StatSoft
StatSoft

 

Робастые планы Тагучи

Модуль STATISTICA Планирование эксперимента позволяет сгенерировать ортогональные массивы с числом факторов до 31; могут быть проанализированы планы с числом факторов до 65. Как и во всех других типах планов, опыты эксперимента могут быть рандомизированы, и пользователь может добавлять пустые столбцы в таблице результатов для удобства ввода данных.

План робастого эксперимента
Рис.1 План робастого эксперимента

Пользователь может также исследовать псевдонимы парных взаимодействий. Модуль STATISTICA Планирование эксперимента автоматически вычислит стандартные отношения сигнал-шум (С/Ш) для следующих задач:
1) меньше - лучше,
2) номинальное - наилучшее значение,
3) больше - лучше,
4) цель со знаком,
5) доля дефектов,
6) число дефектов на интервал (аккумуляционный анализ).

В дополнение к этому, могут быть проанализированы непреобразованные данные; таким образом, пользователь может задавать любые типы отношений С/Ш с помощью формул в таблицах исходных данных или с помощью языка STATISTICA BASIC и анализировать их с помощью этих процедур. В дополнение к исчерпывающим описательным статистикам можно просмотреть вычисленные отношения С/Ш. Все результаты дисперсионного анализа отображаются в интерактивной таблице результатов, в которой пользователь может добавлять или исключать эффекты в члене ошибки. Подобная таблица результатов позволяет пользователю предсказывать отношение С/Ш при оптимальных условиях, то есть установках уровней факторов. Опять таки, пользователь может включать или исключать эффекты в модели и задавать отдельные уровни факторов. Окончательно, результирующие средние могут быть представлены на графике главных эффектов по уровню фактора; если производится аккумуляционный анализ категориальных данных, результаты могут быть представлены в виде столбчатых диаграмм или в виде линейных графиков накопленных вероятностей по категориям уровней выбранных факторов.

Столбчатая диаграмма
Рис.2 Столбчатые диаграммы эффектов факторов

Различные типы функций желательности отклика для одномерных и многомерных переменных могут также быть оптимизированы с помощью профиля отклика (желательности), доступного в 2**(k-p), 3**(k-p) планах, центральных композиционных планах и т.д.

наверх