N7-7-矩阵数据解析法.pptx

;一、定义: 矩阵图上各元素间的关系如果能用数据定量化表示，就能更准确地整理和分析结果。这种可以用数据表示的矩阵图法，叫做矩阵数据分析法。 ;v数据矩阵分析法的主要方法为主成分分析法，利用此法可从原始数据获得许多有益的情报。 v主成分分析法是一种将多个变数化为少数综合变量的一种多元统计方法。 ;三、适用范围 v新产品开发的企划; v复杂的质量评价 ; v自市场调查的资料中，要把握顾客所要求的质量,质量功能的开展; v从多量的资料中解析不良要因; 牵涉到复杂性要因的工程解析; ;四、矩阵资料解析法的做法 v收集资料? v求相关系数 r? v以计算机辅助计算，由相关行列求出固有值 及固有向量值? v作出矩阵图? v下判断 ;何谓数据解析法;数据解析法的使用步骤;数据解析法的执行步骤;其抽取准则如下： 先只对于Z1，由于它要能尽可能的表现X1~Xp之情报，因此藉由Z1及每个X特性的相关系数之平方和最大，而决定Z1系数(L11~L1p)，如下式。其中l及(L11,L12,...L1p)分别为相关系数矩阵的特征值及特征向量。 令l/p为贡献率 再针对和Z1无相关的项目Z2，做相同的计算，一直到m为止。 一般累积到80%的成份，称为主要成份。 计算“因子负荷量”即r(Xj,Z1)，以X1,Z1为例 ;Step 4.判读： 在此一个案中可知到达第三项时，在各科目的累积贡献率皆以达到95%以上，因此此三项特性将足以代表，该群数据。一般取前两项以足够。 Z1轴可视为理科及文科的轴，(X2,X4)及(X3,X5)是相反，亦即当“理科”好则“文科”会不好，反之亦然。 由Z2看出虽然(X1~X5)皆为正，但以X1最大可代表此一轴。