JMP基礎(chǔ)操作PPT學(xué)習(xí)課件

1、Basic JMP Operation,Trainer : 林建榮、陳志遠(yuǎn)、黃士育,統(tǒng)計(jì)小組日月光半導(dǎo)體,Ver.1-Shihyu Huang 05/18/2005,日月光集團(tuán)版權(quán)所有 Copyright are reserved by ASE Group. No part of this publication may be copied without the permission.,JMP 簡(jiǎn)介參考網(wǎng)址：,JMP 是由SAS公司所開發(fā)出來的統(tǒng)計(jì)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(gè)模組，但卻有不同的架構(gòu)及功能，某些方面仍採(cǎi)用S

2、AS的一些函數(shù)，例如：線性代數(shù)及機(jī)率的運(yùn)算等等SAS公司於1989.10推出JMP第一個(gè)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(jìn)行資料的分析與研究，透過滑鼠的點(diǎn)選操作及簡(jiǎn)單的資料匯入方式，並利用動(dòng)態(tài)的統(tǒng)計(jì)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(jì)軟體之使用性愈便利，使用者就能以更多的時(shí)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(shí)間，另外，動(dòng)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(shí)及工具(Basic Tool) 介面簡(jiǎn)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(jì)手法（Intel Core Statistic Method),課程目的,本課程為針對(duì)需要使用 JMP 從事統(tǒng)計(jì)分析的專業(yè)人士（PD、PE、QA、RD），藉由循序漸進(jìn)的實(shí)際操作來熟悉其類似 Windows 介面的操作模式、加速並簡(jiǎn)化資料分析、報(bào)告的工作。 本課程學(xué)習(xí)範(fàn)圍包括了資料表的認(rèn)識(shí)、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(fàn)疇中。,上課基本知識(shí)及工具,基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)知識(shí)(Basic Statistic Knowledge，Descriptive Statistic、Regression、ANOVA) JMP Statistic Analysis Software。 筆記型電腦或桌上型個(gè)人電腦。,Introduction-1,Menu Bar Tool Bar 請(qǐng)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(diǎn)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(huì)顯示（Point），JMP將排除後再進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，因此Means、Std Dev.會(huì)改變。 Hide： 圖表上不會(huì)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(diǎn)右鍵,2.選擇,3.選擇角色,Entering data,先進(jìn)入資料編輯模式後 Tab：儲(chǔ)存格先往右，再往下移動(dòng) Shift + Tab：儲(chǔ)存格先往左，再往上移動(dòng) Enter：只能往下移動(dòng)到底後會(huì)自動(dòng)新增一列 可直接以上下左右鍵移動(dòng)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(tái),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(dòng)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(diǎn)參數(shù)選出。 2.找出異常（量測(cè)、等）或錯(cuò)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(cè)下，推球值會(huì)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(diǎn)選TablesSummary 以年齡估算平均身高,2.選擇變數(shù),3.選擇統(tǒng)計(jì)量,1.選擇想了解的群體,Subset,隨機(jī)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(gè)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(gè)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(xiàng),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(xiàng),原有資料形式：,Stack堆疊,2.選擇需堆疊選項(xiàng)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(xiàng),資料原先型態(tài),Split分派,2.選擇需分派選項(xiàng)與分派準(zhǔn)則選項(xiàng)，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(yùn)算符號(hào)前後 / 分子分母 對(duì)調(diào)) Unary Sign Function (改變

12、正負(fù)號(hào)) Local Variable Key (用代數(shù)方式表示運(yùn)算式) Delete Expression (移除運(yùn)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(jì),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(diǎn)圖/參

14、數(shù)估計(jì) 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(shì)線）,1.點(diǎn)選紅點(diǎn)，跳出選單,2.即為參考線,Control Chart 管制圖,1.開啟Sample DataQuality ControlChip1,2.點(diǎn)選Control Chart,Control Chart 管制圖,被測(cè)量的對(duì)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(yuǎn)、黃士育,統(tǒng)計(jì)小組日月光半導(dǎo)體,Ver.1 04/07/2005,日月光集團(tuán)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(gè)假設(shè)，然後由收集的數(shù)據(jù)來檢定這個(gè)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(shí)驗(yàn)組我們稱之為H1（對(duì)立假設(shè)）。 舉例說明：工程師引進(jìn)新基板，預(yù)計(jì)將會(huì)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?yàn)槭怯脴颖緛砉烙?jì)母體(抽樣方法)，所以存在風(fēng)險(xiǎn)（誤差）。 我們?cè)O(shè)定一個(gè)可承受風(fēng)險(xiǎn)叫，意指拒絕需無假設(shè)的機(jī)率。 透過抽樣的結(jié)果，可以計(jì)算出一個(gè)因抽樣風(fēng)險(xiǎn)而誤判的機(jī)率叫做P-Value。 如果P-Value比小，代表錯(cuò)估機(jī)率比承受風(fēng)險(xiǎn)小，這種結(jié)果就叫對(duì)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(duì)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(biāo)準(zhǔn)差（），另外還會(huì)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(duì)樣本以及多樣本之方式。 除了這兩種比較外，我們還會(huì)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(diǎn)選AnalyzeDistribution ，並將Gap放入Y軸,Single-Sample Analysis-Test Mean,3.點(diǎn)選紅點(diǎn)跳出選單選擇 Test Mean鍵入你認(rèn)為的平均數(shù),所認(rèn)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(rèn)定之平均數(shù),4.平均數(shù)分析,Single-Sample Analysis-Test Std Dev,3.點(diǎn)選紅點(diǎn)跳出選單選擇 Test Std Dev鍵入你認(rèn)為的標(biāo)準(zhǔn)差,4.標(biāo)準(zhǔn)差分析,雙尾檢定 右尾檢定 左尾檢定,所認(rèn)定之標(biāo)準(zhǔn)差,Two-Sample Analysis 兩組樣本的分析,兩組樣本的分析可分為成對(duì)與不成對(duì)。 所謂成對(duì)就是兩組資料一對(duì)一的意思，例如從同一個(gè)產(chǎn)品上量測(cè)兩種資料，所得到的兩個(gè)數(shù)據(jù)每次都是一組兩個(gè)，一組兩個(gè)的方式，就叫成對(duì)。 不成對(duì)代表兩組資料間並非一對(duì)一抽出，例如A機(jī)器抽3

19、0個(gè)，B機(jī)器抽20個(gè)。 無論成對(duì)、不成對(duì)都能做及的比較檢定，成對(duì)時(shí)還能做相關(guān)檢定，首先我們先來介紹不成對(duì)的方式。,Two-Sample Analysis-不成對(duì)檢定,1.開啟Sample DataDogs,Two-Sample Analysis-不成對(duì)檢定,2.點(diǎn)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(jì)方法，在變異數(shù)檢定上，採(cǎi)用Brown-Forsythe檢定為基準(zhǔn)。P-value準(zhǔn)則同上一頁。,Two-Sample Analysis-成對(duì)檢定,在成對(duì)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(duì)資料最好的解釋。 在分析上，通常我們?nèi)話?cǎi)用Oneway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(duì)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(gè)變數(shù)作區(qū)分。,先選AnalyzeFit Y by X Bivarate,成對(duì)檢定-2- Bivariate Analysis,成對(duì)檢定-2- Bivariate Analysis,異常點(diǎn)，需刪除後再做分析。,成對(duì)檢定-2- Bivariate Analysis,選取異常點(diǎn)，你可以選擇圈選

22、鍵，將該點(diǎn)圈選起來，也可以直接將滑鼠指標(biāo)點(diǎn)向圖上該點(diǎn)。即可在原始資料中選出該點(diǎn)。 去掉該點(diǎn)！重新作Bivariate分析。,成對(duì)檢定-2- Bivariate Analysis,新Bivariate分析-分佈無顯見異常點(diǎn),成對(duì)檢定-2- Bivariate Analysis,無異常點(diǎn)，加入趨勢(shì)線 點(diǎn)紅色倒三角，點(diǎn)選Fit Line,Fit Line（迴歸分析）： 1.趨勢(shì)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(fù)相關(guān) 3.若由0點(diǎn)出發(fā)且呈現(xiàn)45度，代表完全的1比1相關(guān) 4.若趨勢(shì)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(duì)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(shí)，Y該為多少,成對(duì)檢定-3- Matched Pairs,再做Matched Pairs分析，將兩變數(shù)都放在Y即可。,成對(duì)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(duì)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?cè)谧鞅容^分析時(shí)較少用到此手法，而是在更細(xì)部分析中才用到迴歸分析，因此上表僅供參考，參考指標(biāo)最重要的還是以資料的型態(tài)及實(shí)驗(yàn)者所需

24、要的分析為主。迴歸分析在統(tǒng)計(jì)進(jìn)階課程將會(huì)提到。,成對(duì)檢定-Oneway Analysis,1.先將上頁資料作Stack，更改變數(shù)名稱,成對(duì)檢定-Oneway Analysis,2.直接做AnalyzeFit Y by XOneway,成對(duì)檢定-Oneway Analysis,3.由Oneway圖可見，有異常點(diǎn)。而平均值也有明顯差異。,成對(duì)檢定-Oneway Analysis-報(bào)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(gè)體數(shù)量。,可看出兩樣本數(shù)量與平均值,成對(duì)檢定-Oneway Analysis-報(bào)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