序号 | 名称 | 释解 |
1 | ZB(Z benchmark) | 认为流程是短期变异数的中心(在目标方面)。 |
2 | Vital Few | 关键多数。是管理流程中的关键因素。 |
3 | Variance | 变异。提供一个量测散布的方法。其平方根为标准差,The 2nd moment around the mean。 |
4 | USL or LSL | 规格的上、下限– 设计标准的界限。 |
5 | Unbalanced Design | 不平衡设计。每一个处理结合中实验单元不相等的数字的设计或执行。 |
6 | UCL or LCL | 管制的上、下限 – 管制图表的统计范围。 |
7 | Type II Error | 确实不同,却误判为相同。其组合机率称为 b。 |
8 | Type I Error | 没事却误判为有事的错误。 其组合机率称为 a。 |
9 | Two-way Interaction Plot | 双因子互动图。一个因素的平均数反应的散布图 (纵轴)就像一个因素(横轴)和第二个因素的每一个标准的平均反应由线所连接出来。 |
10 | Two-Way ANOVA | 双因子变异数分析。为以若干标准调查两个原素的变异数分析。 |
11 | T-Test | 正常的母体下,样本平均数的统计比较 。 |
12 | Trivial Many | 锁碎多数。长期被认为在流程上会有影响的因素,但实际上说明了成果上很少的差异。 |
13 | SPC(Statistical Process Control) | 统计流程管理。对希望的状态在修正以后,使用安定性最好的监控流程。 |
14 | Skewness | 偏度。描述某变量取值分布对称性的统计量,能够影响使用ANOVA的有效性。偏度为0表示其数据分布形态与正态分布偏度相同;大于0表示为正偏或右偏,即有一条长尾巴拖在右边。 |
15 | Signal to Noise Ratio | 讯号噪声比。当因素标准中没有变化时,由于改变与可变性相关的因素标准取决于反应中的可变性的一个比例 。 |
16 | Sigma | 标准差。使用具有一套变异数数据的统计计算。其值为变异数的平方根。 |
17 | Screening Experiment | 筛选实验。用来描述一过程的技术 (通常为因素标准的变化呈现反应中的线性变化) (与 RSM作比较). |
18 | SCN(Supplier Change Notice) | 供货商变革通知。要求改变一个购买部分的讯息装置,由供货商对企业开始, 或是企业对供货商开始。 |
19 | Scatter Plot | 散布图表。显示两个变异数间关系的图表(dot plot)。 |
20 | Run chart | 经营图表。提供一些统计分析能力和机率资料的连续时间序列图。 |
21 | Run | 一套过程条件由规定实验方面所有因素的层次定义。同样, 叫作处理结合。 |
22 | R-Square | 判定系数。在反应中变异百分比由控制的因素来解释。 |
23 | RSM(Response Surface Methodology) | 反应曲面法。实验设计中一门检查和理解这些极少的曲率。子集包括中央合成设计在星星或者面上的点。 |
24 | Response | 反应。实验期间量测过的制程输出。 |
25 | Resolution | 解答。部分因子设计的描述,提供因素间相互影响的程度。 |
26 | Residuals | 残余。在既定的因素情况下,观察的反应和预定的反应之间的差异 。用于模型证实和过程 的调查。 |
27 | Replication | 重复性。反复的执行一些相同的实验情况;提供了制程中噪音的评估。 |
28 | Repetition | 再现性。在一个处理结合上执行几个实验单元。 与复制形成对比。 |
29 | Randomized Block Design | 集区随机实验。调查兴趣的因素及一个令人讨厌的事物因素其相对阻塞的实验 。 |
30 | Randomization | 随机选择。实验这行中将次序混合完全实用。 |
31 | Random Effects Factor | 随机影响因素。随意地从可定义母体选择层次的一个因素。 举例来说,从五批生产量中任意选择一批调查其影响 (固定影响因素的比较)。 |
32 | Process Demographics | 人口统计数据流。产生响应的时候期间各种因素条件/ 状态的清单。这些帮助我们理解过程的范围也许可排除问题。 |
33 | Prediction Interval | 预言距离。反应值的信赖百分比范围就是未来观察值会落在的范围内。 |
34 | Prediction | 预言。用于所有已知因素的一套标准的最佳评估响应。 |
35 | Pre-control | 预先控制。当流程开始时,建立统计上合理可能性的优势的一种方法。 |
36 | Point Estimate | 点估计值。判断某种预言或预定的响应的最好单一值,应该与信心和/ 或预言同时使用。 |
37 | Plackett-Burman Design | 一种设计的实验,用来筛选样本需要的最小量。通常只调查主要的影响,而不预测相互间的影响。 |
38 | Pareto Chart | 以一般公制单位(次数、元额、时间等)表示事件的条状图。 |
39 | Optimization | 从过程中找出最希望的结果下,其因子和水准的组合。 |
40 | One-Way ANOVA | 分析单项因素在不同水准下所生的变异。(见ANOVA)。 |
41 | Normal Probability Plot | 一种图标法,用来研究样本是否来自一个常态分配的母体。通常用来检验利用ANOVA的正确性。 |
42 | Normal Distribution | 常态分配,一种钟状的机率曲线,描述许多自然的过程。当情况一再重复且平均发生时。 |
43 | Noise | 一过程中固有的变因。代表当不改变任何因素时,结果的改变。 |
44 | Nested Design | 一项实验设计,其中一种因子因其它变量而设定多种水准。例如 |
45 | Multivariate Statistical Methods | 统计工具,用来分析一组变量以决定他们对数种结果的影响。包括一组多样的统计工具,例如回归、成分法则、因子分析、群组、分别分析。 |
46 | Multi-Vari Analysis | 一种图解法,将过程中的变化来源拆解为他们基本的组成成分。这种技巧用于初步移除多而琐碎的因子,并准备替代的因子作为设计的实验。 |
47 | Multiple Comparison Procedure | 一种用来决定因子在何种水准下导致结果改变的统计方法。例如 |
48 | Minitab | 目前许多人所选择的统计分析应用软件。 |
49 | Mean Square Error | 在ANOVA表中的某项,代表所有因子在给定的水准下,结果所产生的差异。预测由于干扰(误差)对结果产生的差异。 |
50 | Mean Square | 在ANOVA表中的某栏,代表由不同来源的变因导致结果的差异。 |
51 | Mean | 衡量一项变数的中间趋势。原点的第一项要素。 |
52 | MBB(Master Black Belt) | 6σ的训练师和顾问师。 |
53 | Main Effect | 当一项因子由低水准改变至高水准时,其对结果的改变。 |
54 | LSD(Latin Square Design) | 一种实验设计,研究其中的一项重要变因,并排除两项干扰因素。 |
55 | Level | 某因子的数值或设定。可以是质(如 |
56 | Kutosis | 峰度。是描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量。峰度为0表示其数据分布与正态分布的陡缓程度相同;大于0表示比正态分布高峰更加陡峭,为尖顶峰。 |
57 | IX-MR | Individual X and Moving Range─一个有连续数据点的控制曲线,并有点之间的等级图表。 |
58 | Interaction | 在某情况下,一项因子对某结果影响的水准不同于第二项因子的不同水准。有双向相互影响,三向相互影响等。 |
59 | Hypothesis | 前提,假说。一项利用统计方法来测试的声明。此假设可能被拒绝,或因无够充分的证据而被拒绝。 |
60 | Histogramv | 长条图。表示所搜集资料分布情形的条状图。 |
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