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1、Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,*,1 -,66,,單擊此處編輯母版標(biāo)題樣式,單擊此處編輯母版文本樣式,第二級,第三級,第四級,第五級,*,,*,第一期綠帶考題解答,,1,第一期綠帶考題解答1,1,、（,4,分）假設(shè)你收集的數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，此數(shù)據(jù)的平均值為,100,，標(biāo)準(zhǔn)差為,10,，請問：,大于,20,的數(shù)據(jù)大約占所有數(shù)據(jù)多少百分比？,100%,大于,120,的數(shù)據(jù)大約占所有數(shù)據(jù)多少百分比？,2

2、.3% (2.5%,也對,),,1、（4分）假設(shè)你收集的數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，此數(shù)據(jù)的平均值為10,2,1,、（,4,分）假設(shè)你收集的數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，此數(shù)據(jù)的平均值為,100,，標(biāo)準(zhǔn)差為,10,，請問：,大于,20,的數(shù)據(jù)大約占所有數(shù)據(jù)多少百分比？,100%,大于,120,的數(shù)據(jù)大約占所有數(shù)據(jù)多少百分比？,2.3% (2.5%,也對,),,,,,1、（4分）假設(shè)你收集的數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，此數(shù)據(jù)的平均值為10,3,2,、,（,3,分）如果一個流程的,DPMO,為,100,000,，則該流程介于,,2,Sigma,到,,3,Sigma,之間,解析：,DPU,、,DPO,和,DPMO,每單位缺陷數(shù),(DPU

3、),是樣本中的缺陷數(shù)除以抽樣的單位數(shù)得出的結(jié)果。,每機(jī)會缺陷數(shù),(DPO),是樣本中的缺陷數(shù)除以缺陷機(jī)會總數(shù)得到的結(jié)果。,每百萬機(jī)會缺陷數(shù),(DPMO),是樣本中的缺陷數(shù)除以缺陷機(jī)會總數(shù)再乘以一百萬得到的結(jié)果。,,σ,值 百萬分之不良率（,PPM）,,,2,308,537,,3,66,807,4,6,210,4.5 1,300,5,233,6,3.4,2、 （3分）如果一個流程的DPMO為100,000，則該流,4,3,、（,6,分） 請評估以下流程的精確度與準(zhǔn)確度，以及以下流程應(yīng)如何進(jìn)行改善？,流程,Cp,Cpk,精確度與準(zhǔn)確度,改善方法,流程,1,1.80,1.65,精確,﹑,準(zhǔn)

4、確,不需要改善,流程,2,0.68,0.66,不精確,﹑,不準(zhǔn)確,移動平均值至目標(biāo)、減少流程變異,流程,3,1.80,0.66,精確,﹑,但不準(zhǔn)確,移動平均值至目標(biāo),3、（6分） 請評估以下流程的精確度與準(zhǔn)確度，以及以下流程應(yīng),5,4,、,1),（,2,分）流程行為圖中的控制上下線是誰決定的？,,,流程本身,,2),（,2,分）制程能力分析中的規(guī)格上下線應(yīng)該是參酌誰的意見后決定的？,,,客戶,解析：,UCL/LCL,：控制上下線,USL/LSL,：規(guī)格上下線,4、1) （2分）流程行為圖中的控制上下線是誰決定的？ 解析,6,5,、,1),（,2,分）,Gage R&R,是測量系統(tǒng)準(zhǔn)確與否的研究

5、？,,否,（,2,分）,Gage R&R,分析的兩大指標(biāo)是什么？,,GR&R%,與?精密度與公差比,(precision to tolerance ratio),（,2,分）一般工業(yè)界，以上兩個指標(biāo)的合格標(biāo)準(zhǔn)是多少？,,? ?,均為,30%,解析：,1,）,MSA≠GR&R%,；,,MSA,∝,準(zhǔn)確性,+,精密性；,準(zhǔn)確性,∝,偏倚,+,穩(wěn)定性,+,線性； 精密性,∝,重復(fù)性,+,再現(xiàn)性,∝,GR&R%,；,,5、1) （2分）Gage R&R是測量系統(tǒng)準(zhǔn)確與否的研究？,7,6,、,(8,分,),請打開,Excel,檔,KingFa GB Test,的工作表：“,GRR”,,這是個有關(guān)連續(xù)型數(shù)

6、據(jù),Gauge R&R,的問題。假設(shè)客戶要求的目標(biāo)是,365,,規(guī)格上限是,390,,規(guī)格下線是,340,,請問,:,6、(8分) 請打開Excel檔KingFa GB Test,8,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,9,,,,1,）這個測量系統(tǒng),%R&R,是多少,?,,23.7%,2,）這個測量系統(tǒng),P/T ratio,是多少,?,,,41.96% (,或,36.02%),,3,）總體而言此測量系統(tǒng)可否接受,?,,不能接受（因為,P/T ratio,超過,30%,）,4,）若要改善此測量系統(tǒng),,,應(yīng)從何處著手,?,,測量儀器的重復(fù)性,(repeatability),1）這個測量系統(tǒng)%R&R是多少?,

7、10,7,、,(10,分,),請打開,Excel,檔,KingFa GB Test,的工作表,: “CHI Copter Capability”,這是一家直升機(jī)公司的飛行數(shù)據(jù),,,有六個月飛行時間的抽樣數(shù)據(jù)?？蛻粢蟮娘w行時是不可少于,20,分鐘,,,不可高于,30,分鐘,,,目標(biāo),25,分鐘,,,請問,,1),相對于客戶的要求而言,,,這家直升機(jī)公司的飛行能力為何？,,2),你覺得這家直升機(jī)公司的飛行能力好不好,?,如果是不好的話,,,問題出在那里,?,該如何改善,?,7、(10分) 請打開Excel檔KingFa GB Tes,11,,,,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,12,,綠帶培訓(xùn)考題-6

8、7張課件,13,,,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,14,相對于客戶的要求而言,,,這家直升機(jī)公司的飛行能力為何？,,Pp:0.82 Ppk:0.67,所以相對于客戶的要求而言,,,這家直升機(jī)公司的飛行能力不好,,,2),你覺得這家直升機(jī)公司的飛行能力好不好,?,如果是不好的話,,,問題出在那里,?,該如何改善,?,飛行能力不好。飛行時間的變異太大。改善方法為利用層別法找出關(guān)鍵因子以減少飛行時間變異。,,相對于客戶的要求而言, 這家直升機(jī)公司的飛行能力為何？,15,8,、（,6,分）請打開,Excel,檔,KingFa GB Test,的工作表“,Operation Time”,，,Bob,

9、Jane, Walt,三人都是某機(jī)臺的操作員。工作表中是他們在一段時間內(nèi)貼一塊背光板所需時間的統(tǒng)計。請問三人中，誰的操作速度最慢？誰最快？,8、（6分）請打開Excel檔KingFa GB Test的,16,,Walt,最慢,,；,Bob and Jane,一樣快,,,他們倆的時間無統(tǒng)計上明顯的差異。,Walt 最慢 ；,17,9.,（,7,分）在調(diào)閱一些歷史數(shù)據(jù)后，您進(jìn)行了線性回歸分析，,MINITAB,結(jié)果如下：,,Predictor Coef St Dev T P,Constant 12.7572 0.5021 25.41 0.000,x 0.29497 0.03202 9.21

10、0.000,,S = 0.9771 R-Sq = 85.0% R-Sq (Adj) = 84.0%,,Analysis of Variance,Source DF SS MS F P,Regression 1 80.999 80.999 84.85 0.000,Residuals 15 14.320 0.955,Lack of fit 13 11.540 0.888 <1,Pure Error 2 2.780 1.390,Total 16 95.319,1,）（,2,分）請寫出該回歸方程式：,? ?,?,y = 12.7572 + 0.29497

11、 X,9.（7分）在調(diào)閱一些歷史數(shù)據(jù)后，您進(jìn)行了線性回歸分析，MI,18,2,）（,3,分）請畫出該回歸線：,,,,,,,3),（,2,分）因子,x,解釋了多少比例的變異？,,85% (84%,也對,),2）（3分）請畫出該回歸線：3) （2分）因子x解釋了多少比,19,,10.,（,4,分）一旦,x,確定后，最關(guān)鍵的控制步驟是：,,a.,建立針對,y,的控制圖,,b.,建立一個控制計劃，來持續(xù)檢測,y,,c.,,建立計劃來持續(xù)監(jiān)控,x,d.,建立新的,SOP,來調(diào)整,y,的變化,,e.,無法判斷,10.（4分）一旦x確定后，最關(guān)鍵的控制步驟是：,20,11.,（,4,分）在標(biāo)準(zhǔn)控制圖中，把上

12、下控制線從三個標(biāo)準(zhǔn)差的位置移到六個標(biāo)準(zhǔn)差的位置時，其結(jié)果是：,,a.,增加了發(fā)生,Type I error,的可能性,,b.,增加了發(fā)生,Type II error,的可能性,,c.,使流程能在更長時間內(nèi)可控,,d.,構(gòu)建一個更加穩(wěn)定的流程,,e.,無法判斷,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,11. （4分）在標(biāo)準(zhǔn)控制圖中，把上下控制線從三個標(biāo)準(zhǔn)差的位,21,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,22,12.,（,4,分）降溫工序中，水溫是控制,y,的重要因子。,X,的目標(biāo)值設(shè)定在,70,度，但是上個月的平均值比設(shè)定值低,2,度。水溫通過四個獨立地點測量得到，這四個測量點所得數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的歷史平均

13、值是,1.2,度。最適合用來定期測量水溫的控制圖是：,,a. X-bar & R/S,b. CUSUM,c. Run Chart,d. Individual X and MR,e.,無法判斷,12. （4分）降溫工序中，水溫是控制y的重要因子。X的目標(biāo),23,13.,（,4,分）現(xiàn)有資源總共只夠做,80,次實驗來研究某流程。則以下方案中，哪一個最適合來做初步實驗？,,a. 2,6,,全因子實驗,,b. 2,6-2,,部分因子實驗,,c. 3,6-3,,部分因子實驗,,d. 3,4,全因子實驗,,e.,無法判斷,13. （4分）現(xiàn)有資源總共只夠做80次實驗來研究某流程。則,24,14.,（,6,

14、分）某重要,y,的目標(biāo)值是,250,，上限,300,，下限,200,。,y,的量測系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)差是,2,。因子,x1,和,x2,被發(fā)現(xiàn)是,y,的顯著因子，其模式是,y,＝,60+20x1+5x2,。目前,x2,設(shè)定為,6,，且該設(shè)定沒有變異。假設(shè)因子,x1,的量測系統(tǒng)沒有可以感知的量測錯誤時，則：,1),通常一個好的量測系統(tǒng)，,y,的,GR&R%,大約是多少？,,a. 2%,,b. 10%,c. 25%,d. 50%,e.,無法判斷,2,）因子,x1,（針對上題中的,y,而言）的目標(biāo)值應(yīng)設(shè)定為：,,8,14.（6分）某重要y的目標(biāo)值是250，上限300，下限20,25,,,,15.,（,4,分）

15、右方的控制圖來自對一個流程的控制。對該控制圖最好的解釋是：,,a.,流程穩(wěn)定，流程能力,,b.,流程很奇怪，但流程能力佳,,,c.,控制上下限算錯了,,d.,規(guī)格上下限應(yīng)該更嚴(yán)格些,,e.,無法判斷,15. （4分）右方的控制圖來自對一個流程的控制。對該控制圖,26,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,27,16.,（,4,分）我們設(shè)計了一個,2,6-2,IV,,的部分因子實驗，在該實驗中會產(chǎn)生一些主效應(yīng)和交互作用的混淆。以下哪種說法最好地描述了這種混淆？,,a.,每一個混淆組合其實都包含了兩個項,(terms),,,b.,每一個混淆組合都包含了四個項,(terms),,c.,每一個主效應(yīng)和兩階交互作用

16、相混淆,,d.,每一個主效應(yīng)和四階交互作用相混淆,,e.,無法判斷,16. （4分）我們設(shè)計了一個26-2IV 的部分因子實驗，,28,,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,29,,,,17.,（,4,分）右圖是對因子,A,和,B,進(jìn)行實驗后的結(jié)果，以下哪種說法是正確的？,,a.,效應(yīng)是線性的,,b.,因子,A,和,B,之間可能有交互作用,,,c.,從統(tǒng)計上來看，,B2,水平顯著比,B1,和,B3,高,,,d.,沒有進(jìn)行足夠的重復(fù)實驗，所以無法下結(jié)論,e.,無法判斷,17. （4分）右圖是對因子A和B進(jìn)行實驗后的結(jié)果，以下哪種,30,18.,（,6,分）利用卡方檢定來檢視,A,與,B,供貨商之間的質(zhì)量表

17、現(xiàn)有無統(tǒng)計上顯著的差異,Supplier,供貨商,Bad Batches?,壞,Good Batched?,好,A?,?,,甲,69,804,B?,?,,乙,136,659,卡方值是多少？,,32.693,,A,與,B,供貨商之間的質(zhì)量表現(xiàn)有無統(tǒng)計上顯著的差異,?,,有,,18. （6分）利用卡方檢定來檢視A與 B供貨商之間的質(zhì)量表,31,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,32,,,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,33,19.,（,6,分）兩家供貨商提供物料之質(zhì)量特性數(shù)據(jù)顯示如下：,供貨商甲 供貨商乙,,85.2 89.0,87.3 89.4,92.5 90.8,80.8 84.3

18、,84.8 88.2,88.1,我們想了解該兩家供貨商所提供之物料的均值是否相同。,1),、請問你建議使用那種檢定方法？,,2-sample t-test,2),、請你用,MINITAB,執(zhí)行該檢定方法。,,P-value =,,0.349,3),、請問你的結(jié)論是什么？,,兩家供應(yīng)商所提供的物料均值相同,19. （6分）兩家供貨商提供物料之質(zhì)量特性數(shù)據(jù)顯示如下：,34,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,35,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,36,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,37,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,38,,1),、請問你建議使用那種檢定方法？,,2-sample t-test,綠帶培訓(xùn)考題-67張

19、課件,39,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,40,,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,41,,1),、請問你建議使用那種檢定方法？,,2-sample t-test,2),、請你用,MINITAB,執(zhí)行該檢定方法。,,P-value =,,0.349,3),、請問你的結(jié)論是什么？,,兩家供應(yīng)商所提供的物料均值相同,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,42,知識點概要,課時,/,小時,第一天,第二天,第三天,第四天,第五天,第六天,第七天,第八天,1,六西格瑪簡介,失效模式和后果分析,(FMEA),連續(xù)型量測系統(tǒng)分析,(MSA),流程行為圖,假設(shè)檢定介紹,三個或以上層次的比較,被動觀察研究,實驗設(shè)計簡介,(DOE),1

20、,全因子實驗設(shè)計,1,項目定義,控制計劃介紹,比較檢定介紹,1,統(tǒng)計簡介,1,流程圖,MINITAB,介紹,兩個層次比較,流程能力分析,單一層次比較,相關(guān)性與回歸分析,樣本大小考量,部分因子實驗設(shè)計,1,MINITAB,圖表,1,因果矩陣圖,(C&E matrix),兩個層次比較,卡方分析,,1,知識點概要課時/小時第一天第二天第三天第四天第五天第六天第七,43,流程圖,,,,流程圖,44,因果矩陣圖,,因果矩陣圖,45,FMEA,FMEA,46,統(tǒng)計概述,統(tǒng)計概述,47,離散性,MSA,離散性MSA,48,連續(xù)性,MSA,連續(xù)性MSA,49,流程行為圖,(,控制圖,),流程行為圖(控制圖),

21、50,過程能力分析,過程能力分析,51,假設(shè)檢驗,假設(shè)檢驗,52,比較檢驗,比較檢驗,53,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,54,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,55,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,56,參數(shù)假定檢驗,參數(shù)表示為總體假定了分布。通常，在執(zhí)行數(shù)據(jù)是來自某個分布（通常為正態(tài)分布）的樣本的假設(shè)檢驗 時做出假定。,非參數(shù)表示沒有為總體假定具體分布。,參數(shù)檢驗的優(yōu)勢在于，如果假設(shè)成立，則功效（即在,H0,為假時拒絕該假設(shè)的概率）比相同樣本大小的對應(yīng)非參數(shù)檢驗的功效高。非參數(shù)檢驗結(jié)果在遇到違反假設(shè)的情況時更健壯。,因此，如果對于基于參數(shù)模型的檢驗違反了假設(shè)，則基于參數(shù)檢驗,p,值的結(jié)論可能比基于非參數(shù)檢驗

22、,p,值的結(jié)論更具誤導(dǎo)性。,,t,檢驗,對一個或兩個正態(tài)分布總體的平,均值,（雙樣本時還有方差）的假設(shè)檢驗。,單樣本,Z,檢驗,檢驗正態(tài)總體,均值,是否等于目標(biāo)值。,F,檢驗,F,檢驗通常用于確定兩個組的,方差,是否相等。,卡方檢驗,一個假設(shè)檢驗族，用于在原假設(shè)下將數(shù)據(jù)的,實測分布與其預(yù)期分布,進(jìn)行比較。,參數(shù)假定檢驗參數(shù)表示為總體假定了分布。通常，在執(zhí)行數(shù)據(jù)是來自,57,非參數(shù)檢驗,,單樣本,Wilcoxon,：,-,執(zhí)行中位數(shù)的單樣本,Wilcoxon,符號秩檢驗，并計算相應(yīng)的點估計和置信區(qū)間 。使用此檢驗作為單樣本,Z,檢驗和單樣本,t,檢驗的非參數(shù)備擇。,Mann-Whitney,：,

23、-,執(zhí)行兩個總體中位數(shù)相等性的假設(shè)檢驗，并計算相應(yīng)的點估計和置信區(qū)間 。使用此檢驗作為雙參數(shù),t,檢驗的非參數(shù)備擇。,Kruskal-Wallis,：,-,對單因子設(shè)計（兩個或多個總體）執(zhí)行總體中位數(shù)相等性的假設(shè)檢驗。此檢驗是泛化的,Mann-Whitney,檢驗所使用過程，并（類似于,Mood,中位數(shù)檢驗）為單因子方差分析提供非參數(shù)備擇。,Kruskal-Wallis,檢驗尋找總體的中位數(shù)之間的差異。,對于分析來自許多分布的數(shù)據(jù)（包括來自正態(tài)分布的數(shù)據(jù)），,Kruskal-Wallis,檢驗比,Mood,中位數(shù)檢驗更有效（平均起來，置信區(qū)間 較窄,),，但對于異常值的健壯性則較差。,Mood

24、,中位數(shù)檢驗,：,-,執(zhí)行單因子設(shè)計中總體中位數(shù)相等性的假設(shè)檢驗。,Mood,中位數(shù)檢驗，像,Kruskal-Wallis,檢驗一樣，為常規(guī)的單因子方差分析提供非參數(shù)備擇。,Mood,中位數(shù)檢驗有時也稱為中位數(shù)檢驗或符號分值檢驗。,Mood,中位數(shù)檢驗在數(shù)據(jù)中遇到異常值和誤差時健壯，特別適用于分析的初級階段。,Mood,中位數(shù)檢驗在遇到異常值時比,Kruskal-Wallis,檢驗更健壯；但在分析來自許多分布的數(shù)據(jù)（包括來自正態(tài)分布的數(shù)據(jù)）時，功效則較差（平均來說，置信區(qū)間 較寬,),。,Friedman,：,-,執(zhí)行隨機(jī)化區(qū)組試驗的非參數(shù)分析，并因此為雙因子方差分析提供備擇。,隨機(jī)化區(qū)組試驗

25、是泛化的配對試驗。,Friedman,檢驗是泛化的帶有處理 無效應(yīng)的原假設(shè)的配對符號檢驗。此檢驗要求每個處理,-,區(qū)組的組合有且只有一個觀測值。,非參數(shù)檢驗?單樣本 Wilcoxon：- 執(zhí)行中位數(shù)的單樣本,58,獨立性檢驗,卡方檢驗,一個假設(shè)檢驗族，用于在原假設(shè)下將數(shù)據(jù)的實測分布與其預(yù)期分布進(jìn)行比較。,獨立性檢驗卡方檢驗,59,樣本大小計算,包含知識點：,樣本大小，,α,風(fēng)險，檢定力，標(biāo)準(zhǔn)差等,樣本大小計算包含知識點：,60,樣本大小計算,包含知識點：,樣本大小，,α,風(fēng)險，檢定力，標(biāo)準(zhǔn)差等,樣本大小計算包含知識點：,61,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,62,回歸分析,Regression,回歸

26、分析Regression,63,綠帶培訓(xùn)考題-67張課件,64,方差分析,,方差分析表的組成：,·,,來源,-,表明變異源，來自因子、交互作用或誤差。其合計是所有來源的匯總。,·,DF -,每個來源的自由度。如果因子具有三個水平，則自由度為,2 (n-1),。如果總共有,30,個觀測值，則總自由度為,29 (n - 1),。,·,SS -,組間平方和（因子）以及組內(nèi)平方和（誤差）。,·,MS -,平方和除以自由度得出的均方。,·,F -,通過將因子,MS,除以誤差,MS,來計算；可以將此比率與在表中找到的臨界,F,進(jìn)行比較，或者可以使用,p,值來確定某個因子是否顯著。,·,P -,用于確定某個

27、因子是否顯著；通常與,alpha,值,0.05,進(jìn)行比較。如果,p,值低于,0.05,，則該因子是顯著的。,,單因子方差分析表,假設(shè)您運行一個方差分析來確定三種不同顏色的宣傳單中哪種能產(chǎn)生最大的銷售額。您設(shè)置方差分析，使因子為“宣傳單顏色”，并具有三個水平“黑白”、“紅色”和“黃色”。響應(yīng)變量為檢驗期間（,10,周）的周銷售額。由于只檢驗一個因子，因而使用單因子方差分析。,,DF,SS,MS,F,P,因子,2,20877338,10438669,136.82,0.000,誤差,27,2060002,76296,,,合計,29,22937340,,,,p,值,0.000,表明顏色因子是顯著的。,對于雙因子,方差分析,，將有兩個因子和一個交互作用項。對于,DOE,和回歸應(yīng)用，可以有多個因子（或變異源）。,p,值,0.000,表明顏色因子是顯著的。,對于雙因子方差分析，將有兩個因子和一個交互作用項。對于,DOE,和回歸應(yīng)用，可以有多個因子（或變異源）。,方差分析 方差分析表的組成：DFSSMSFP因子220877,65,Q&A,Q&A,66,謝謝！,67,謝謝！67,