[Minitab]如何藉由試驗計劃分析,找出主要顯著因子? | minitab doe教學

圖一有了試驗計劃數據表後,接著就是試驗因子的分析工作,選擇DOE->Factorial-​>Analyze Factorial Design,如圖二所示圖二出現下圖的對話 ...[Minitab]如何藉由試驗計劃分析,找出主要顯著因子?Learn-Share_HY2020-01-0112:41:36679收藏分类专栏:Minitab文章标签:全因子試驗計劃因子試驗分析版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42008031/article/details/103791774版权延續<[Minitab]如何創建一個全因子試驗計劃表?>文章,當完成試驗計劃表的創建工作後,接著就是依照實際加工結果填具平面度數據,如圖一所示。

圖一 有了試驗計劃數據表後,接著就是試驗因子的分析工作,選擇DOE->Factorial->AnalyzeFactorialDesign,如圖二所示圖二 出現下圖的對話視窗,選擇分析對象為平面度,同時後續將設定自變異項"Terms"和輸出圖格式"Graphs",如圖三紅框所示。

圖三 當選擇"Terms",進入下圖對話視窗,本範例忽略三個因子交乘項,僅考慮到兩個因子的交乘項。

圖四 當選擇"Graphs",進入下圖對話視窗,建議可設定"Fourinone",以呈現四張圖整合的結果,如圖五紅框所示。

圖五 輸出結果如圖六和圖七所示。

解讀摘要如下:1.圖六說明前三個主要顯著效應因子分別為移速,轉速,移速*轉速。

2.藉由殘差的分佈圖,其符合正態分布,同時無觀察到異常現象。

圖六 圖七 另外,由下列數據,解讀摘要如下:1.模型的P-value為0.035<0.05,可拒絕原假設(原假設為模型無效),因此此線性模型為有效模型。

2.由三個獨立因子的P-value比較可知,三個因子的顯著效應分別為移速>轉速>傾角。

3.由Lack-of-Fit的P-value為0.711>0.05,無法拒絕原假設(原假設為模型無失擬),因此該模型沒有失擬的現象。

  最後,下列為各因子對於平面度的擬合系數表和結果。

藉由上述初步分析可知,移速和轉速為影響平面度的兩個主要因子,下一步可將傾角因子取消,同時比較前後的R-sq和S是否有明顯的差異,以判斷模型更新的適切性。

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