親愛的朋友們，
我需要你的幫助來完成以下資料集。
假設我有溫度、缺陷和在該溫度下生產的零件總數，
| 溫度 |
缺陷率 |
生產零件數量 |
| 640 |
10 |
10 |
| 第645章 |
15 |
50 |
| 650 |
3 |
200 |
| 第655章 |
3.2 |
1000 |
| 660 |
3 |
2000年 |
| 第665章 |
2 |
100 |
| 670 |
10 |
10 |
我想要一張溫度與缺陷百分比的圖表，並給出所生產零件總數的權重。
如果我不考慮重量（生產的零件總數），那麼趨勢就會產生誤導。 例如，在 640 度時，生產的零件總數為 10 個，但只要有一個缺陷，缺陷率就為 10%。 這會影響趨勢線。 有沒有辦法根據在該溫度下生產的零件數量給出權重。
換句話說，650、655、660實際上代表了這種趨勢，因為生產的零件數量多且影像清晰，溫度升高減少了缺陷。 我也不能放棄前兩點和最後兩點。
謝謝
謝謝你的劇本。 請查看隨附的實際數據。
我的目標是繪製缺陷百分比與溫度的關係圖。 但對於較低的溫度，生產的零件數量較少，缺陷百分比過高，因此曲線給出了錯誤的指示。
我想要一條缺陷百分比和溫度曲線，對生產的零件總數進行權重。
您的資料在樣本量方面非常不平衡。也許您應該考慮運行最終篩選設計，樣本大小約為 500。除非運行 DOE，否則當我在各種平台上分析您的數據時，我沒有看到任何令我興奮的東西。
我不確定你所說的「權重」是什麼意思。 每個協變數層級的部分總數已經是機率分析的一部分。 每個等級的零件總數會影響估計值的置信區間。 無需對某些觀測值應用明確的權重，因為它們出現的頻率較低。 事實上，額外的權重會扭曲結果。
謝謝你的劇本。
但我主要擔心的是溫度 640、645 和 670 的重量應該較小，因為在這些溫度下生產的零件數量非常少。 但從迴歸圖中可以看出，640、645 和 670 的權重相等，從而形成 U 型曲線。
圖形生成器擬合模型的功能有限。 對此數據的正確分析稱為「機率分析」。 您可以透過「分析」>「擬合模型」對話方塊而不是「圖形」>「圖形產生器」來使用廣義線性模型擬合特性。
以下腳本將使用您的資料和表格腳本建立 JMP 資料表，以啟動正確的分析。
New Table( "untitled",
Add Rows( 7 ),
New Script(
"Model",
Fit Model(
Y( :Defective Parts, :Total Parts ),
Effects( :Temperature, :Temperature * :Temperature ),
Personality( "Generalized Linear Model" ),
GLM Distribution( "Binomial" ),
Link Function( "Probit" )
)
),
New Column( "Temperature",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values( [640, 645, 650, 655, 660, 665, 670] )
),
New Column( "Percentage Defects",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values( [0.1, 0.15, 0.03, 0.032, 0.03, 0.02, 0.1] )
),
New Column( "Total Parts",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values( [10, 50, 200, 1000, 2000, 100, 10] )
),
New Column( "Defective Parts",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Formula( :Percentage Defects * :Total Parts )
)
);
將此腳本複製到“檔案”>“新建”>“腳本”窗口，然後運行它。 響應似乎是非線性的，在中間溫度範圍內具有最小值。
請注意，您可以儲存此模型，然後在圖形產生器中將其用作公式列。
