[发明专利]一种判定工业生产中显著性因素的方法

说明书

技术领域：本发明属于计算机应用领域，具体涉及一种判定工业生产中显著性因素的方法。

背景技术：一般的显著性因素判断，都通过一些经营性的方法来进行，比如统计检验，是先对总体的分布规律作出某种假说，然后根据样本提供的数据，通过统计运算，根据运算结果，对假说作出肯定或否定的决策。如果现要检验实验组和对照组的平均数(μ1和μ2)有没有差异。大样本平均数差异的显著性检验法——Z检验法，该法适用于大样本(样本容量小于30)的两平均数之间差异显著性检验的方法。它是通过计算两个平均数之间差的Z分数来与规定的理论Z值相比较，看是否大于规定的理论Z值，从而判定两平均数的差异是否显著的一种差异显著性检验方法。

Daniel(丹尼尔)点绘图是一种正态概率图，图上的横坐标为效应值，纵坐标为效应的正态概率反函数值。绘制的具体步骤如下：①计算因素的主效应及其交互效应。不论这些交互效应实际是否存在，必须全部计算出来；②将效应按从小到大的顺序排列；③计算各因素效应相应的正态概率，通过标准正态分布表取得相应标准正态分布反函数的值；④在Daniel图上横坐标为效应值，纵坐标为效应的正态概率反函数值，点绘出与效应相应的点。

在完成Daniel图后，可根据点的分布情况来判定因素或其交互作用的显著性。一般，多数点聚集成一条直线，与这些点对应的效应被认为不显著，而与那些远离直线的点对应的因素或交互作用则被认为是显著的。如何在Daniel图上作出上述直线，以往只是根据各个因素在Daniel点绘图上对应的点近似地拟合出一条直线，具有很强的主观性，缺乏科学依据，有时甚至会得出错误的结论。

到目前为止，国际上尚未有判定Daniel点绘中显著性因素的科学方法的报导，也没有将这种判断方法应用于工业领域的案例。

发明内容：本发明的目的是提出一种判断工业生产中显著性因素的方法，其主要功能是用于数据分析并提出相应的计算机软件，最有应用于工业生产中。

本发明是这样来实现的：是通过相应的计算机系统来完成可自动判别显著性因素的丹尼尔点绘图功能；即将针对某个工业指标在试验中各因素的效应值由小到大的顺序排列，再通过计算机系统计算n个因素的概率，通过标准正态分布表取得相应标准正态分布反函数的值，以各因素的效应值为横坐标，对应的概率反函数的值为纵坐标，在Daniel点绘图上点绘相应的点，选取因素总数50-100％的点拟合一条直线，根据该直线绘制置信带，处于置信带边界曲线上及置信带以外的点其对应的因素就是针对该工业指标的显著性因素。

本发明开发出一种用Daniel点绘图判定显著性因素的方法。利用此法，可在Daniel图上绘出直线及其两侧的置信带，从而科学地判定显著性因素。经过反复验证，证明这种方法具有很高的准确性。

一般地本发明是这样实现的：

1、直线方程的求取：本发明先将n个因素按照其效应值由小到大的顺序重新排列(l(i)，i＝1，2......n)，再利用如下公式计算n个因素的概率：

p(i)＝(i-0.5)/n，i＝1，2......n，

通过查正态分布表，得到p(i)的标准正态分布反函数值v(i)。因素的效应值l(i)为横坐标以及其对应的v(i)为纵坐标，在Daniel点绘图上绘制出n个点。接着从n个效应值中选取n*50％-n*100％个效应值即为k个效应值。k个效应值为l(1)，l(2)......l(k)，其中k≤n，与之对应的正态概率的反函数的值分别为u(1)，u(2)......u(k)，回归后得到如下直线方程：

u＝a*l+b，