N7-7-矩阵数据解析法

新QC7大手法关联图——理清复杂因素间的关系系统图——系统地寻求实现目标的手段亲和图——从杂乱的语言数据中汲取信息矩阵图——多角度考察存在的问题,变量关系PDPC法——预测设计中可能出现的障碍和结果箭条图——合理制定进度计划矩阵数据解析法—多变量转化少变量数据分析一、定义:矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。v数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法，利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。v主成分分析法是一种将多个变数化为少数综合变量的一种多元统计方法。二、主要方法:三、适用范围v新产品开发的企划;v复杂的质量评价;v自市场调查的资料中，要把握顾客所要求的质量,质量功能的开展;v从多量的资料中解析不良要因;牵涉到复杂性要因的工程解析;四、矩阵资料解析法的做法v收集资料v求相关系数rv以计算机辅助计算，由相关行列求出固有值及固有向量值v作出矩阵图v下判断何谓数据解析法•数据解析法又称为主成份分析法，是多变量解析法中的一个方法。其概念是对于矩阵图中所排列的大量数值数据，藉由定量化各要素间的相关性，并取出数个代表特性(主成份)，以期望能代表全体。•主要用途在于从很多原因中找出代表性的数个（如：三个）原因作为描述该对象（产品特性）特性的参考。例如：如何用三个描述“陈先生”的外貌？数据解析法的使用步骤•由于数据解析法一般必须使用计算机协助计算，下列仅略述其步骤(1)将资料整理成矩阵(2)配合技术要求计算行间或列间之相关系数(3)依据相关系数的大小，判定主要成份，并据以确定推估成效。数据解析法的执行步骤Step1.收集数据：–假设有p个特性其代号为X1~Xp，而每一个特性有n个数据。Step2.正规化：–分别求出特性X1~Xp的n个数据之平均值及标准偏差。–求该特性的变异数V及两个特性间的共变异数V及相关系数r，分别作成共变异矩阵及相关矩阵Step3.抽出主成份Z：–抽出m个主要成份ZLxLxLxZLxLxLxppjjmmmppmjj11111111??????............–其抽取准则如下：•先只对于Z1，由于它要能尽可能的表现X1~Xp之情报，因此藉由Z1及每个X特性的相关系数之平方和最大，而决定Z1系数(L11~L1p)，如下式。其中l及(L11,L12,...L1p)分别为相关系数矩阵的特征值及特征向量。•令l/p为贡献率•再针对和Z1无相关的项目Z2，做相同的计算，一直到m为止。•一般累积到80%的成份，称为主要成份。–计算“因子负荷量”即r(Xj,Z1)，以X1,Z1为例Step4.判读：–在此一个案中可知到达第三项时，在各科目的累积贡献率皆以达到95%以上，因此此三项特性将足以代表，该群数据。一般取前两项以足够。–Z1轴可视为理科及文科的轴，(X2,X4)及(X3,X5)是相反，亦即当“理科”好则“文科”会不好，反之亦然。–由Z2看出虽然(X1~X5)皆为正，但以X1最大可代表此一轴。璣ゅ计厩瓣粂瞶穦181915876702828757816937690567968476896483675758956847368494558467780627556918845981629398359766391107956815586117962775892127661836386138684848483148783858584158483878181167670686871176769717470186867747472196668707369207569676770216872697475226766737373236771687374246670677273257478666669266577697268276675727272286567657366296265506159306359587156020406080100020406080100020406080100020406080100020406080100020406080100020406080100020406080100050100020406080100英文-數學