- Հեղինակ Elizabeth Oswald [email protected].
- Public 2024-01-13 00:08.
- Վերջին փոփոխված 2025-01-23 15:40.
Արդյունքի գծայինությանբաժնում Minitab-ը ցույց է տալիս, թե որքան հետևողականորեն է չափիչը չափում հղման արժեքների միջև: Երբ թեքությունը փոքր է, չափիչի գծայինությունը լավ է: Շեղումը ցույց է տալիս, թե որքան մոտ են ձեր չափումները հղման արժեքներին:
Ինչպե՞ս եք անում գծայինությունը Minitab-ում:
Հետևաբար, Minitab-ում գծային ռեգրեսիա գործարկելու համար պահանջվող երեք քայլերը ներկայացված են ստորև՝
- Սեղմեք վիճակագրություն > Ռեգրեսիա > Ռեգրեսիա… …
- Տեղափոխեք կախյալ փոփոխականը, C1 քննության միավորը Response: վանդակում, և անկախ փոփոխականը, C2 Վերանայման ժամանակը Predictors: box:
Ի՞նչ է գծայինությունը MSA-ում:
Ներածություն. MSA-ն ուսումնասիրում է չափման համակարգի սխալը: … Գծայինություն. չափ, թե ինչպես է մասի չափն ազդում չափման համակարգի կողմնակալության վրա: Դա դիտարկված կողմնակալության արժեքների տարբերությունն է չափման ակնկալվող միջակայքում:
Ինչպե՞ս եք անում գծայինության և կողմնակալության ուսումնասիրությունը:
Գեյջերի գծայինության և կողմնակալության ուսումնասիրություններն իրականացվում են հետևյալ կերպ
- Ընտրեք մի քանի մասեր, որոնք ներկայացնում են չափումների սպասվող միջակայքը:
- Չափեք յուրաքանչյուր մաս՝ դրա հիմնական կամ հղման արժեքը որոշելու համար:
- Պահանջեք մեկ օպերատոր չափել յուրաքանչյուր մասը մի քանի անգամ (10 կամ ավելի անգամ) պատահական հերթականությամբ՝ օգտագործելով նույն չափիչը:
Ինչպե՞ս եք իրականացնում գծայինության ուսումնասիրություն:
Այսպիսով, գծայինության ուսումնասիրություն իրականացնելու քայլերն են՝
- Ընտրեք առնվազն 5 նմուշ, որոնց չափման արժեքները ներառում են գործընթացի տատանումների շրջանակը:
- Որոշեք հղման արժեքը յուրաքանչյուր նմուշի համար:
- Պահանջեք մեկ օպերատոր չափել յուրաքանչյուր նմուշ առնվազն 10 անգամ՝ օգտագործելով չափման համակարգը: