数据统计分析方法和应用
数据统计分析方法有几种-数据统计分析方法和工具
数据统计分析方法有几种?数据统计分析方法和工具随着信息技术的快速进展，数据统计分析已经成为了各行各业的必备技能。
数据统计分析是指通过对数据进行收集、整理、分析和解释，从而得出结论和推断的过程。
数据统计分析方法和工具的使用可以关心企业和组织更好地了解市场、客户、产品和服务，从而制定更好的决策和战略。
数据统计分析方法数据统计分析方法主要包括描述性统计分析、推论性统计分析和猜测性统计分析。
1、描述性统计分析是指对数据进行收集、整理和描述的过程。
这种分析方法主要用于描述数据的特征和趋势，例如平均数、中位数、众数、标准差、方差等。
描述性统计分析可以关心企业和组织更好地了解数据的基本状况，从而为后续的分析和决策供应基础。
2、推论性统计分析是指通过对样本数据进行分析和推断，得出总体数据的结论和推断的过程。
这种分析方法主要用于确定总体数据的特征和趋势，例如假设检验、置信区间、方差分析等。
推论性统计分析可以关心企业和组织更好地了解总体数据的状况，从而为决策供应更精确的依据。
3、猜测性统计分析是指通过对历史数据进行分析和猜测，得出将来数据的趋势和猜测的过程。
这种分析方法主要用于猜测将来的趋势和变化，例如时间序列分析、回归分析、决策树分析等。
猜测性统计分析可以关心企业和组织更好地了解将来的趋势和变化，从而为决策供应更好的指导。
除了数据统计分析方法，数据统计分析工具也是特别重要的。
数据统计分析工具数据统计分析工具主要包括SPSS、Excel、R、Python等。
SPSS是一种专业的统计分析软件，可以进行各种统计分析，例如描述性统计分析、推论性统计分析、因子分析、聚类分析等。
SPSS具有操作简洁、结果直观、功能强大等特点，是数据统计分析领域的重要工具。
Excel是一种常见的电子表格软件，可以进行各种数据处理和分析，例如数据筛选、排序、求和、平均数等。
Excel具有操作简洁、易于学习、功能广泛等特点，是数据统计分析领域的重要工具。
数据的统计和分析掌握统计和分析数据的方法和技巧
数据的统计和分析掌握统计和分析数据的方法和技巧数据的统计和分析：掌握统计和分析数据的方法和技巧数据的统计和分析在现代社会中具有重要的意义和应用价值。
通过对大量数据的收集、整理和分析，我们可以从中得到有价值的信息和洞察，并为决策和解决问题提供支持。
本文将介绍统计和分析数据的方法和技巧，帮助读者更好地应对数据分析工作。
一、数据收集与整理数据的统计和分析首先需要进行数据的收集与整理。
有效的数据收集是数据分析的基础，以下是一些常见的数据收集方法：1.问卷调查：通过设计问卷并向受访者收集信息，可以获取大量的数据。
在进行问卷调查时，应注意设计合理的问题，确保问题的准确性和客观性。
2.观察法：通过对事件、行为或现象的观察，收集相关数据。
观察法可以直接获取数据，适用于某些无法通过问卷调查获取的数据。
3.实验研究：通过设计实验并测量相关变量的数值，得到数据。
实验研究可以控制变量，从而得到更准确的数据。
数据收集完成后，需要进行数据的整理与清理。
以下是一些常见的数据整理技巧：1.删除异常值：通过对数据进行分析，找出异常值并加以删除或调整。
异常值可能对数据分析产生不良影响，因此需要剔除。
2.填补缺失值：在数据中存在缺失值时，可以采取填补缺失值的方法，如均值填充、插值法等。
填补缺失值可以减少数据的偏差。
3.标准化数据：在进行数据分析前，可以对数据进行标准化处理。
标准化可以使不同数据之间具有可比性，便于进行统计和分析。
二、数据的统计分析方法数据的统计分析方法包括描述性统计和推论性统计。
描述性统计是对数据进行整体和局部特征的描绘和总结，推论性统计是通过对样本数据进行分析，推断总体的性质和规律。
1.描述性统计描述性统计方法主要包括以下内容：（1）中心趋势度量：包括均值、中位数和众数等。
均值是最常用的中心趋势度量，可以反映数据的平均水平；中位数是按大小顺序排列后的中间数，可以反映数据的中间位置；众数是出现频率最高的数值，可以反映数据的峰值。
统计学论文写作技巧数据分析与统计方法的应用
统计学论文写作技巧数据分析与统计方法的应用统计学论文写作技巧：数据分析与统计方法的应用统计学作为一门研究数据收集、分析和解释的学科，在各个领域都扮演着重要的角色。
在撰写统计学论文时，正确应用数据分析和统计方法是至关重要的。
本文将介绍一些关键的写作技巧，以及如何运用数据分析和统计方法来支撑你的研究。
1. 引言部分在引言部分，你需要明确你的研究目的以及研究问题。
提出一个清晰的研究假设或问题，并解释为什么这个问题是值得研究的。
此外，你还可以简要介绍你所使用的数据集和研究方法。
2. 数据收集在论文中，清晰地描述你是如何收集数据的。
说明你采用的数据来源以及你的样本规模。
另外，如果你有特定的研究工具或问卷调查，也要在此部分进行详细说明。
此外，注意保障数据的可靠性和可验证性，确保你所使用的数据能够支撑你的研究结论。
3. 数据分析数据分析是统计学论文中最重要的一部分。
根据你的研究目的和问题，选择适当的数据分析方法。
例如，如果你的目的是比较两个群体的平均值，你可以使用t检验或方差分析。
如果你想探索变量之间的关系，可以使用相关性分析或回归分析。
在进行数据分析时，确保清晰地报告所使用的统计指标和计算方法。
不要忽略无关因素的影响，比如控制变量。
通过图表和图形展示数据的分布和趋势，以增强你的结果可视化。
此外，在进行数据分析时，要注意统计显著性和效应大小的区别，避免将统计显著性误解为实际意义。
4. 结果解释在结果解释部分，你需要解读你的数据分析结果，并与你的研究问题或假设进行对比。
清晰地陈述你的研究发现，并给出合理的解释。
如果结果与你的研究假设不一致，要提供可能的原因，并讨论结果的潜在影响。
当解释结果时，注意语言的准确性和客观性。
避免使用主观性词语或不准确的描述。
尽量将结果与现有的文献进行比较，进行深入的讨论。
5. 讨论在讨论部分，你可以对你的研究进行更深入的解释和解读。
讨论你的发现与现有研究的一致性或矛盾性，探索你的研究结果的意义和影响。
论文写作中的常见统计分析方法及应用
论文写作中的常见统计分析方法及应用引言统计分析是论文写作中不可缺少的环节。
通过运用统计分析方法，研究人员可以对数据进行整理、解读和预测，从而最终得出可靠的结论。
本文将介绍一些常见的统计分析方法，并讨论它们在论文写作中的应用。
一、描述统计分析描述统计分析是研究人员对数据进行整理、总结和表达的方法。
以下是常见的描述统计分析方法：1. 频数分析：统计数据集中各个取值出现的次数。
通过频数分析，我们可以了解到数据的分布情况以及不同取值的频率。
2. 中心趋势分析：包括均值、中位数和众数等。
均值是指所有数据值的平均数，中位数是将数据从小到大排列后的中间值，众数是出现频率最高的数值。
3. 变异性分析：用来描述数据的离散程度。
常见的指标有标准差、方差和极差。
标准差越大，数据的离散程度越大。
4. 相关性分析：主要用于研究两个或多个变量之间的关系。
常用的方法包括相关系数和散点图。
相关系数可以表示两个变量之间的线性相关程度。
二、推断统计分析推断统计分析是通过对样本数据的分析，得出总体特征或总体参数的估计和推断，从而对研究问题进行回答。
以下是常见的推断统计分析方法：1. 样本检验：用于检验样本与总体之间差异的统计方法。
例如，我们可以使用t检验来判断两个样本的均值是否有显著差异。
2. 方差分析：用于比较不同样本组之间的均值是否存在显著差异。
方差分析常用于多个样本组的比较。
3. 回归分析：通过建立数学模型，研究自变量与因变量之间的关系。
回归分析可以用于预测和解释数据。
4. 生存分析：主要用于研究事件发生的概率和时间。
生存分析常用于医学、生物学和社会科学等领域的研究。
三、应用案例统计分析方法在不同学科领域的论文中都有广泛的应用。
以下是一些实际案例：1. 医学研究：医学研究中经常使用统计分析方法来比较不同药物的疗效、评估治疗方案的有效性等。
2. 社会科学研究：社会学、心理学等社会科学领域的研究中，常用统计分析方法来研究人群特征、社会现象等。
数据的分析与应用
数据的分析与应用数据在当今社会中扮演着至关重要的角色，它们是我们获取信息、做出决策和推动创新的基础。
数据的分析与应用成为了各行各业的热门话题，本文将探讨数据分析的原理与方法，并介绍数据在不同领域的应用案例。
一、数据分析的原理与方法数据分析是通过对大量数据的收集、整理、分析和解释，为决策提供有价值的信息和见解的过程。
在数据分析中，常使用的方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。
1. 统计分析：统计分析是数据分析中最常用的方法之一，通过收集样本数据、计算统计量，并对数据进行描述、推断和预测，以获取相关信息和见解。
常用的统计分析方法包括描述统计、假设检验、方差分析等。
2. 机器学习：机器学习是一种让机器通过算法从数据中学习和改进的方法。
通过训练模型，机器可以自动识别模式、进行分类、预测未来等。
机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
3. 数据挖掘：数据挖掘是一种从大量数据中发现潜在模式和规律的方法。
数据挖掘可以帮助我们从复杂的数据中提取有用的信息和知识，并支持决策和预测。
常用的数据挖掘方法包括聚类分析、关联规则挖掘等。
二、数据分析的应用案例数据分析在各个领域中都有广泛的应用，下面将分别介绍数据分析在商业、医疗和城市管理领域的应用案例。
1. 商业领域：在商业领域，数据分析可以帮助企业了解消费者的行为和需求，进行市场细分和预测，优化营销策略和提高销售业绩。
例如，一个电子商务网站可以通过分析用户的购买历史和浏览行为，向用户推荐个性化的产品和服务，提高用户满意度和购买转化率。
2. 医疗领域：在医疗领域，数据分析可以帮助医生和研究人员发现病因、诊断疾病、预测病情和治疗效果等。
例如，通过分析大量的医疗数据和基因数据，可以发现病毒变异的规律，辅助疫苗研发和疫情防控。
3. 城市管理领域：在城市管理领域，数据分析可以帮助政府和城市规划者更好地了解城市居民的需求，提高城市的交通、环境和安全等方面的管理水平。
例如，通过分析交通流量数据，可以优化交通信号灯的控制，减少交通拥堵和排放，提高交通效率。
高级统计分析方法与大数据应用案例
高级统计分析方法与大数据应用案例1. 简介随着科技的飞速发展和大数据时代的到来，统计分析方法在大数据应用中扮演着重要的角色。
本文将介绍几种常见的高级统计分析方法，并结合实际案例来说明其在大数据应用中的具体应用。
2. 回归分析回归分析是一种通过建立变量之间的关系模型来解释和预测数据的统计方法。
例如，一个电商企业希望了解哪些因素对于销售额的影响最大。
通过回归分析，可以通过销售额、广告投入、市场份额等多个变量来建立模型，进而预测销售额并优化业务决策。
3. 聚类分析聚类分析是一种将数据分为不同组的统计方法，目的是发现数据集内部的内在规律。
例如，一个电信公司希望根据用户行为和消费习惯将用户分为不同的群组，以便进行针对性的市场推广和服务优化。
通过聚类分析，可以将用户划分为具有相似特征的群组，从而实现个性化营销。
4. 因子分析因子分析是一种通过发现变量之间的潜在结构来简化数据集的统计方法。
例如，在市场调研中，有多个指标可以用来评估产品的品质、价格、服务等方面。
通过因子分析，可以将这些指标归纳为几个综合性的因子，从而更好地理解市场需求和产品定位。
5. 时间序列分析时间序列分析是一种基于时间顺序对数据进行建模、预测和分析的统计方法。
例如，一家零售企业希望预测未来几个季度的销售额，以便进行库存管理和生产计划。
通过时间序列分析，可以利用历史销售数据来建立预测模型，并作出准确的销售预测。
6. 大数据应用案例为了更具体地说明高级统计分析方法在大数据应用中的应用，以下列举两个实际案例。
6.1 金融行业在金融行业，大数据和高级统计分析方法的应用已经成为了金融机构的重要策略。
例如，一家银行通过对大量客户交易数据的分析，搭建了自动欺诈检测系统。
该系统通过聚类分析识别异常交易模式，并利用回归分析建立模型，从而能够在事务处理中实时检测出潜在的欺诈行为。
6.2 健康医疗行业在健康医疗行业，利用大数据和高级统计分析方法可以提升医疗效率和质量。
数据分析的四大基本应用方法解析
数据分析的四大基本应用方法解析数据分析是当今信息时代的核心技能之一，它能够帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息，为决策提供依据。
在实际应用中，数据分析有着广泛的应用领域和方法。
本文将为大家解析数据分析的四大基本应用方法。
一、描述性统计分析描述性统计分析是最常见的数据分析方法之一，它通过对数据的集中趋势、离散程度和分布形态进行分析，揭示数据的基本特征。
在描述性统计分析中，我们通常会使用均值、中位数、众数、标准差、方差等指标来描述数据的特征。
例如，在市场调研中，我们可以通过描述性统计分析来了解产品的受欢迎程度、价格的分布情况等。
二、相关性分析相关性分析是用来研究两个或多个变量之间关系的方法。
通过计算变量之间的相关系数，我们可以判断它们之间的线性相关程度。
常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
相关性分析可以帮助我们发现变量之间的潜在关联，为后续的预测和决策提供依据。
例如，在金融领域，我们可以通过相关性分析来研究不同股票之间的相关性，以便进行资产配置和风险管理。
三、回归分析回归分析是一种用来研究因变量与自变量之间关系的方法。
通过建立回归模型，我们可以揭示自变量对因变量的影响程度，并进行预测和解释。
在回归分析中，我们通常会使用最小二乘法来估计模型参数。
回归分析广泛应用于市场营销、经济学、医学等领域。
例如，在市场营销中，我们可以通过回归分析来研究广告投入与销售额之间的关系，以确定最佳的广告策略。
四、聚类分析聚类分析是一种将相似的对象归类到同一组的方法。
通过聚类分析，我们可以发现数据中的隐藏模式和结构，并将数据划分为不同的群组。
聚类分析广泛应用于市场细分、客户分类、图像识别等领域。
例如，在市场细分中，我们可以通过聚类分析将消费者划分为不同的群组，以便进行个性化的营销策略。
总结起来，数据分析的四大基本应用方法包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析和聚类分析。
这些方法在不同的领域和场景中发挥着重要作用，帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，做出准确的决策。
数据和统计的分析与应用
数据和统计的分析与应用在当今数字化的时代，数据和统计已经成为了我们理解世界、解决问题和做出决策的重要工具。
无论是企业的运营管理、科学研究的探索，还是政府的政策制定，都离不开对数据的收集、分析和应用。
首先，让我们来理解一下什么是数据和统计。
简单来说，数据就是对事物的观察和记录，它可以是数字、文字、图像、声音等各种形式。
而统计则是对数据进行收集、整理、分析和解释的过程，通过运用各种方法和技术，从大量的数据中提取有价值的信息和知识。
数据的收集是整个过程的第一步，也是至关重要的一步。
如果收集的数据不准确、不完整或者存在偏差，那么后续的分析和应用就会失去意义。
为了确保数据的质量，我们需要明确收集数据的目的，选择合适的数据源，并采用科学的抽样方法。
比如，在进行市场调研时，如果想要了解消费者对某一产品的满意度，我们可以通过在线调查问卷、面对面访谈或者电话调查等方式收集数据。
但在这个过程中，要注意问题的设计是否清晰、客观，是否能够准确反映消费者的真实想法。
有了数据之后，接下来就是数据的整理和分析。
这就像是对一堆杂乱无章的拼图进行分类和组合，使其呈现出清晰的图案。
常见的数据整理方法包括数据清洗、数据转换和数据编码等。
而数据分析的方法则多种多样，如描述性统计分析、推断性统计分析、相关性分析、回归分析等。
描述性统计分析主要用于对数据的基本特征进行描述，比如数据的集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（标准差、方差）和分布形态（正态分布、偏态分布）等。
通过这些描述性统计量，我们可以对数据有一个初步的了解，掌握数据的大致情况。
推断性统计分析则是基于样本数据对总体特征进行推断和估计。
例如，通过抽样调查得到的样本数据，我们可以推测出整个市场的情况。
常用的推断性统计方法有假设检验和区间估计。
假设检验用于判断某个关于总体的假设是否成立，而区间估计则用于给出总体参数的可能取值范围。
相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
例如，我们想知道教育程度和收入水平之间是否存在关联，就可以通过相关性分析来判断。
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1
Lookup_value是一个很重要的
2
参数，它可以是数值、文字字
Table_array是搜寻的范围
符串、或参照地址
，col_index_num是范围
3
内的栏数
在使用该函数时，
4
lookup_value的值必须在
table_array中处于第一列
四、VLOOKUP函数 —应用实例
• VLOOKUP函数
上控制限 中心线 下控制限
五、控制图——设计原理图示说明
99.73% 95.45%
68.26%
-3σ
μ -2σ -1σ
+1σ +2σ
+3σ
五、控制图——单值-移动极差控制图
五、控制图——单值极差控制图
—应用实例
• 单值极差图
五、控制图——取样树
首先，学习一下取样树相关知识，我们将会有以下收获: 1、理解交叉与嵌套取样实验设计之间的不同点。 2、在制定的方案中找出最佳的途径。
因果图
二、因果图
1、原因追求型：列出可能会影响过程的相 关因子，以便进一步从其中找出主要原因， 以此图形表示结果与原因之间的关系。 2、对策追求型：目的在于追寻问题点应该 如何防止，目标结果应如何达成的对策， 故以因果图表示特性与要因间的关系。
1、整理问题； 2、追查真正的原因； 3、寻找对策。
二、因果图
三、SPC趋势图 —应用实例
• SPC趋势图
四、VLOOKUP函数
VLOOKUP函数是Excel中的一个纵向查找函数，按列 查找，最终返回该列所需查询列序所对应的值。
该函数的语法规则如下：
VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup)
（d）双峰型
双峰型，它的特点是有两个高峰。这往往是由 于两种不同分布的数据混在一起引起的，例如 把两个工人加工的同种产品或两台设备加工的 产品混在一起等。发生双峰型应把数据先进行 分层，然后再做直方图。
四、直方图——常见直方图及其意义
（e）平顶型 （f）锯齿型
平顶型，它的特点是直方图呈平顶型，这往往 是由于生产过程中有缓慢变化的因素在起作用， 如刀具的正常磨损、操作者的疲劳等。应采取 措施控制诸因素稳定地处于良好状态。
（a）正常型 （b）孤岛型
正常型，又称对称型，它的特点是中间 高，两边低，左右基本对称，说明工序 处于受控状态
孤岛型，它的特点是在远离分布的地方出 现小的直方图形，犹如孤岛，“孤岛”的存 在表示在短时间内有异常因素在起作用， 使加工条件发生了变化。
四、直方图——常见直方图及其意义
（c）偏向型
偏向型，它的特点是直方图的顶峰偏向一侧， 也叫偏坡型，当技术标准要求是单一侧向时， 常出现此种情况，有的是由于操作者的加工习 惯引起的。如：在加工轴的时候往往偏大，而 在加工孔的时候往往偏小等。
中的错误，比如数据输入失误造成的数据错误，计算出现的错 误等，这些数据必须规避，否则会对分析结果造成错误的影响。
1 制定系统的整理方案，主要包括指标体系的设计，统计表、图的设计，
具体工作计划的安排（人员、时间、培训）等。
常用的数据统计方法
EWMA指数 加权移动平均值法
SPC统计 过程控制法
1 234
三、相关性分析—生产周期分析法
原理
目的
分析 工具
根据不同物料周 期不同数据之间的线 性相关性，确定物料 最合适的周转时间。
精确计算不 同工序间的生产 周期
1、EXCEL数据软件 2、Vlookup函数 3、JMP数据软件
三、相关性分析—生产周期分析法 —应用实例
•生产周期分析法
四、直方图的作用和应用目的
03
02
两个变量相关性高时，二者
可互为替代变量，从原因或结果
中选择较经济性的变量予以控制，
通过观察某一变量的变化而知另
一变量的变化。
检查孤岛现象是否存 在
三、相关性分析—二元拟合
线性拟合根据变量的个数可分为两个变量、三个连续变量以及多个变量 的拟合。首先介绍2元变量拟合图的做法：
将两个相关变量的数据输入JMP后，选择“分析”--“以X拟合Y”--“为 选定列指定角色”--“确定”。具体步骤如下图：
A 直方图法的作用
通常用来对某些需要 加强控制的工序进行 观察、分析，为工序 调整和控制提供依据。
B 直方图法的应用目的
1、了解数据分布的形态； 2、研究和分析过程能力； 3、判断数据的真实性； 4、计划产品的不良率； 5、求分布的平均值与标准差； 6、确定控制规格界限； 7、与规格或标准值比较。
四、直方图——常见直方图及其意义
高斯正态分布图
VLOOKU函数
一、EWMA指数加权移动平均值法
EWMA是一种在一系列数据中显示趋势变化的方法。 该方法为一数据处理模型，当一段时间内数据较多，
且较为分散，散点图和折线图无法准确的表现出该组数据 的变化趋势，我们这时候采用EWMA指数加权移动平均值 法来确定该组数据的变化趋势。
根据实际的观测值（或量测值）我们可以求取 EWMA
香港城市大学管理科学系介绍统计专业时用了四句话：
1、各大国际机构和企业均设立完善的信息系统 2、统计是信息系统不可缺少的一项功能 3、所有具有规模的企业均视数据库为“金矿” 4、统计分析便是开采这个“金矿”的最有效武器
1、数据统计整理的含义和内容
含义 内容
将调查得到的统计数据根据分析的目的进 行审核、分类、汇总等加工处理，使之系 统化、条理化，能够反映事物总体特征的 综合资料的工作过程。
五、控制图——取样树
Crossed Factors 交叉因素
A B
Nested Factors 嵌套因素 A B
Crossed Factors 交叉因素
指标和目标值的偏差大小相关，偏离目标值越大；宽度越大其次和指 标的分散程度相关，分散程度越大，宽度越大。 位于u-2σ 和u+2σ 两条线之内的点属于正常波动，但是位于u-2σ 和 u+2σ 两条线之外的点要实际去调查是否属于正常波动。 u-2σ 和u+2σ 可能比较严格，因为正态分布在u-2σ 和u+2σ 之间占64% 左右，可以用u-3σ 和u+3σ 来表示这两条线，如果点在这两条线之外， 那么就有可能不是指标的偶然波动，而属于工艺事故，这就要求我们 要实地去调查该批次的生产情况。
通过以上分析我们可以找出当落窑品指标合格率高时各指标控制范围，有利于 稳定生产。
四、直方图—应用实例
•直方图 •多元直方图
五、控制图
控制图是对过程数据加以测定、记录和绘图，从而进行控 制管理的一种用统计方法设计的控制图型。图上有中心线 (Center Line)、上控制界限(UCL)和下控制界限(LCL)，并 有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列.参见下列控 制图示图：
一、方差分析
数值小于0.05，说明 该因素差异比较显 著，对产品变异的 影响是有效的。
一、方差分析
数值大于0.05，说明 该因素差异不显著， 对产品变异的影响 是无效的。
一、方差分析 —应用实例
• 方差分析—数据处理
• 方差分析
二、因果图
因果图就是当一个问题的特性受到一些要因的影响时， 我们将这些要因进行整理，成为有相互关系且有系统的图 形。简言之它是一种将造成某项结果的诸多原因，以系统 的方式（图表）来表达结果与原因之间的关系,又称为 “特性要因图”。由于因果图其形状与鱼骨相似，故又常 被称为“鱼骨图”。
高斯正态分布法的作用就是把同一指标两个时间段内的数
据按正态分布处理，分别计算两组数据的平均值和标准偏 差。通过做成的柱状图表示出两组数据的差别。
方法是分别计算两组数据的平均值和标准偏差做成柱状图，
柱状图中心越高，表明该组数据平均值越大，柱状图越长， 表明该组数据标准偏差越大，数据波动较大，控制能力较差。
三、相关性分析—二元拟合
选择“拟合线”
拟合置信区间 着色拟合置信带
三、相关性分析—多元拟合
多元拟合图（油条大饼图）的做法： 将多个变量的数据输入JMP后，选择“分析”--“多元方法”--“多 元”--“为选定列指定角色”--“确定”。具体步骤如下图：
三、相关性分析—多元拟合
三、相关性分析 —应用实例
数值如下： 1、En-1：前n个测量值的平均值，n=1/(1-λ ) ; 2、En = （1-λ ）Mn+ λ En-1 ; Mn为第n个测量值
一、EWMA指数加权移动平均值法
λ ( 0 < λ< 1 )﹐表EWMA对于对过去量测值的权重较高。
从另一个角度看，λ 决定了EWMA数值和跟踪实际数据
将问题及造成问题的原因按父项及子项分类罗列后，选择“分 析”--“质量和过程”--“关系图”--“确定”--“为选定列指定角 色”--“确定”。具体步骤如下图：
二、因果图
• 因果图
二、因果图 —应用实例
三、相关性分析
相关性分析的作用 01
能了解原因与结果（即两个变量） 之间是否存在某种相关的关系
包括数据处理和数据管理。数据处理包括 分类、汇总、表现（制图、表）；数据管 理包括输入、贮存、更新、输出。
统计整理的步骤
4 编制统计表或统计图。通过日常的统计图，
我们有时候可以直观地看出生产中的异常点。
3
数据处理，数据的处理环节至关重要，数据的处理
是否科学合理，直接决定分析的结果是否科学有效。
2 数据的审核、筛选和排序，发现数据的基本特征，要发现数据
数
简单说明
输入数据类型
lookup_value
要查找的值
数值、引用或文本字符串
table_array