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匿名用户匿名用户 发起了提问 2022-05-29 23:42
DOE
问答 残差图怎么分析？请详细解释一下
拟合选定模型之后，需要进行残差诊断，minitab总共输出4个图，请问该怎么具体分析？请详细解释一下，谢谢！:
-ing-ing 回复了问题 2022-05-29 10:33
DOE 回归方程
问答 拟合值图出现的漏斗形和喇叭形该怎么分辨？
-ing: 当拟合值残差图出现这两种形状的时候，说明模型拟合的有问题。想象一下喇叭和漏斗是什么样子的，像下面这个图，上面是漏斗形，下面的就是喇叭口，很形象的。
匿名用户匿名用户 发起了提问 2022-05-28 22:29
DOE
问答 交互效应和主效应有什么不一样？怎么计算？
交互效应和主效应哪一个对结果的影响更大，有什么不一样？又分别怎么计算？:
匿名用户匿名用户 发起了提问 2022-05-24 20:50
DOE
问答 因子主效应计算公式？AB交互效应与BA交互效应一样吗？
因子主效应计算公式？AB交互效应与BA交互效应是一样的吗？:
匿名用户匿名用户 回复了问题 2022-05-09 21:13
DOE
问答 线性回归算出来的p值和什么有关系？
匿名用户: 差异是永远都存在的，主要看在不在客户的而接受范围内
匿名用户匿名用户 发起了提问 2022-04-25 23:40
DOE 六西格玛
问答 回归分析的显著问题
这道题的正确答案是什么？为什么？:
最爱吃排骨最爱吃排骨 回复了问题 2022-03-09 11:03
DOE
问答 多个均值有显著性差异，怎么进行两两比较？
最爱吃排骨: 补充见下：
-ing-ing 回复了问题 2022-02-28 14:03
DOE
问答 剔除不显著的二阶因子，原来显著的一阶因子为啥不显著了？
-ing: 显不显著是根据相对误差来判断的，可能的原因是你之前判断显著的指标比较临界边缘。不过还是要拿出实际数据才好判断原因
最爱吃排骨最爱吃排骨 回复了问题 2022-01-18 19:40
DOE 六西格玛
问答 全因子试验次数与部分因子试验次数
最爱吃排骨: 答案错了，应该是16次，选分辨率V
小Q小Q 发起了提问 2022-01-04 21:24
六西格玛 DOE
问答 蒸包子：哪种情况不属于重复试验？
试验设计的基本原则之一：重复试验，其意思是一个试验水平重复进行。什么是重复？重复就是同样的东西出现两次，或者是按照原来的样子再来一次。做饭的时候，想到了下面三种情况，大家来分辨一下哪种不符合重复试验：背景：蒸包子，用水5L，大火15分钟，小火10分钟，焖5分钟，蒸一锅包子1.按照上面的条件，蒸一锅包...:
yunenyunen 回复了问题 2021-12-25 21:28
DOE
问答 试验设计如果只有中心点，能不能估计纯误差？
yunen: 估计纯误差要重复试验，不管是因子重复试验，还是中心点重复，都可以估计纯误差
匿名用户匿名用户 发起了提问 2021-12-02 20:39
方差分析 DOE
问答 用试验设计DOE的公司多不多？学了有用吗？
用试验设计DOE的公司多不多？还有方差分析、假设检验之类的，用的公司多吗？想学，但不知道将来能不能用到:
最爱吃排骨最爱吃排骨 回复了问题 2021-11-24 22:06
DOE 六西格玛 方差分析
问答 做方差分析的时候，p＜0.05拒绝原假设，但R-sq很小是什么回事？
最爱吃排骨: 根据题干描述，应该选单因子方差分析，minitab中依次选“统计”-“方差分析”-“单因子”，得到的分析结果界面并不是你展示的这样p=0.029＜0.05表示5组直径是不同的，有显著性差异；R-sq的结果很小表示随机误差即同一样品9个喷嘴间差异较大，可以理解为组内变差大，大于组间变差（即不同样品造成...
我都麻了我都麻了 回复了问题 2021-04-29 22:09
DOE 六西格玛 方差分析
问答 方差分析比较多个均值差异，怎么知道是哪些均值之间有差异？
我都麻了: 用z或者t分别检验不行吗？
-ing-ing 发起了提问 2021-04-29 20:57
DOE 六西格玛 方差分析
问答 单因素方差分析的结果该怎么看？
通过MiniTab进行单因素方差分析时，输出的结果主要有两个部分：方差分析结果与均值结果。一.方差分析结果这是一个比较4条生产线的产品硬度的均值有无显著性差异的方差分析，在这个图上，我们能得到以下几点信息：1. 误差的来源有两个：因子line与随机误差，自由度分别是dfA=3与dfE=16。2. 过...:
-ing-ing 发起了提问 2021-04-28 22:00
DOE
问答 因子主效应与交互效应怎么计算？
先放出一张图：了解DOE试验设计的小伙伴，对这样的图肯定不会陌生，毕竟已经被虐了千百遍，脑细胞死伤无数。不过，还是先解释一下这张图：A与B两个因子，2个水平，红色字体-1与1代表因子的低水平与高水平，正方形4个角的数字代表输出值。从上图中可以知道：A低B低=80A低B高=60A高B低=100A高B高...:
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