[发明专利]影响要因特定方法

权利要求书

1.一种影响要因特定方法，其特征在于，

对分析对象数据特定说明变量中影响目的变量的要因，该分析对象数据根据这些变量的变化包含多组数据，该多组数据相当于含1种以上的质变量及该质变量所对应的1种以上的量变量的所述说明变量的数据、和相当于用所述说明变量说明的所述目的变量的数据，

根据所述说明变量中的所述质变量具有的水准将由所述说明变量中的所述量变量组成的各数据组分别分成多个段，对每一所述段分别用该段和补足该段的空栏获得能作为量变量处理的伪数据组，

对由所述伪数据组的集合组成的说明变量和所述目的变量应用多变量分析法，来特定影响所述目的变量的影响要因。

2.如权利要求1所述的影响要因特定方法，其特征在于，

在将由所述说明变量中的所述量变量组成的各数据组分成多个段前，

选择所述说明变量中的某质变量具有的某水准，

根据该水准将所述说明变量中包含的全部数据组分成多个数据群，

在分群后的所述多个数据群之间判断这些数据群对应的所述目的变量的值之间是否存在显著差，仅在存在所述显著差时采用该水准。

3.如权利要求2所述的影响要因特定方法，其特征在于，

判断所述目的变量的值之间是否存在显著差时，使用F检验、决策树分析或相关法则。

4.如权利要求1、2或3所述的影响要因特定方法，其特征在于，

所述分析对象数据是涉及包含1个以上制造工序的制造工艺的数据，

所述分析对象数据中包含的所述说明变量由记录所述各制造工序的制造条件的工艺数据组成，

所述目的变量由将所述制造工艺得到的制品的检查结果作为质变量或量变量以记录的测试数据组成，

所述各变量的变化相当于所述工艺数据和测试数据在每一制品的变化。

5.如权利要求4所述的影响要因特定方法，其特征在于，

对由所述伪数据组的集合组成的说明变量和所述目的变量应用多变量分析法，这时，

对每一所述伪数据组根据所述测试数据的值将该伪数据组内的数据分类成合格品数据和不合格品数据，并算出所述合格品数据的平均值，用该平均值填充该伪数据组内的空栏，

以所述各伪数据组的所述合格品数据的平均值成为同一基准点的方式，将所述各伪数据组内的数据变换到特征量空间，

在所述特征量空间提取对与所述不合格品数据对应的点和所述基准点之间的距离有贡献的特征量，

根据所述提取出的特征量特定影响所述测试数据的所述工艺数据内的影响要因。

6.如权利要求5所述的影响要因特定方法，其特征在于，

在将所述各伪数据组内的数据变换到特征量空间时，将所述各伪数据组内的数据标准化，使得所述合格品数据的平均值为0且标准偏差为1，然后，进行所述变换。

7.如权利要求5所述的影响要因特定方法，其特征在于，

算出定量表示所述工艺规程数据内的影响要因近似准确的程度的评价指标，根据算出的评价指标将所述影响要因作为候补排列并输出。

8.如权利要求5所述的影响要因特定方法，其特征在于，

利用主分量分析获得所述特征量空间。

9.如权利要求8所述的影响要因特定方法，其特征在于，

在所述特征量空间，算出将所述基准点作为基准的各所述不合格品数据对霍特林的T²统计量的贡献，根据此贡献获得定量表示所述工艺数据内的影响要因近似准确程度的评价指标。

10.如权利要求8所述的影响要因特定方法，其特征在于，

在所述特征量空间，分别算出将所述基准点作为基准的各所述合格品数据对霍特林的T²统计量的贡献和各所述不合格品数据对霍特林的T²统计量的贡献，将表示这些贡献之比的值作为定量表示所述工艺规程数据内的影响要因近似准确程度的评价指标。

11.如权利要求8所述的影响要因特定方法，其特征在于，

在所述特征量空间，从所述影响要因的候补去除将所述基准点作为基准的各所述不合格品数据对霍特林的T²统计量的贡献比某阈值要小的变量。