引言：精益六西格玛黑带培训Plackett -burman design
精益六西格玛黑带培训Plackett -burman design
一、对于二水平全因子、分布因子试验设计和plackett-burman试验设计，可以计算：
1、重复试验次数
2、推翻错误假设的概率
二、在计算分布试验设计推翻错误假设的概率或试验重复次数时，需要针对因子数确定大致的拐角点的数量。还需确定认为重要的最小影响。该影响可表述为低水平与高水平对应的均值差异。比如需确定热处理温度对钢材硬度的影响，假定对温度水平设置在高和低时硬度差异10感兴趣，可将10输入“effects”栏。
三、对话框内容
1、number of factors：输入因子数
2、Number of Corner points：输入拐角点的数量。拐角点由因子数等因数决定。如6因子全因子试验设计。拐点数位64；6因子分布因子试验设计的拐点数可能为8,6,32
3、Specify values for any three of the following：确定以下4个值中的3个，minitab将计算第4个。
A、replicates：输入一个或多个重复次数。
B、Effects：输入影响
C、Power values：输入一个或多个推翻错误假设的概率值。
D、Number of center points：输入一个或多个中心点数量。
4、sigma：输入总体数据的标准偏差的估计值。在样本数据收集前科采用相关的研究估计总体标准偏差。在数据收集后，总体标准偏差可根据数据分析的MS error 来估计。
一、对于二水平全因子、分布因子试验设计和plackett-burman试验设计，可以计算：
1、重复试验次数
2、推翻错误假设的概率
二、在计算分布试验设计推翻错误假设的概率或试验重复次数时，需要针对因子数确定大致的拐角点的数量。还需确定认为重要的最小影响。该影响可表述为低水平与高水平对应的均值差异。比如需确定热处理温度对钢材硬度的影响，假定对温度水平设置在高和低时硬度差异10感兴趣，可将10输入“effects”栏。
三、对话框内容
1、number of factors：输入因子数
2、Number of Corner points：输入拐角点的数量。拐角点由因子数等因数决定。如6因子全因子试验设计。拐点数位64；6因子分布因子试验设计的拐点数可能为8,6,32
3、Specify values for any three of the following：确定以下4个值中的3个，minitab将计算第4个。
A、replicates：输入一个或多个重复次数。
B、Effects：输入影响
C、Power values：输入一个或多个推翻错误假设的概率值。
D、Number of center points：输入一个或多个中心点数量。
4、sigma：输入总体数据的标准偏差的估计值。在样本数据收集前科采用相关的研究估计总体标准偏差。在数据收集后，总体标准偏差可根据数据分析的MS error 来估计。
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