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动态目标值不固定,比如汽车方向转向系统,其数模是线性回归法。所以本质是不同转向状态性能中庸化。实际应非线性化的。

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休哈特质控图假设,可控状态总体均值是常数,随机样本是随机变量。而贝叶斯统计认为,生产过程是随机过程。所以总体均值是随机变量。moto在实践中发现,在六西格玛水平下,均值漂移正负1.5倍标准差。所以六西格玛水平下合格概率只达到4.5西格码水平。

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简单理解,分辨力高低是达到全因子析因设计水平信息量程度。全因子析因设计总被认为能显示所有交互效应,实际上部分高阶交互效应还无法显示。 对于部分析因设计在原始数据不足前提下,寻找最大解析度的设计,是提高分辨力。但仅适用筛选步骤,如要建数模,仍需补齐试验,对活跃因...

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样本量这么大无显著性差异。如30一次和一次10件分3次有差异了,如总体正态分布30件属大样本,10件属小样本,属学生氏T分布。

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理论上随机样本取之正态分布总体,比如置信区间系数1.96,就是正态分布钟型曲线面积,简单说用正态分布特性度量。 在t分布、卡方分布、F分布都基于总体正态分布假设。

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