VI Correlation Regression Analysis Correlation Analysis Stat Basic

VI. Correlation & Regression Analysis 상관분석(Correlation Analysis) Stat > Basic Statistics > Correlation. . . 인자 선택 P-Value를 표시 하기 위한 옵션 P-value가 유의수준 ( =0. 05)보다 작으므로 귀무가설(H 0) 기각 “상관관계가 있다. ”

VI. Correlation & Regression Analysis 상관분석(Correlation Analysis) • 무슨 정보를 얻을 것인가?

VI. Correlation & Regression Analysis 회귀분석(Regression Analysis) Stat > Regression. . . 반응인자 선택 예측인자 선택 회귀모형을 검토를 위한 그래프

VI. Correlation & Regression Analysis 다중 회귀 - Regression Stat > Regression. . . • 세인자 포함 시 : R 2=87. 4%, adj-Rsq=85. 9% • “East” 제거 시 : R 2=85. 9%, adj-Rsq=84. 8% 유의하지 않은 인자를 하나 제 거해도 크게 차이가 없음

VI. Correlation & Regression Analysis 다중 회귀 - Stepwise Stat > Regression > Stepwise. . . 반응인자 예측인자 입력 • 인자 선택(Variable Selection) 방법 –Stepwise –Forward Selection 예측인자 중에서 반드시 모형에 포함해 야 하는 인자를 입력 –Backward Selection

VI. Correlation & Regression Analysis 회귀분석 - Fitted Line Plot • 예측인자(X)의 수가 하나 인 경우, 단순회귀(Simple Linear Regression)나 다항 회귀(Polynomial Regression) 모형을 적합하는 경우에 사용하는 방법 신뢰구간(CI)과 예측구간(PI)을 표시 모형의 선택 Linear : 1차(X) Quadratic : 2차(X^2) Cubic : 3차(X^3) Stat > Regression > Fitted Line Plot. . .

VI. Correlation & Regression Analysis 회귀분석 - Fitted Line Plot 회귀 모형 예측 구간(PI) 신뢰 구간(CI)

VI. Correlation & Regression Analysis 연습 문제 - Fitted Line Plot • 문제 “Energy Consumption”을 반응인자(Y)로, “Machine Setting”을 예측인자(X)로 하여 회귀모형을 적합 하시오. • 파일 Exh_regr. mtw Stat > Regression > Fitted Line Plot. . .

VII. Measurement System Analysis Gage 평가 기준 %Contribution %Study Var Distinct Categories 우수 < 1% < 10% > 10 양호 1% ~ 9% 10% ~ 30% 4~9 부족 > 9% > 30% <4 • 최근의 추세는 %Study Var와 함께 %Tolerance를 측정시스템 평가 지표로 사 용한다. 기준은 %Study Var과 같다.

VII. Measurement System Analysis 연습 문제 - Gage R&R • 문제 “Length”라는 측정치에 대해 3명의 Operator가 10개의 시료를 각각 2회씩 반복 측정하였다. Gage R&R 결과를 해석하시오. • 파일 Gagerr. mtw Stat > Quality Tools > Gage R&R Study(Crossed). . .

VIII. Capability Analysis 단기, 장기 공정능력지수 g n S S j= 1 i = 1 공정의 중심치는 시간이 흘러감에 따라 자연스럽게 움직인다. (Xij - X j) 2 Time 1 Time 2 Time 3 Time 4 SST= g n S S j= 1 i = 1 (X ij - X) 2 g n S j= 1 ( Xj -X ) 2 =SSB =SSW

VIII. Capability Analysis Z값 산출 Calc > Probability Distribution > Normal. . . 누적 분포의 역함수 산출 양품율(Yield) 기입 ZLT = 1. 9403

IX. Control Charts 관리도(Control Chart) - 구성 UCL CL LCL • UCL(Upper Control Limit ; 관리 상한선) • CL(Center Line) • LCL(Lower Control Limit ; 관리 하한선)

IX. Control Charts Xbar-R 관리도 - 결과

IX. Control Charts I-MR 관리도 - 결과

IX. Control Charts P 관리도 - 결과

IX. Control Charts C 관리도 Stat > Control Charts > C. . . 결점수 데이터가 있 는 열 선택

IX. Control Charts C 관리도 - 결과

IX. Control Charts U 관리도 Stat > Control Charts > U. . . 결점수 데이터 선택 검사 Point 수

X. Design of Experiment 이인자 2인자 요인배치법 (+) 96 102 X 2 (–) 92 98 (–) (+) X 1 Run X 1 X 2 Y 1 (–) 92 2 (+) (–) 98 3 (–) (+) 96 4 (+) 102

X. Design of Experiment 이인자 실험 - 반복 실험 Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design. . . 반복 실험 횟수를 “ 2”로 지정