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實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集與監(jiān)控
打通數(shù)據(jù)孤島 實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程全透明化
實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全生命周期的質(zhì)量管理與追溯
精準(zhǔn)制定生產(chǎn)計(jì)劃 合理配置生產(chǎn)資源
全面可視的生產(chǎn)質(zhì)量統(tǒng)計(jì)與追溯
一鍵生成排產(chǎn)計(jì)劃,有效提升資源利用率
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打造數(shù)字化工廠,全面提升產(chǎn)品質(zhì)量
快速應(yīng)對(duì)訂單變化,大幅減少企業(yè)資源浪費(fèi)
實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品報(bào)價(jià)快速精準(zhǔn),全面實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)透明化
打造生產(chǎn)計(jì)劃自動(dòng)排產(chǎn)信息化平臺(tái)
?本文檔程是使用一個(gè)組變量和一個(gè)協(xié)變量執(zhí)行協(xié)方差分析(ANCOVA)的過(guò)程。此過(guò)程使用多種回歸技術(shù)來(lái)估計(jì)模型參數(shù)和計(jì)算最小二乘平均值,還提供最小二乘平均值及其差異的標(biāo)準(zhǔn)誤差估計(jì),并計(jì)算許多多重比較測(cè)試(Tukey-Kramer,Dunnett,Bonferroni,Scheffe,Sidak和 Fisher's LSD)具有相應(yīng)的調(diào)整P值和同時(shí)置信區(qū)間。
本文檔展示對(duì)具有2組和一個(gè)協(xié)變量的分組變量執(zhí)行協(xié)方差分析(ANCOVA)的過(guò)程。此過(guò)程使用多種回歸技術(shù)來(lái)估計(jì)模型參數(shù)并計(jì)算最小二乘平均值,提供最小二乘平均值及其值的標(biāo)準(zhǔn)誤差估算的差異,并計(jì)算針對(duì)協(xié)變量調(diào)整的組平均值之間差異的T檢驗(yàn)。
?本文檔展示包含在兩個(gè)或更多個(gè)組之間的Box-Cox功率變換。
本示例通過(guò)單向(單因素)方差分析,Welch檢驗(yàn),KruskalWallis檢驗(yàn),van der Waerden正態(tài)分?jǐn)?shù)檢驗(yàn)和Terry-Hoeffding Normal-Scores檢驗(yàn)對(duì)包含的數(shù)據(jù)進(jìn)行F檢驗(yàn)。
本文檔介紹在來(lái)自數(shù)字分層變量的分位數(shù)的基礎(chǔ)上,去創(chuàng)建分層分配的過(guò)程,用戶能夠選擇要?jiǎng)?chuàng)建的層數(shù)和分位數(shù)計(jì)算中使用的數(shù)據(jù)量。
?本文檔介紹在傾向得分或協(xié)變量的基礎(chǔ)上,創(chuàng)建匹配治療控制的變量。Optimal and Greedy匹配算法都可用(作為兩個(gè)單獨(dú)的程序),也允許用戶根據(jù)自己的特定需求自定義每個(gè)算法。
本文檔展示如何創(chuàng)建指定分布的直方圖以及模擬數(shù)據(jù)摘要。 通過(guò)研究直方圖和數(shù)據(jù)摘要,用戶就可以確定如何分配數(shù)據(jù)。
本文檔展示兩個(gè)數(shù)據(jù)集的合并。
本示例展示過(guò)濾器的使用,過(guò)濾器是關(guān)于列中數(shù)據(jù)的條件語(yǔ)句,允許將分析和圖形限制為特定數(shù)據(jù)的子集。
本示例展示數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換過(guò)程,可用于執(zhí)行數(shù)學(xué)的各種運(yùn)算,轉(zhuǎn)換之后的結(jié)果列可用作報(bào)表中的變量。
本文檔介紹如何把數(shù)據(jù)集和列表以及數(shù)據(jù)的篩選。
本示例展示NCSS數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和導(dǎo)出。
NCSS中的對(duì)比度變量工具可用于進(jìn)行各種變量分析。 本文檔提供有關(guān)對(duì)比度創(chuàng)建工具上可用的各種選項(xiàng)的信息,并提供了幾個(gè)示例來(lái)展示該工具的用法。
NCSS中的堆棧數(shù)據(jù)工具可將多個(gè)列的數(shù)據(jù)快速組織到單個(gè)列中,該工具可以在相關(guān)的label列中堆疊觀察各列信息。本文檔提供有關(guān)堆疊工具上可用的各種選項(xiàng)的信息,并提供幾個(gè)例子來(lái)展示該工具。
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