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2020年2月15日 星期六

[Minitab]如何藉由試驗計劃分析，找出主要顯著因子?

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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
2020年1月24日 星期五

[Minitab]如何創建一個全因子試驗計劃表?

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在產品優化或製程改善活動，挑選主要影響因子和確認其水平是必要過程，而利用全因子試驗計畫，將可有效提取主要影響因子和確認其水平。在此進行此必要過程之前，我們需先針對產品優化或製程改善活動創建一個試驗計劃表，以了解自變因子和應變因子的關係並進一步提取主要自變因子。
2019年12月21日 星期六

[Minitab]如何檢驗一組數據是否符合正態分布?

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進行參數估計和假設檢驗時，通常總是假定母體服從正態分佈，因此在實務上，我們可對數據先進行正態分布檢驗的預處理工作。利用Minitab可快速檢驗該組數據是否符合正態分布，操作步驟如下:
2015年7月17日 星期五

[Minitab]如何製作柏拉圖(Pareto chart)?

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柏拉圖 (Pareto Diagram) ，屬於 QC 常用工具之一。其將單一事件的眾多影響因子依照影響程度 / 發生頻率進行排列和累加比例，使得主要和次要影響因子可明顯被區分出來，因此又稱為排列圖法或主次因素分析法。一般而言，累加比例占 70% 以上的數個影響因子為主要因...
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