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    序號 名稱 釋解
    1 ZB(Z benchmark)  認為流程是短期變異數的中心(在目標方面)。
    2 Vital Few   關鍵多數。是管理流程中的關鍵因素。 
    3 Variance 變異。提供一個量測散布的方法。其平方根為標準差,The  2nd moment around the mean。  
    4 USL or LSL  規格的上、下限– 設計標準的界限。 
    5 Unbalanced Design  不平衡設計。每一個處理結合中實驗單元不相等的數字的設計或執行。  
    6 UCL or LCL   管制的上、下限 – 管制圖表的統計范圍。 
    7 Type II Error  確實不同,卻誤判為相同。其組合機率稱為 b。
    8 Type I Error  沒事卻誤判為有事的錯誤。 其組合機率稱為 a。 
    9 Two-way Interaction Plot 雙因子互動圖。一個因素的平均數反應的散布圖 (縱軸)就像一個因素(橫軸)和第二個因素的每一個標準的平均反應由線所連接出來。   
    10 Two-Way ANOVA  雙因子變異數分析。為以若干標準調查兩個原素的變異數分析。
    11 T-Test   正常的母體下,樣本平均數的統計比較 。 
    12 Trivial Many  鎖碎多數。長期被認為在流程上會有影響的因素,但實際上說明了成果上很少的差異。 
    13 SPC(Statistical Process Control)  統計流程管理。對希望的狀態在修正以后,使用安定性最好的監控流程。
    14 Skewness  偏度。描述某變量取值分布對稱性的統計量,能夠影響使用ANOVA的有效性。偏度為0表示其數據分布形態與正態分布偏度相同;大于0表示為正偏或右偏,即有一條長尾巴拖在右邊。 
    15 Signal to Noise Ratio  訊號噪聲比。當因素標準中沒有變化時,由于改變與可變性相關的因素標準取決于反應中的可變性的一個比例 。 
    16 Sigma  標準差。使用具有一套變異數數據的統計計算。其值為變異數的平方根。 
    17 Screening Experiment  篩選實驗。用來描述一過程的技術 (通常為因素標準的變化呈現反應中的線性變化) (與 RSM作比較).  
    18 SCN(Supplier Change Notice)   供貨商變革通知。要求改變一個購買部分的訊息裝置,由供貨商對企業開始, 或是企業對供貨商開始。 
    19 Scatter Plot  散布圖表。顯示兩個變異數間關系的圖表(dot plot)。 
    20 Run chart  經營圖表。提供一些統計分析能力和機率資料的連續時間序列圖。
    21 Run  一套過程條件由規定實驗方面所有因素的層次定義。同樣, 叫作處理結合。 
    22 R-Square  判定系數。在反應中變異百分比由控制的因素來解釋。   
    23 RSM(Response Surface Methodology)  反應曲面法。實驗設計中一門檢查和理解這些極少的曲率。子集包括中央合成設計在星星或者面上的點。 
    24 Response  反應。實驗期間量測過的制程輸出。 
    25 Resolution  解答。部分因子設計的描述,提供因素間相互影響的程度。
    26 Residuals  殘余。在既定的因素情況下,觀察的反應和預定的反應之間的差異 。用于模型證實和過程 的調查。 
    27 Replication  重復性。反復的執行一些相同的實驗情況;提供了制程中噪音的評估。 
    28 Repetition  再現性。在一個處理結合上執行幾個實驗單元。 與復制形成對比。   
    29 Randomized Block Design   集區隨機實驗。調查興趣的因素及一個令人討厭的事物因素其相對阻塞的實驗 。 
    30 Randomization  隨機選擇。實驗這行中將次序混合完全實用。 
    31 Random Effects Factor   隨機影響因素。隨意地從可定義母體選擇層次的一個因素。 舉例來說,從五批生產量中任意選擇一批調查其影響 (固定影響因素的比較)。
    32 Process Demographics  人口統計數據流。產生響應的時候期間各種因素條件/ 狀態的清單。這些幫助我們理解過程的范圍也許可排除問題。  
    33 Prediction Interval  預言距離。反應值的信賴百分比范圍就是未來觀察值會落在的范圍內。 
    34 Prediction 預言。用于所有已知因素的一套標準的最佳評估響應。  
    35 Pre-control  預先控制。當流程開始時,建立統計上合理可能性的優勢的一種方法。 
    36 Point Estimate  點估計值。判斷某種預言或預定的響應的最好單一值,應該與信心和/ 或預言同時使用。    
    37 Plackett-Burman Design  一種設計的實驗,用來篩選樣本需要的最小量。通常只調查主要的影響,而不預測相互間的影響。  
    38 Pareto Chart  以一般公制單位(次數、元額、時間等)表示事件的條狀圖。
    39 Optimization  從過程中找出最希望的結果下,其因子和水準的組合。
    40 One-Way ANOVA  分析單項因素在不同水準下所生的變異。(見ANOVA)。 
    41 Normal Probability Plot  一種圖標法,用來研究樣本是否來自一個常態分配的母體。通常用來檢驗利用ANOVA的正確性。 
    42 Normal Distribution  常態分配,一種鐘狀的機率曲線,描述許多自然的過程。當情況一再重復且平均發生時。 
    43 Noise  一過程中固有的變因。代表當不改變任何因素時,結果的改變。  
    44 Nested Design  一項實驗設計,其中一種因子因其它變量而設定多種水準。例如
    45 Multivariate Statistical Methods  統計工具,用來分析一組變量以決定他們對數種結果的影響。包括一組多樣的統計工具,例如回歸、成分法則、因子分析、群組、分別分析。 
    46 Multi-Vari Analysis  一種圖解法,將過程中的變化來源拆解為他們基本的組成成分。這種技巧用于初步移除多而瑣碎的因子,并準備替代的因子作為設計的實驗。 
    47 Multiple Comparison Procedure  一種用來決定因子在何種水準下導致結果改變的統計方法。例如
    48 Minitab  目前許多人所選擇的統計分析應用軟件。 
    49 Mean Square Error  在ANOVA表中的某項,代表所有因子在給定的水準下,結果所產生的差異。預測由于干擾(誤差)對結果產生的差異。 
    50 Mean Square  在ANOVA表中的某欄,代表由不同來源的變因導致結果的差異。   
    51 Mean  衡量一項變數的中間趨勢。原點的第一項要素。 
    52 MBB(Master Black Belt)  6σ的訓練師和顧問師。   
    53 Main Effect  當一項因子由低水準改變至高水準時,其對結果的改變。 
    54 LSD(Latin Square Design)  一種實驗設計,研究其中的一項重要變因,并排除兩項干擾因素。 
    55 Level  某因子的數值或設定。可以是質(如
    56 Kutosis  峰度。是描述某變量所有取值分布形態陡緩程度的統計量。峰度為0表示其數據分布與正態分布的陡緩程度相同;大于0表示比正態分布高峰更加陡峭,為尖頂峰。 
    57 IX-MR  Individual X and Moving Range─一個有連續數據點的控制曲線,并有點之間的等級圖表。 
    58 Interaction  在某情況下,一項因子對某結果影響的水準不同于第二項因子的不同水準。有雙向相互影響,三向相互影響等。 
    59 Hypothesis  前提,假說。一項利用統計方法來測試的聲明。此假設可能被拒絕,或因無夠充分的證據而被拒絕。 
    60 Histogramv  長條圖。表示所搜集資料分布情形的條狀圖。 


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