Statistics Toolbox

실험 계획법 및 통계적 공정 관리

실험 계획

실험 계획(DOE) 함수는 통계 모델링에 사용할 데이터를 수집하기 위해 실제 계획을 작성하고 테스트할 수 있게 도와줍니다. 이 계획들은 입력 데이터들이 데이터 출력에 미치는 영향에 대한 정보를 수집하기 위해 순차 입력 데이터를 어떻게 조정하는지 보여줍니다. 지원되는 설계 유형에는 다음과 같은 것이 있습니다.

  • 완전 요인(Full factorial)
  • 부분 요인(Fractional factorial)
  • 반응 표면(중심 합성 및 Box-Behnken)
  • D-optimal
  • Latin hypercube

Statistics Toolbox를 사용하여 사용자 정의된 DOE를 정의, 분석, 시각화할 수 있습니다. 예를 들어, ANOVA, 선형 회귀, 반응 표면 모델링을 사용하여 입력 효과 및 입력 교호작용을 예측할 수 있고 main effect plot 및 interaction plot 플롯 또는 다변량 차트를 통하여 결과를 시각화할 수 있습니다.

의사결정나무를 이용한 데이터에 fitting.

의사결정나무를 이용한 데이터에 fitting. Statistics Toolbox의 fitting 기능을 사용하여 의사결정 규칙과 그룹 과제의 도표를 그려 의사결정나무를 시각화할 수 있습니다.

Statistics Toolbox의 실험 계획(DOE)과 곡면 fitting 기능을 사용한 실험 화학 반응 모델링 그래프

Statistics Toolbox의 실험 계획(DOE)과 곡면 fitting 기능을 사용한 실험 화학 반응 모델링 그래프

통계적 공정 관리

Statistics Toolbox는 통계적 공정 관리(SPC)를 지원하는 함수 세트를 제공합니다. 이 함수들은 공정 변동을 평가하여 제품 또는 공정을 관찰하고 개선할 수 있습니다. 통계적 공정 관리(SPC) 함수를 통해 다음을 할 수 있습니다.

  • 게이지 반복성 및 재현성 연구 수행
  • 공정 기능 예측
  • 제어 도표 작성
  • 관리도를 제어하기 위한 Western Electric 및 Nelson 제어 규칙 적용
공정 데이터와 Western Electric 제어 규칙 위반을 보여주는 제어 도표.

공정 데이터와 Western Electric 제어 규칙 위반을 보여주는 제어 도표. Statistics Toolbox는 제품 또는 공정을 관찰하고 개선하기 위한 다양한 제어 도표 및 제어 규칙을 제공합니다.

평가판 사용 Statistics Toolbox

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Multilevel Mixed-Effects Modeling Using MATLAB

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