如何用JMP进行可靠性(Reliability)分析
常用JMP分析方法培训
常用JMP分析方法培训JMP是一种常用的统计分析软件，广泛应用于数据分析和可视化。
掌握常用的JMP分析方法对于提高数据处理和分析能力至关重要。
下面是一个关于常用JMP分析方法的培训内容，包括描述统计、假设检验、ANOVA、回归分析和贝叶斯分析等。
第一部分：描述统计（300字）描述统计是对数据集进行基本统计分析的方法。
JMP提供了许多描述统计的功能，如求和、平均值、中位数、最大值、最小值、标准差、方差、频率分布等。
在这部分的培训中，将介绍如何使用JMP进行描述统计分析，并在实际案例中演示其应用。
第二部分：假设检验（300字）假设检验是统计学中常用的推断方法，用于判断样本统计量的差异是否显著。
JMP提供了多种假设检验的功能，如t检验、方差分析、卡方检验等。
在这部分的培训中，将介绍如何使用JMP进行假设检验，并通过实际案例演示其应用。
还将包括检验假设的原理和注意事项。
第三部分：ANOVA（300字）ANOVA（方差分析）是一种用于比较两个或多个组之间统计差异的方法。
JMP提供了多种ANOVA的功能，如单因素方差分析、双因素方差分析、方差分析的多重比较等。
在这部分的培训中，将介绍如何使用JMP进行ANOVA分析，并通过实际案例演示其应用。
第四部分：回归分析（300字）回归分析是用于研究因变量和自变量之间关系的统计方法。
JMP提供了多种回归分析的功能，如线性回归、多项式回归、逐步回归、logistic回归等。
在这部分的培训中，将介绍如何使用JMP进行回归分析，并通过实际案例演示其应用。
第五部分：贝叶斯分析（300字）贝叶斯分析是一种基于贝叶斯定理的统计分析方法，用于根据已知信息对未知事件进行推断。
JMP提供了贝叶斯分析的功能，如贝叶斯比例检验、贝叶斯回归分析等。
在这部分的培训中，将介绍如何使用JMP进行贝叶斯分析，并通过实际案例演示其应用。
本次培训将通过理论讲解和实际案例演示相结合的方式进行。
参与培训的学员将有机会亲自操作JMP软件进行练习，并获得实时指导和解答问题的机会。
JMP数据分析：JMP使用技巧串烧：JMP测量系统分析(MSA)系列之二
JMP使用技巧串烧：JMP测量系统分析(MSA)系列之二在上一期的《JMP测量系统分析(MSA)系列之一》中，我们为大家介绍了入门级的传统计量型测量系统的分析过程，而当过程的输出特性为计数型数据时，即测量值为一组有限的分类数，最常见的如合格/不合格，一等品/二等品/三等品/······时，此类测量系统的分析方法显然将会有所不同。
目前，对于计数型测量系统多采用一致性比率和Kappa值来进行分析，本文的重点就是向大家介绍如何应用JMP来进行辅助评估。
其中，一致性比率是度量分类测量结果一致性最常用，也是最通俗易懂的一个统计量，用公式来描述即：一致性比率=一致的次数/测量的总次数而Kappa值(κ)则是另一个度量分类测量结果一致性的统计量，并且比较常见的是Cohen κ，它适用于度量两个变量具有相同的分级数和分级值时的吻合程度。
用公式来描述即：公式中，P0为实际一致的比率；Pe为期望一致(随机猜对)的比率。
如果您觉得Kappa公式有些晦涩的话，那么不妨如下定性理解即可，假设我们欲评估两个评级员对30个部件合格与否的测量结果的一致性，试想一下，即便两个评级员不严格贯彻标准作业流程，只是分别信口胡说30个评级测量结果，那么也可以获得两者在某种程度上的一致性，那么，所谓Kappa值就是扣除了这部分随机瞎蒙成分后的一致性结果，因此，相对更为准确。
在这里，作为应用者，我们不必过于纠结Kappa值的计算过程，因为在JMP等现代统计分析软件的辅助下，都可直接给出相应的计算结果，您只需会对结果进行解释和判定即可。
一般情况下，-1≤κ≤1，当κ=1时，表示两者完全一致；当κ=-1时，表示两者截然相反；当κ=0时，表示两者一致程度跟瞎蒙差不多。
此外，在AIAG MSA手册中，其建议参考标准如表-1所示。
表-1 Kappa值的一般判定标准接下来，为了避免不必要的分歧和争议，我们直接引用AIAG MSA手册(第4版，英文版)，Chapter Ⅲ，Section C，Attribute Measurement Systems Study，P131-140中的案例，来对计数型测量系统分析的操作过程予以演示，并对输出结果予以简析。
JMP和Minitab可靠性分析调查
JMP和Minitab可靠性分析调查可靠性分析是指运用数据分析的方法对产品和设备按照规定的标准在规定的时间内提供规定服务的能力进行量化分析或评估，它可以帮助企业降低产品故障和失效率，从源头上提升产品竞争力，乃至于提升顾客满意度。
出于不同的目的需要，越来越多的国内企业也开始重视起可靠性分析来。
我们公司是Apple 的PCB供应商，受客户影响，我们质量管理部门近几年来也可以编写可靠性分析报告。
这可是件技术活，没有专业的软件帮忙，那绝对是一件又苦又难的差事。
最近部门申请到一笔预算，总算可以购买正版的可靠性分析软件了，老板叫我调查一下相关软件。
目前在国内电子企业，用得最多的可靠性统计软件有两个：JMP和Minitab。
（本来还想比较另一个软件Weibull++的，但是它的基本功能很简单，如果要用其它可靠性分析功能，就得买其它模块，一个个模块加起来价格贵得惊人，就不考虑了。
）下面就把我花了大量心血整理的技术调查结果和各位分享一下。
一功能以下的软件菜单截图反映的是JMP和Minitab在可靠性分析方面的功能清单。
由于分别是两家公司开发的，所以名称上会有所不同，但都能够实现诸如右删失或任意删失的可靠性数据的分布识别及分布参数估计、单应力和多应力加速寿命试验的回归建模与预测、可修复性系统的可靠性分析、可靠性试验规模的规划等基本功能。
我仔细试用了一下两个软件的相关菜单，明显地感受到似乎JMP软件的功能更加强大。
比如JMP自带了19种概率分布模型，而Minitab只有11种概率分布模型；JMP支持两个加速因子的加速寿命试验设计（可包含交互作用），而Minitab只支持一个加速因子的加速寿命试验设计，等等。
此外，JMP软件还多了Minitab软件无法实现的三个分析平台：第一个是“退化”平台，它能够构建线性或非线性的产品老化模型，还可以用来进行稳定性检验和产品的破坏性退化分析；第二个是“拟合比例风险”平台，它能够构建Cox模型，Cox模型适合为找不到合适概率分布的寿命数据构建加速寿命回归建模；第三个是“可靠性增长”平台，它可以进行更复杂的 Crow-AMSAA 建模，通过计算可修复系统的平均故障间隔时间 MTBF以及多阶段系统的累积故障计数等参数，分析和展现新产品系统可靠性的改善状况。
常用JMP分析方法培训(一)
►差异性分析对象类型
▪ Input数据：非连续型（Nominal）变量 ▪ Output数据：连续型、计量型变量
►分析工具：矩形图（Fit Y by X，Box Plot）
2007-3-12
10
差异性的分析③
►Step 1 制作数据表
►Step 2 绘制矩形图（Fit Y by X，Box Plot）
►Step 3 数据分析
▪ 离散值(Outlier) ▪ 正态性(Normality) ▪ Cpk
2007-3-12
6
工程能力Cpk的计算④
►离散值的形态
Boxplots
Normal Prob. Plot
►非正态分布的形态
Boxplot
Histogram
Normal Prob. Plot
Scatterplot
▪ 分析数据与规格的关系 ▪ 分析数据的分布 ▪ 确认工程能力——估计良品率
►Cpk分析对象类型
▪ 可以是工程Input或Output项目 ▪ 必须是连续型、计量型变量
►分析工具：直方图(Distribution of Y)
2007-3-12
5
工程能力Cpk的计算③
►Step 1 制作数据表
►Step 2 绘制直方图（Distribution of Y）
常用JMP数据分析方法 （一）
——技术工程师基本技能培训系列
2007-3-12
1
培训目的
►了解技术工作常用的数据分析 ►掌握使用JMP软件进行分析的具体方法
2007-3-12
2
培训内容
日常工作内容 ►生产线日常维护
如何使用数据统计软件JMP和Minitab有效分析数据
双样本 T检定
9.再选择“统计”“基本统计 量”“双样本t”
10.将耐压测试前后的两 组数据放入第一和第二组 中
双样本 T检定 11.再点选“图形”，选择显示 “单值图”和“数据箱线图
12.绘制图形后，P值几乎为0， 两组数据的平均值差异明显
双样本 T检定
练习: 利用Minitab分析Excel中改善前后的开关电源的耐压能 力是否有变化？
可通过检推定预计每种模式正常的波动范围
Part 1:JMP
演示练习：利用以下的Excel数据及JMP分析： 一月份哪个部门对生产工时影响最大？如果每月情况
基本不变，二月份各部门正常对工时的影响范围是 多少？
柏拉图制作 1. 打开 JMP 软件
2.选择“新建数据 表”
3. 将需要分析的数据粘贴于表格内（按 住Shift可以将第一行复制于标题栏）
Part 1:散布图
3. 单击“二元拟合” 红点弹出菜单，选 择“密度椭 圆”“0.95”
4. 单击“相关 性”蓝点弹出 相关性分析
Part 1:散布图
5.选择菜单栏“分 析”“多元方法”“多 元”
6.将所有数据放入“Y，列”
Part 1:散布图
7.分析数据
Part 1:散布图
练习: 绘制案例中的散布图，并描述每个条件与“锡厚度”的 相关性。并说明如果产线需要改进效率，应从那方面着 手？
柏拉图制作
4. 选择图形菜单下的“Pareto 图”
5. 将“责任部门”放入“Y,原因”， 将“误工工时”放入“X，频数”
柏拉图制作 6.得出柏拉图
7. 单击红点弹出菜 单，选择“计数分 析”“按单位比 率”
8.得出各部门比率波动范围，信心 度为95%
JMP的使用
JMP DOE的设计
根据影响OTB PECVD工艺因素较多的情况，分三部分设计实验。 DOE 1（ Screening DoE ）： （ 目的：找到影响效率最重要的因素，选择6个影响因素。包括：PHT TOP,DCH TOP，source current，gas ratio，total flow，pump frequency DOE 2 （surface DOE）: ） 找到影响大的3个因素，设计实验3因素中最佳的工艺参数设置。其中3 个因素包括：PHT bottom，DCH TOP, Gas ratio。 验证实验： 验证实验：根据前两次结果，验证最佳工艺的稳定性。
JMP数据的分析
将要显示的数据入VOC、ISC、NCELL等添加到Y表格，将组别、分类项目添 加到X grouping 里面，然后点击OK.
JMP数据的分析
JMP数据的分析
变化趋势图Run chart 的制作，如图选择，进入右面界面。选择要显示的参数例如 VOC、ISC等，然后将样本标号选入Sample Label。点击OK.
Screening design DOE
选择实验方案类型：工艺分组的数量、排列顺序、因素之间交叉实验类型。
Screening design DOE
方案的得出包括工艺的顺序、参数的搭配等，一目了然。
Surface DOE2的设计
选择surface design，进入右面界面添加所要实验因素并 将其名称填写清楚， 每个因素的上下线填写到表格，JMP就可以在这个范围内自动取值设计实验。
Surface DOE2的设计 Nhomakorabea选择设计实验的类型，工艺数量、中心的的数量、对称类型。右图显示可以选择列 表工艺方案显示顺序。如图显示随机，则每次列表排列顺序都有可能不一样。
jmp特性和案例分析
JMP特性和案例鼠标操作事件:随时随地响应您的操作许多统计分析软件包对用户操作的响应都非常有限 -- 数据和结果都端坐在一旁 -- 偶而根据指令做出一些响应，描述结果的报表也相当死气沉沉。
JMP作为一套动态数据分析系统。
任何在您的桌面显示出来的窗口都是互动的。
数据，分析过程都可以根据您的需求即时作出变化。
每一样东西在他们被关闭之前都是动态的，JMP会根据您鼠标点击的部位立即进行响应。
点击您的电子表格数据表永远以您熟悉的电子表格方式出现。
一切操作都不需重新学习。
您可以随时呼出弹出菜单，重新定义各种属性。
点击您的分析报告点击报告的标题可以切换隐藏与展现两种方式。
点击弹出菜单图标（）来发布指令。
点击并拖动图形的边角来改变它的大小。
双击报表的一行可以修改它的格式，双击图形的轴线可以修改它的坐标。
点击您的直方图使用“grabber”工具来拖动您的直方图，当您左右拖动它时，直方图的间隔将立即改变。
向左使间隔变宽，向右使间隔变窄。
您也可以上下移动以改变视觉位置。
三维旋转图使用“Grabber“工具，三维图将跟随您的鼠标进行实时的全方向旋转。
为了特殊操作而设置的工具集一共有9种工具以配合您可能用到的各种操作。
“箭头”工具用于一般的选择，点击操作。
您可以使用“问号”工具点击任何地方以获取相关帮助。
用“画刷”工具来选择矩形区域中的数据点。
用“绳套”工具来选取不规则区域中的数据点。
使用“grabber（手）"工具来移动物体。
使用“裁剪”工具来进行裁剪与粘贴。
使用“发丝”工具来精确定位和获取精确坐标值。
使用“放大镜”来对图形进行缩放。
使用“文本工具”来加上各种文本，注释。
互动式图形探索：获取数据点如果在JMP数据表中的某一行被选中以高亮显示，与其相关的任何部分都会被同时以高亮显示。
数据窗体的链接 --当您在散点途中选中一点时，该点会以高亮显示，同时它的标注会出现在旁边。
但是这还不够。
您会发现与其相关的各个部分--如数据表中的该条记录，都会被同时以高亮显示。
常用JMP分析方法培训(一)
相关性是描述Output项目与Input项目数据之间 变化关系的一种统计分析结果 相关性主要用于判断在没有发生工程变更的状态 下，Input数据按照一定规律发生变化时， Output数据是否也随之发生符合某种规律的变化。 IBIDEN北京通常进行的都是线性相关性的检定。
2007-3-12
材料变更 设备变更 条件变更 产品变更
3
工程能力Cpk的计算①
► 什么是Cpk？
Cpk是工程能力指数（Process Capability Index） 的一种，用于描述数据的平均值以及波动性与规 格上、下限之间的关系
x LSL CpL 3s
USL x CpU 3s
USL x x LSL Cpk min( CpU , CpL) min , 3s 3s
USL：规格上限 upper spec limit xbar：全体数据的平均值
2007-3-12
LSL：规格下限 lower spec limit s： 全体数据的标准偏差
2007-3-12
9
差异性的分析②
► 差异性分析的目的
分析Input发生变更时，Output数据是否也发生 变更
► 差异性分析对象类型
Input数据：非连续型（Nominal）变量 Output数据：连续型、计量型变量
► 分析工具：矩形图（Fit
Y by X，Box Plot）
10
2007-3-12
差异性的分析③
► Step
1 制作数据表 ► Step 2 绘制矩形图（Fit Y by X，Box Plot）
以Input项目数据为X 以Output项目数据为Y
JMP让可靠性管理更高效
JMP让可靠性管理更高效关键词：可靠性质量管理 JMP 试验设计近年来，越来越多的企业开始注重提升产品的可靠性：产品在一定时间内完成指定功能的能力；很多企业在实施可靠性管理时碰到的一个问题是当产品的可靠性管理发展到一定阶段，必定会用到统计建模方法，而由于可靠性统计建模方法相对更复杂，很多号称六西格玛黑带大师的咨询师都不敢轻易碰它，这无形中给可靠性分析蒙上了一层神秘的面纱。
其实，质量管理大师朱兰在研究产品的质量元素时，曾将各种不同的质量特征归纳总结，分为三个大类：第一，技术特征，如强度、硬度、电压等；第二，心理特征，如知觉、视觉、味觉等；第三，与时间相关的特征，如可靠性、可维修性等。
可靠性是质量管理中不可或缺的重要内容。
留心观察半导体和芯片巨头英特尔、陶氏化学等公司将可靠性管理工具融入企业原有的“研发、生产和顾客现场使用”价值链中的宝贵经验，不难发现，其成功的关键因素之一就是让可靠性不再成为少数研发精英的专宠，而是将可靠性分析可视化、简单化，使之成为众多技术人员都可以使用的寻常工具，可以从中获取决策依据的改善利器。
平心而论，十几年前，要实现这一点还是具有相当难度的，普通企业的感觉是可靠性“可望而不可即”。
然而，近年来现代计算机技术的迅猛发展和成熟使企业具备了跨越传统技术障碍的前提条件，以专业质量管理统计发现软件JMP为代表的诸多可靠性工具载体，开创了交互性、可视化的先进分析模式，让可靠性走下神坛，走向“平民化”，同时更加高效。
下面将着重介绍可靠性分析的几个主要应用方向，以及专业质量管理统计软件(如JMP)和交互式可视化分析带给企业的帮助。
●寿命数据分布在可靠性工程中，如果能够将产品的寿命数据拟合为某一概率的分布，就可以利用这个分布的特性进行产品设计、制造的评估决策。
但是困难的是，可靠性数据存在着删失特性，其概率分布比一般数据的分布拟合要复杂得多，也难理解得多。
而借助JMP这样的软件，工程师只要轻松点击鼠标，即可在几秒内从Weibull、对数正态、指数等十余种分布中进行智能识别，寻找出最匹配的寿命数据的分布类型，以便我们精确地预测产品的使用寿命、失效概率、失效概率密度和故障率等。
jmp应用实例
jmp应用实例全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：jmp是一种流行的应用程序，它可以帮助用户在手机上管理和优化他们的电子设备。
它提供了许多功能，包括清理垃圾文件，加速手机，管理应用程序和更多。
在这篇文章中，我们将介绍jmp的一些实际应用实例，帮助读者更好地了解这个应用程序的功能和用途。
jmp可以帮助用户清理手机内存中的垃圾文件。
随着时间的推移，手机会积累大量的临时文件、缓存文件和其他不必要的数据，这些文件会占用宝贵的存储空间并降低手机的性能。
通过使用jmp，用户可以轻松地扫描并清理这些垃圾文件，从而释放存储空间并提高手机的运行速度。
jmp还提供了一个强大的应用程序管理功能。
用户可以使用jmp查看所有安装在他们手机上的应用程序，并对这些应用程序进行分类、排序和卸载。
这对于那些喜欢尝试新应用程序的用户来说特别有用，他们可以通过jmp快速找到和管理他们的应用程序，而不用在手机上浪费时间搜索。
jmp还具有一个强大的手机加速功能。
通过定期扫描手机，并优化系统设置和运行程序，jmp可以帮助用户加速手机的运行速度，减少卡顿和延迟。
这对于那些使用老旧手机或者运行速度较慢的设备的用户来说尤为重要，他们可以通过使用jmp来提升手机的性能和响应速度。
除了上述功能之外，jmp还提供了许多其他有用的工具和功能，例如文件管理、电池管理、网络加速等。
jmp是一个功能强大、易于使用的手机优化工具，可以帮助用户更好地管理和优化他们的设备。
在日常生活中，jmp的应用实例也是非常广泛的。
一位手机爱好者每天安装大量的新应用程序，但是发现手机性能越来越慢，这时他可以使用jmp来清理垃圾文件、优化手机，提升设备的性能。
又一个经常旅行的商务人士需要保持手机在任何时间都能够高效地运行，他可以使用jmp来定期清理垃圾文件、管理应用程序，确保手机的流畅性和稳定性。
第二篇示例：JMP是一种广泛使用的数据分析和数据可视化工具，它可以帮助用户更好地理解和分析数据。
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如何用JMP进行可靠性(Reliability)分析
可靠性是一个在产品的设计、制造和使用的每个环节中都存在的问题。
简单地说，所谓可靠性就是产品不易发生故障的程度。
众所周知，产品在出厂检验时通常都是合格的，但是随着时间的推移，产品的功能和性能会渐渐发生变化，最终导致故障的发生。
虽然这一趋势无法改变，但设计、制造出在指定时间内不出现故障的产品却是企业和消费者都关心的话题。
远到二战早期美军战斗机频频发生的通信故障，近到今年3-15 期间屡屡曝光的某品牌笔记本电脑的质量问题，究其实质，都是产品可靠性不过关惹的祸。
合理应用可靠性分析，可以帮助研发、工程、质量等部门的技术人员提高产品质量的稳定性，降低产品全寿命周期费用和售后服务成本，改善顾客的满意度和忠诚度。
令人不解的是，很多企业已经意识到可靠性分析的重要性，却依然在刻意地回避可靠性分析，这是为什么呢?原因很多，其中的一个主要原因是因为
一般企业觉得常规的统计质量管理已经够复杂了，而可靠性的研究还需要用到许多更高深的统计学知识，这对于没有经过正规统计方法培训的人来说，会让人望而生畏，这在客观上大大限制了可靠性方法在企业的推广。
笔者尝试过用不同软件进行可靠性分析，SAS 公司的高端六西格玛软件JMP(试用版可以在jmp/china 下载)是其中之一，其交互式可视化分析的特点在可靠性方面也有很好的体现。
下面以一个典型的实例来看看如何用JMP 做可靠性分析。
例：某公司为了对一个电子产品进行可靠性分析，收集了一批该产品的使用寿命数据(如按照可靠性方法的理论，要解决这两个问题，需要首先解决一个基本问题：这组寿命数据是服从什么分布的?实在地讲，这不是一个容易
解决的问题，得一个一个分布地去尝试、去比较、去验证，什么威布尔。