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文檔簡介

1、Basic JMP Operation,Trainer : 林建榮、陳志遠、黃士育,統(tǒng)計小組日月光半導(dǎo)體,Ver.1-Shihyu Huang 05/18/2005,日月光集團版權(quán)所有 Copyright are reserved by ASE Group. No part of this publication may be copied without the permission.,JMP 簡介參考網(wǎng)址:,JMP 是由SAS公司所開發(fā)出來的統(tǒng)計套裝軟體,但它並不是SAS System的一部份,JMP 在某些方面類似SAS/ Insight這個模組,但卻有不同的架構(gòu)及功能,某些方面仍採用S

2、AS的一些函數(shù),例如:線性代數(shù)及機率的運算等等SAS公司於1989.10推出JMP第一個版本至今,經(jīng)過不斷地改版修正於2000.6正式推出JMP5.0。 JMP功用:JMP的主要任務(wù)就是協(xié)助使用者進行資料的分析與研究,透過滑鼠的點選操作及簡單的資料匯入方式,並利用動態(tài)的統(tǒng)計圖形呈現(xiàn),以了解資料的分佈型態(tài)及相關(guān)性,提供訊息並協(xié)助使用者作決策。若統(tǒng)計軟體之使用性愈便利,使用者就能以更多的時間在所要處理分析的問題解決上,而減少工具的操作與使用時間,另外,動態(tài)的圖形操作方式,能讓使用者以各種不同的角度去切入了解,多方面的嘗試以發(fā)現(xiàn)意想不到的答案。,Table of Contents,目的(Purpos

3、e) 上課基本知識及工具(Basic Tool) 介面簡介(Introduction) 基本功能介紹(JMP Data Table) 彙整資料功能(Summarize Data) QC手法功能(Applications for QC tools) IEE統(tǒng)計手法(Intel Core Statistic Method),課程目的,本課程為針對需要使用 JMP 從事統(tǒng)計分析的專業(yè)人士(PD、PE、QA、RD),藉由循序漸進的實際操作來熟悉其類似 Windows 介面的操作模式、加速並簡化資料分析、報告的工作。 本課程學(xué)習(xí)範圍包括了資料表的認識、工具列的使用,QC手法之工具使用及檢定分析,為基礎(chǔ)入

4、門之課程,其他較艱深如DOE、Time Series、Survival之使用操作,則不在本課程學(xué)習(xí)範疇中。,上課基本知識及工具,基礎(chǔ)統(tǒng)計知識(Basic Statistic Knowledge,Descriptive Statistic、Regression、ANOVA) JMP Statistic Analysis Software。 筆記型電腦或桌上型個人電腦。,Introduction-1,Menu Bar Tool Bar 請開啟JMP Sample Data 路徑: C:Program FilesSAS InstituteJMP4Sample DataBig Class,Introd

5、uction-2,Data Table,Columns Panel,Row Panel,Tables Panel,Introduction-3,Report Window,Popup menu,Disclosure button,JMP Data Table,新增刪除Columns、Rows Key in data Column 屬性、Role Entering data Find & Replace Copy data from Excel to JMP TryShift+Paste Copy data/reports from JMP to Excel TryShift+Paste Ope

6、n excel file(*.xls) by JMP 為何我的版面配置不同? 調(diào)整 Preferences & Tool Bars,新增刪除Columns、Rows,Menu bar,Click,Double Click on,Column屬性,1.在此點右鍵,2.選擇,3.調(diào)整Column屬性 Data Type、Modeling Type等,連續(xù)型 次序型 名義型,Exclude Hide,Exclude: 圖表上不會顯示(Point),JMP將排除後再進行數(shù)據(jù)分析,因此Means、Std Dev.會改變。 Hide: 圖表上不會顯示(Point),但數(shù)據(jù)分析不變,因此Means、Std

7、Dev.仍相同。,Column Role 變數(shù)的角色(Y:依變、X:自變),1.在此點右鍵,2.選擇,3.選擇角色,Entering data,先進入資料編輯模式後 Tab:儲存格先往右,再往下移動 Shift + Tab:儲存格先往左,再往上移動 Enter:只能往下移動到底後會自動新增一列 可直接以上下左右鍵移動亦可,Find & Replace,類似 Excel 之尋找 / 取代” 功能,調(diào)整喜好設(shè)定工具列,喜好設(shè)定Preferences,工具列Toolbars,Copy data from Excel to JMP TryShift+Paste,開啟Excel&JMP,1.選取Exce

8、l中所需的資料,包括變數(shù)名稱與該變數(shù)的資料。,Copy data from Excel to JMP TryShift+Paste,2.Copy後,在JMP視窗中,按住Shift再按貼上(Paste),就可將變數(shù)名稱貼上JMP的Column中。,3.若沒按住Shift直接按貼上(Paste),就是直接貼上資料。,Open excel file(*.xls) by JMP,1.先選控制臺,2.選擇系統(tǒng)管理工具,Open excel file(*.xls) by JMP,3.選擇資料來源,4.選擇Excel Files,Open excel file(*.xls) by JMP,4.改成JMP-E

9、xcel Files Excel97-2000 按下 選取工作簿,5.開啟想要開的Excel Files,Open excel file(*.xls) by JMP,即可用JMP直接打開Excel檔,7.選擇想打開的工作表。,6.重新啟動JMP軟體,即可打開Excel檔案,Summarize Data,Grouping Data 目的 1.彙整資料-將資料之重點參數(shù)選出。 2.找出異常(量測、等)或錯誤(key in等)。 3.可將資料整理出有效的資訊。 舉例說明: 1.以不同錫球成分比例來估算推球值 2.相同成分比例的錫球在不同作業(yè)員量測下,推球值會一樣嗎? 3.推球值若不符規(guī)格,該產(chǎn)品即是

10、不良品,所以只要找出該產(chǎn)品最小推球值,即可知道該產(chǎn)品是否為不良品。,Operation-summary,點選TablesSummary 以年齡估算平均身高,2.選擇變數(shù),3.選擇統(tǒng)計量,1.選擇想了解的群體,Subset,隨機由30位學(xué)生中挑選15位的性別與體重:,1.選擇想了解的變數(shù),Subset,2.選擇變數(shù)個數(shù),3.畫面顯示如右,Subset,特意挑選15位學(xué)生的性別與體重(按住Ctrl):,1.選擇想了解的變數(shù)與個體,Subset,3.顯示如下:,2.選擇 Subset Selected Rows,Sort排序,2.選擇想排序的變數(shù) (性別sex),1.按Sort選項,Sort排序,3

11、.變數(shù)依字母順序排列完成(性別sex),Stack堆疊,1.按Stack選項,原有資料形式:,Stack堆疊,2.選擇需堆疊選項變數(shù),按OK,Stack堆疊,3.即為所求,成為JMP易分析的格式,Split分派,1.按Split選項,資料原先型態(tài),Split分派,2.選擇需分派選項與分派準則選項,按OK,Split分派,3.即為所求,Add a Computed Column,Add a new column 輸入公式 Keypad 介紹: Insert key Delete Key Switch Terms (運算符號前後 / 分子分母 對調(diào)) Unary Sign Function (改變

12、正負號) Local Variable Key (用代數(shù)方式表示運算式) Delete Expression (移除運算式 / Peel off),Application for QC Tools,Histogram 直方圖 Capability 製程能力分析 Pareto Chart 柏拉圖 Scatter Plot 散佈圖 Control Chart 管制圖,Histogram 直方圖,1.選取AnalyzeDistribution,3.跑出直方圖與盒型圖,2.選取想了解的變數(shù),百分位數(shù),敘述統(tǒng)計,Capability Analysis 製程能力分析,1.按紅色倒三角彈出選單選擇Capab

13、ility Analysis,2.訂定規(guī)格上下限,Capability Analysis 製程能力分析,3.跑出Capability Analysis,Pareto Chart 柏拉圖,2.選取GraphPareto Chart,1.開啟Sample DataQuality ControlFailures,3.選取變數(shù)與因素,Scatter Plot 散佈圖 (Fit Y by X),2.選取兩相關(guān)變數(shù),1.選取AnalyzeFit Y by X,3.即為所求,Fit X by Y 的分析類型,連續(xù)型 次序型 名義型,1. Bivariate:散佈圖/迴歸分析 2. Logistic:點圖/參

14、數(shù)估計 3. Onaway:盒型圖/ANOVA 4. Contingency:直方圖/比率分析,Fit X by Y亦可再加入Ref Line,Fit Mean(平均值線) Fit Line(趨勢線),1.點選紅點,跳出選單,2.即為參考線,Control Chart 管制圖,1.開啟Sample DataQuality ControlChip1,2.點選Control Chart,Control Chart 管制圖,被測量的對象,分類的批次,分類的批次,Control Chart 管制圖,3.X-Bar Control Chart & R Control Chart,管制圖檢定法則,檢定法則

15、有1-8,這兩種方式 都可以,常用JMP分析手法,Trainer : 林建榮、陳志遠、黃士育,統(tǒng)計小組日月光半導(dǎo)體,Ver.1 04/07/2005,日月光集團版權(quán)所有 Copyright are reserved by ASE Group. No part of this publication may be copied without the permission.,假設(shè)與檢定,在比較分析中,我們是先設(shè)立一個假設(shè),然後由收集的數(shù)據(jù)來檢定這個假設(shè)成立與否。 平常固定的製程或控制組,我們通常將他稱做H0(虛無假設(shè)),而實驗組我們稱之為H1(對立假設(shè))。 舉例說明:工程師引進新基板,預(yù)計將會大

16、幅提昇UPH。此假設(shè)檢定為: H0 12 H1 12 此處1為原先基板之UPH,2為新基板之UPH,0.05,P-Value,如何決定假設(shè)成不成立? 因為是用樣本來估計母體(抽樣方法),所以存在風(fēng)險(誤差)。 我們設(shè)定一個可承受風(fēng)險叫,意指拒絕需無假設(shè)的機率。 透過抽樣的結(jié)果,可以計算出一個因抽樣風(fēng)險而誤判的機率叫做P-Value。 如果P-Value比小,代表錯估機率比承受風(fēng)險小,這種結(jié)果就叫對立假設(shè)具有顯著性。 由於通常用0.05做代表,所以P-Value 0.05即對立假設(shè)具顯著性。,Compare Analysis 比較分析,在比較分析中,通常比較的是平均數(shù)()和標準差(),另外還會看

17、看分配是否為期望的分配(例如:常態(tài)分配)。 而比較的方式有很多,單一樣本、兩樣本、成對樣本以及多樣本之方式。 除了這兩種比較外,我們還會分析相關(guān)性等狀況,以下就讓我們一一介紹。,Single-Sample Analysis-Test Mean,1.開啟Sample DataQuality ControlChip1,Single-Sample Analysis-Test Mean,2.點選AnalyzeDistribution ,並將Gap放入Y軸,Single-Sample Analysis-Test Mean,3.點選紅點跳出選單選擇 Test Mean鍵入你認為的平均數(shù),所認定之平均數(shù),S

18、ingle-Sample Analysis-Test Mean,雙尾檢定 右尾檢定 左尾檢定,所認定之平均數(shù),4.平均數(shù)分析,Single-Sample Analysis-Test Std Dev,3.點選紅點跳出選單選擇 Test Std Dev鍵入你認為的標準差,4.標準差分析,雙尾檢定 右尾檢定 左尾檢定,所認定之標準差,Two-Sample Analysis 兩組樣本的分析,兩組樣本的分析可分為成對與不成對。 所謂成對就是兩組資料一對一的意思,例如從同一個產(chǎn)品上量測兩種資料,所得到的兩個數(shù)據(jù)每次都是一組兩個,一組兩個的方式,就叫成對。 不成對代表兩組資料間並非一對一抽出,例如A機器抽3

19、0個,B機器抽20個。 無論成對、不成對都能做及的比較檢定,成對時還能做相關(guān)檢定,首先我們先來介紹不成對的方式。,Two-Sample Analysis-不成對檢定,1.開啟Sample DataDogs,Two-Sample Analysis-不成對檢定,2.點選AnalyzeFit Y by XOneway 選擇drugX,meanY,按OK。,圖表判讀-1-圖形資訊,兩盒型圖代表兩樣本的分佈,綠色鑽石圖 代表資料的集中性,綠色中線代表平均數(shù) ,紅色中線則是中位數(shù)。,兩圓形大小 不一代表變 異數(shù)不相等 ;若大小相 等變異數(shù)則 相等。 若兩圓形重 合代表平均 數(shù)相等;若 兩圓形分開 ,則平均

20、數(shù) 不相等。,圖表判讀-2-平均數(shù)檢定(t-Test),在兩樣本分析中,P-value0.05及代表平均值有顯著差異,即兩平均值不相等。此處P-value0.05,故兩平均值無顯著差異。,圖表判讀-3-變異數(shù)檢定(F-Test),根據(jù)Intel統(tǒng)計方法,在變異數(shù)檢定上,採用Brown-Forsythe檢定為基準。P-value準則同上一頁。,Two-Sample Analysis-成對檢定,在成對檢定中,將資料分成改善前、改善後(減肥前、減肥後;服藥前、服藥後。),這就是成對資料最好的解釋。 在分析上,通常我們?nèi)話裼肙neway分析,你也可以將資料做Bivariate分析與Matched Pa

21、irs分析,與Oneway分析差別僅在資料呈現(xiàn)方式不同而已。由於Oneway分析可涵蓋於單樣本、雙樣本、多樣本檢定使用,故我們最常用此分析手法。,JMP資料檔,成對檢定-1-資料型態(tài),均是數(shù)值型資料(C連續(xù)型),一為順序型資料、一為數(shù)值型資料,以變數(shù)名稱作前後區(qū)分,但都是同型變數(shù)。,將同型變數(shù)放在一起,以第二個變數(shù)作區(qū)分。,先選AnalyzeFit Y by X Bivarate,成對檢定-2- Bivariate Analysis,成對檢定-2- Bivariate Analysis,異常點,需刪除後再做分析。,成對檢定-2- Bivariate Analysis,選取異常點,你可以選擇圈選

22、鍵,將該點圈選起來,也可以直接將滑鼠指標點向圖上該點。即可在原始資料中選出該點。 去掉該點!重新作Bivariate分析。,成對檢定-2- Bivariate Analysis,新Bivariate分析-分佈無顯見異常點,成對檢定-2- Bivariate Analysis,無異常點,加入趨勢線 點紅色倒三角,點選Fit Line,Fit Line(迴歸分析): 1.趨勢線若為左下至右上,代表正相關(guān) 2.若為左上至右下,代表負相關(guān) 3.若由0點出發(fā)且呈現(xiàn)45度,代表完全的1比1相關(guān) 4.若趨勢線愈平,代表相關(guān)程度愈小,甚至無相關(guān)或非直線關(guān)係,成對檢定-2- Bivariate Analysis

23、,*製程前UPH與製程後UPH的相關(guān)性 *須 R Square 0.8 才算有相關(guān),X與Y的迴歸公式,即X多少時,Y該為多少,成對檢定-3- Matched Pairs,再做Matched Pairs分析,將兩變數(shù)都放在Y即可。,成對檢定-3- Matched Pairs,根據(jù)圖來看,平均值約提升170-180,而檢定部分,P-value0.05,即平均值有顯著差異平均值不相等。,成對檢定-4-相關(guān)分析,由於迴歸分析主要在做變數(shù)間的相關(guān)性分析,以及找出最佳化公式,但我們在作比較分析時較少用到此手法,而是在更細部分析中才用到迴歸分析,因此上表僅供參考,參考指標最重要的還是以資料的型態(tài)及實驗者所需

24、要的分析為主。迴歸分析在統(tǒng)計進階課程將會提到。,成對檢定-Oneway Analysis,1.先將上頁資料作Stack,更改變數(shù)名稱,成對檢定-Oneway Analysis,2.直接做AnalyzeFit Y by XOneway,成對檢定-Oneway Analysis,3.由Oneway圖可見,有異常點。而平均值也有明顯差異。,成對檢定-Oneway Analysis-報表判讀,P-value0.05平均值有顯著差異。此兩P值是相等的。,DF(自由度)可看出變數(shù)數(shù)量與個體數(shù)量。,可看出兩樣本數(shù)量與平均值,成對檢定-Oneway Analysis-報表判讀,P-value0.05變異數(shù)無顯著差異。,可看出兩樣本數(shù)量與平均值,K-Sample Analysis-Oneway Analysis,1.開啟Sample DataMachine,K-S

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