DOE与Minitab 经典培训资料
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DOE实验操作学习(Minitabl7)一.实验设计的四个阶段我们在进行DOE实验设计时,我们需要遵从一泄的实验流程,才能完整地完成一件事,通常,我们的DOE实验设计分为四个阶段,分別为:计划阶段、实施阶段、分析阶段、验证阶段。
计划阶段:我们需要明确实验课题,明确实验目的,选取因子、确左因子水平,选取合适的实验类型:实施阶段:合理安排实验,收集实验数据;分析阶段:通过实验数据,使用Minitab进行实验分析,分析步骤(a.因子的主效应分析,输出%因子柏拉图、主效应图、交互作用图:b.删除不显著因子,输出因子主效应图:c.模型分析,输出柏拉图、四合一残差图,因子残差图:d.优化设讣,按实验课题要求选择望目、望小、望大进行优化设计:e.得出最优方案);验证阶段:通过分析阶段得岀的最优方案进行验证,分析最优方案的可靠性与稳定性。
二.实验操作流程(Minitabl7为例)1.创建因子设计选择"统计〉DOE>因子〉创建因子设计〉”进入,选择实验类别(2水平部分析因实验、全因子实验,一般全因子实验,Plackett-Burman设计)等,输入实验的因子、水平,创建因子设计成功,本例以2水平全因子进行实验,输出表格:备注:此实验设汁加了4个中心点,目的是验证实验环境的稳定性及再现性,观察实验的波动性。
2.实施实验9701350652273.3 6811100602449.6 11901350652269.5 21011400602055.3 31111300702089. 1 71211300702494.8表一•实验结果3.模型分析&通过MinisblT进行拟合选左模型分析,分析步骤为:“统讣〉DOE>因子〉分析因子设计进入S将实验目标选为响应,本例响应为强度,如下所示:图二•分析因子设计注:一般在因子分析设讣时,模型中包含项的阶数一般选择2乜4以上的交互作用已经不明显.若实验设计有选取中心点,必须勾选在“模型中包括中心点(P)M这一项,如下所示:图三•分析因子设计输出实验分析的柏拉图,响应的主效应图.交互作用图.图形如下:标淮化效皿99 Pareto W3佝Q勺弓貝免 u - O.OS)83宁图四■因子柏拉图?aSL3Ex»SZK)图|H|・强度的主效应 弓确交直作用图 均伯图五•强度的交互作用从以上实验结果分析得出,影响强度的因子有压力、距离.交互作用有:压力*距离,同时,判定因 子是否昭著可以通过在对话窗口中输出的内容判定.如下所示:3520 22 247060 50 9080 70 6050压力 次色昔巖五示坯不在Hi 亚中•■ < 60则点 ■ 65 4*0 一—70希熬方差分析決未编阳单位衣示的回归方程强厂 %"-釦龛眩-1壮腸壮力鼬軀,°於。
Minitab培训教程详解-(带目录)Minitab培训教程详解一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理、数据分析、过程改进等领域的统计软件。
它凭借其强大的数据处理能力、简便的操作界面和丰富的图表功能,受到了众多专业人士的青睐。
为了让用户更好地掌握Minitab的使用技巧,本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能及实际应用案例,帮助读者快速提升数据分析能力。
二、Minitab基本操作1.安装与启动(1)从官网Minitab安装包。
(2)按照提示完成安装过程。
(3)启动Minitab,输入序列号激活软件。
2.界面介绍(1)菜单栏:包含文件、编辑、视图、帮助等菜单。
(2)工具栏:提供常用功能的快捷按钮。
(3)项目管理器:用于创建、管理和保存项目。
(4)工作表:用于输入、编辑和查看数据。
(5)图表:用于展示数据分析结果。
3.数据输入与编辑(1)手动输入数据:在工作表中直接输入数据。
(2)导入外部数据:支持Excel、CSV、TXT等格式。
(3)数据编辑:包括复制、粘贴、删除、插入等操作。
(4)数据筛选:根据条件筛选数据。
三、Minitab常用功能1.描述性统计(1)基本统计量:包括均值、中位数、标准差等。
(2)频数分析:统计各数据出现的次数。
(3)图表展示:包括直方图、箱线图等。
2.假设检验(1)单样本t检验:检验样本均值是否等于总体均值。
(2)两独立样本t检验:检验两个样本均值是否存在显著差异。
(3)配对样本t检验:检验两个相关样本均值是否存在显著差异。
3.方差分析(1)单因素方差分析:检验多个样本均值是否存在显著差异。
(2)双因素方差分析:检验两个因素对样本均值的影响。
4.相关分析与回归分析(1)相关分析:研究两个变量之间的关系。
(2)线性回归:建立一个或多个自变量与因变量之间的线性关系模型。
(3)多元回归:建立一个或多个自变量与多个因变量之间的线性关系模型。
5.质量管理工具(1)控制图:监控过程稳定性,发现异常因素。
doe(实验设计)与minitab培训doe案例实验设计(DOE,Design of Experiments)是一种系统化的方法,用于确定和优化实验参数以实现特定的目标或解决特定的问题。
在制造业、工程、科学研究和其他领域中,DOE被广泛用于提高产品质量、降低成本、改进生产过程等。
Minitab是一款流行的统计软件,用于数据分析、假设检验、回归分析等。
它提供了丰富的工具和功能,帮助用户轻松地分析和解释数据。
以下是一个关于DOE和Minitab培训的案例:假设一家制造公司想要提高其产品的抗拉强度。
通过实验设计,该公司确定了以下几个因素可能影响产品的抗拉强度:温度、压力和材料类型。
目标是找到最佳的温度、压力和材料类型组合,以最大化产品的抗拉强度。
为了解决这个问题,公司使用Minitab软件进行实验设计。
首先,Minitab 帮助确定因素和水平,并生成一个实验矩阵,其中包括每个实验的条件和结果。
然后,公司按照实验矩阵进行实验,并记录每个实验的结果。
在收集完数据后,Minitab帮助进行数据分析。
通过分析结果,公司确定了最佳的温度、压力和材料类型组合。
此外,Minitab还提供了其他有用的统计信息,如因素对结果的影响程度、因素的交互作用等。
通过这个案例,Minitab培训的目标是使参与者能够:1. 了解实验设计的基本概念和方法;2. 使用Minitab软件进行实验设计和数据分析;3. 掌握如何解释和分析实验结果;4. 应用实验设计的方法来解决实际问题。
总之,通过DOE和Minitab培训,参与者可以学习如何系统地设计和分析实验,并使用统计软件来分析和解释数据。
这将有助于提高产品质量、改进生产过程和提高企业的竞争力。