Statistics Toolbox

Hypothesentests, statistische Versuchsplanung und statistische Verfahrenskontrolle

Hypothesentests

Zufällige Variationen können es erschweren, festzustellen, ob Stichproben, die unter unterschiedlichen Bedingungen erhoben wurden, sich tatsächlich unterscheiden. Hypothesentests stellen ein effektives Werkzeug parat, um zu analysieren, ob Unterschiede zwischen Stichproben signifikant sind und weiterer Auswertung bedürfen oder mit zufälligen und erwarteten Datenabweichungen konsistent sind.

Die Statistics Toolbox unterstützt häufig verwendete parametrische und nichtparametrische Hypothesentestverfahren, darunter:

  • Ein-Stichproben- und Zwei-Stichproben-t-Tests
  • Nicht-parametrische Test für eine Stichprobe, gepaarte Stichproben und zwei unabhängige Stichproben
  • Verteilungstests (Chi-Quadrat, Jarque-Bera, Lillifors und Kolmogorov-Smirnov)
  • Vergleich von Verteilungen (Zwei-Stichproben Kolmogorov-Smirnov)
  • Tests auf Autokorrelation und Zufälligkeit
  • Lineare Hypothesentests von Regressionskoeffizienten

Auswählen einer Stichprobengröße (Beispiel)
Berechnung der für einen Hypothesentest erforderlichen Stichprobengröße.

Statistische Versuchsplanung

Mit Funktionen für die statistische Versuchsplanung (Design of Experiments, DOE) können Sie Pläne zur Erhebung von Daten für die statistische Modellierung erstellen und testen. Die Pläne zeigen, wie Dateneingaben kovariiert werden müssen, um Informationen über ihre Wirkung auf die Datenausgaben zu erhalten. Unterstützte Entwurfstypen sind u. a.:

  • Voll faktoriell
  • Teilfaktoriell
  • Response Surface (central composite und Box-Behnken)
  • D-optimal
  • Latin-Hypercube

Sie können die Statistics Toolbox verwenden, um eine veränderte Versuchsplanung zu definieren, zu analysieren und zu visualisieren. Es ist beispielsweise möglich, Wirkungen und Eingabeinteraktionen durch ANOVA, lineare Regression und Response Surface Modellierung abzuschätzen und dann die Ergebnisse in Haupteffektplots, Interaktionsplots und Multi-vari-Charts anzusehen.

Fitten eines Entscheidungsbaums an Daten.

Fitten eines Entscheidungsbaums an Daten. Mit den Fittingmöglichkeiten der Statistics Toolbox können Sie einen Entscheidungsbaum durch Zeichnen eines Diagramms der Entscheidungsregel und Gruppierung der Zuweisungen visualisieren.

Modell einer chemischen Reaktion für ein Experiment mit Hilfe der DOE- und Oberflächenfittingmöglichkeiten der Statistics Toolbox.

Modell einer chemischen Reaktion für ein Experiment mit Hilfe der DOE- und Oberflächenfittingmöglichkeiten der Statistics Toolbox.

Statistische Prozesskontrolle

Die Statistics Toolbox stellt eine Reihe von Funktionen zur Verfügung, die statistische Prozesssteuerung (SPC) ermöglichen. Mit diesen Funktionen können Sie Produkte oder Prozesse durch Auswertung der Prozessvariabilität überwachen und verbessern. Mit SPC-Funktionen können Sie:

  • Gage-Wiederholbarkeits- und Reproduzierbarkeitsstudien durchführen
  • Prozessfähigkeiten schätzen
  • Kontrolldiagramme erstellen
  • Westen Electric- und Nelson-Steuerregeln auf Kontrolldiagrammdaten anwenden
Kontrolldiagramme der Prozessdaten und Verletzungen der Western Electric-Kontrollregeln.

Kontrolldiagramme der Prozessdaten und Verletzungen der Western Electric-Kontrollregeln. Statistics Toolbox stellt eine Vielzahl von Kontrolldiagrammen und Kontrollregeln zur Überwachung und Bewertung von Produkten oder Verfahren zur Verfügung.

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