贡献系数如果两者差距非常大，说明模型不是最优，就做因子剥离，如果剥离也不能减小太多的差距，意味着还有漏掉的因子R2=SS(Model)/SS(Total)=1-SS(Error)/SS(Total)如果在方程中增加一个自变量，R2会相应增加一些，因而不能很好评价模型的好坏，R2调整扣除了方程中所包含的项数的影响系数，可以更好地反映模型的好坏。精确地解释精确地解释DOEDOE5太钢矿业公司六西格玛管理黑带培训教材5）观察S值所有观察值和理论值之是都有误差，S是对应于残差误差行的平均离差平方和的开方，因此S值越小越好。6）观察Press值和R2预测Press值：有一些杠杆点，每删掉一个杠杆点后得到的误差平方和的平均值，如果当某一个点影响大的时侯，Press要比未删以前有误差平方和大，但如果大的不多，则说明异常少。换成PressR2预测：将R2=1-SS(Error)/SS(Total），如果R2预测比R2小的不多，则说明模型可接受。精确地解释精确地解释DOEDOE6太钢矿业公司六西格玛管理黑带培训教材7)评估各项效应的显著性数据文件：试验设计例3解释：在Pareto图中，是用T检验所获得的作为纵坐标，按照绝对值大小排列起来，根据选定的显著性水平α，给出t值的临界值，绝对值超过临界值的效应被选中。在正态效应图：遵循“效应稀疏原则”，假定大多数因子只会有极少数因子效应是显著的，因此远离直线的点是显著的，下方为负效应，上方为正效应。精确地解释精确地解释DOEDOE7太钢矿业公司六西格玛管理黑带培训教材精确地解释精确地解释DOEDOE3、残差诊断图1解释：按观察顺序的残差图，各点是否随机地在水平轴止下无规则地波动着如有逐步增加或减小的趋势说明有漏项或有未知的重要因子影响图2解释：观察残差对于响应变量拟合值的散点图，是否有“漏斗型：或“喇叭型”，如出现就对Y进行转换数据文件：试验设计例3YyYln8太钢矿业公司六西格玛管理黑带培训教材图3解释:在正态概率图中观察是否服从正态分布有弯曲趋势，如果非正态则找原因是否漏因子数据收集有问题精确地解释精确地解释DOEDOE图4解释:残差对于自变量的散点图如果有弯曲，首先看图2（残差对于响应变量拟合值的）正常，如果它正常，而图4不正常，则说明需增加X的高次项或其它项9太钢矿业公司六西格玛管理黑带培训教材4、判断模型是否需要改进1）全部因子不显著---本身进入DOE的因子不正确、因子主观性太强、因子本身没找全、因子筛选过简单、因子水平范围太窄2）遗漏了关键因子—重新进入DOE查找因子3）没有对因子进行剥离---在各项效应系数分析中不显著的主效应和交互效应应剥离，注意：如果一个高阶项显著则此高阶项中所包含的低阶项也应被包含在模型中精确地解释精确地解释DOEDOE10太钢矿业公司六西格玛管理黑带培训教材4）模型本身有高次项但没加上5）主效果都不显著交互显著---弯曲、失拟、S等值有问题，原因可能是交互影响掩盖了主效果或本身主效果不显著6）残差图中----残差对拟合值有有“漏斗型：或“喇...
