图形分析
二十种可视化工具：Pareto、箱线图、Multi-Vari、运行图、2D/3D 散点图、气泡图、等高线图、密度热力图、直方图、分布识别、正态概率图、超规估计、描述性统计和甘特图。在投入某项检验之前，对任何数据集的第一眼审视。
模块 01 · 分析
你的数据究竟在告诉你关于工艺的什么？
支撑每个 Zometric 模块的分析引擎。图形分析、控制图、过程能力、假设检验、ANOVA 与回归、MSA、DOE、非参数方法、多元分析、可靠性与抽样，每一项都附带为阅读它的工程师或审核员生成的通俗易懂解读。
功能简介
Statistical AI — 您真正能获得什么。
六项能力，每一项都对应着您的团队正在努力做出的某个决策。
控制图
十八种控制图，包括 Xbar-R、Xbar-S、I-MR、Z-MR、MR、P、NP、C、U、Laney-P、Laney-U、CUSUM、EWMA 和移动平均，并提供针对非正态数据的 Box-Cox 和 Johnson 变换。
过程能力
八种工具：机器能力、过程能力、非正态与非参数能力、Capability Six-Pack、Poisson 能力和二项能力，涵盖计数型、计量型和离散型数据。
假设检验、ANOVA 与回归
单样本与双样本的 t 检验、z 检验、比例检验和方差检验，配对 t、等价性、正态性、异常值（Grubbs）、卡方拟合优度、容差区间和 bootstrap。单因子 ANOVA、方差齐性、主效应、方差分量、拟合线、多元回归、稳定性研究、逻辑回归、正交回归和 PLS。
MSA 与 DOE
Type 1 GRR、线性与偏倚、AIAG 格式的交叉 GRR、嵌套 GRR 和属性一致性分析。最多 48 因子的确定性筛选 DOE、全因子和部分因子 DOE（2 至 15 因子）、混料 DOE（2 至 7 组分）和响应优化器。
每项结果都有 AI 解读
每一张图、每一项检验和每一个模型都由 AI 层分析，并为查阅它的工程师、经理或审核员以通俗易懂的语言解释。API 可集成到任意 Zometric 模块，并对来自任意来源的数据进行处理。
完整目录
所有 Statistical AI 工具，按分析类型分组。
123 个工具，分布于 13 个类别。每个工具都可打开其文档——与工程师在平台内查阅的帮助相同。
方差分析 (ANOVA)
3 个工具- 主效应图
展示平均响应如何随研究中各因子水平的变化而变化。
- 单因素方差分析
检验三个或更多独立组的均值之间是否存在显著差异。
- 双方差检验
比较两个独立总体的方差以判断它们是否相等。
试验设计 (DOE)
5 个工具- 确定性筛选设计分析
对筛选设计结果拟合模型并识别出驱动响应的关键因子。
- 创建与分析全因子试验 (DOE)
生成因子试验方案并分析各因子及其交互作用的效应。
- 创建与分析混料试验 (DOE)
设计并分析各因子为配料比例且总和恒为常数的试验。
- 创建确定性筛选设计
构建一种高效方案以筛选众多连续因子并检测曲率效应。
- 响应优化器
寻找能在一个或多个响应上获得最理想结果的因子设置。
图形分析
21 个工具- 条形图
用长度反映各数量的条形来比较分类或离散数值。
- 箱线图
通过四分位数、中位数、离散程度和异常值来概括数据分布。
- 气泡图
在散点图基础上以气泡大小表示第三个连续变量，从而展示三个变量。
- 等高线图
用带阴影的等高线展示响应随两个连续输入变量的变化情况。
- 相关分析
量化变量之间线性关系的强度和方向。
- 密度热图
用颜色深浅可视化数据点在二维空间中的集中分布位置。
- 描述性统计
计算数据集的均值、中位数、离散程度和分布形态等汇总指标。
- 图形化汇总
将关键统计量与数据的多个图形整合在一个视图中呈现。
- 直方图 (Flexi)
用相邻的频数条形展示数值数据的分布。
假设检验
19 个工具- 单样本自助法 (Bootstrap)
通过对单一数据集反复重抽样来估计某统计量的抽样分布。
- 卡方拟合优度检验
检验观测到的各类别频数是否与期望分布相符。
- 协方差
度量两个连续变量共同变化的程度。
- 单值分布识别
对数据拟合多种分布并识别出拟合效果最佳的一种。
- 正态性检验
评估数据集是否服从正态分布。
- 统计检验选择向导
通过结构化的决策树引导用户选择正确的统计检验方法。
- 单样本比率检验
检验样本比率是否与目标值存在显著差异。
- 单样本 t 检验
在总体标准差未知时，将样本均值与目标值进行比较。
- 单样本 z 检验
在方差已知时检验样本均值是否与已知的总体均值存在差异。
测量系统分析
9 个工具- 计数型量具研究
评估合格/不合格检验过程的一致性和可靠性。
- 属性一致性分析
评估检验员将项目归入各类别时的一致程度。
- 创建属性一致性工作表
为属性一致性研究构建随机化的数据收集表。
- 创建 Gage R&R 研究工作表
为 Gage R&R 研究生成随机化的数据收集工作表。
- 交叉 GRR
量化操作员和量具测量相同零件时产生的测量变异。
- 线性与偏倚研究
评估量具在其测量范围内的准确度和偏倚。
- 嵌套 GRR（量具重复性与再现性）
评估每位操作员测量不同零件时的测量变异。
- Type 1 GRR
通过对同一零件的重复测量评估量具固有的重复性和偏倚。
- 方差分量分析
将总变异分解为各个可识别的不同来源。
多元分析
1 个工具- 主成分分析
将众多相关变量降维为一组数量更少的不相关成分。
非参数检验
7 个工具- Friedman 检验
使用基于秩的非参数检验比较三个或更多相关组。
- Kruskal-Wallis 检验
在不假定正态分布的情况下比较三个或更多独立组。
- Mann-Whitney 检验
使用秩而非均值来比较两个独立组。
- Mood 中位数检验
通过统计高于和低于总体中位数的数值个数来比较两个或更多组的中位数。
- 单样本符号检验
检验样本中位数是否等于指定的目标值。
- 单样本 Wilcoxon 检验
使用符号秩检验样本中位数是否等于目标值。
- 游程检验
检验一组数值的排列顺序是否真正随机。
过程能力
12 个工具- 二项分布能力分析
在每个项目被判为合格或不合格时度量过程能力。
- 能力六合一图（组间/组内）
在变异因子组而异时检验过程的稳定性和能力。
- 能力六合一图（正态）
在假定数据服从正态分布的前提下评估过程的稳定性和能力。
- 能力六合一图 组间/组内
针对组间和组内变异综合呈现六张能力图表与指标。
- 机器能力分析
依据 ISO 22514-3 评估机器相对于其规格的短期能力。
- 非正态过程能力
在数据不服从正态分布时评估过程能力。
- 非正态过程能力
度量非正态分布的过程满足其规格限的程度。
- 非参数过程能力
在不假定任何特定数据分布的情况下评估过程能力。
- 泊松分布能力分析
针对服从泊松分布的缺陷率度量过程能力。
随机数据
8 个工具- 生成二项分布随机数据
生成服从固定试验次数中成功次数二项分布的随机值。
- 生成正态分布随机数据
生成服从正态钟形分布的随机值。
- 指数分布随机数据
生成服从指数分布的随机值，用于描述事件之间的时间间隔。
- F 分布随机数据
生成服从由两个自由度定义的 F 分布的随机值。
- 对数正态分布随机数据
生成服从右偏对数正态分布的随机值。
- 泊松分布随机数据
生成服从泊松分布的随机计数，表示固定区间内的事件数。
- t 分布随机数据
生成服从尾部更厚的 t 分布的随机值。
- 威布尔分布随机数据
生成服从威布尔分布的随机值，常用于可靠性分析。
回归分析
8 个工具- 二元逻辑回归
建模预测变量与二分类响应之间的关系。
- 拟合线模型
对数据点拟合一条最佳拟合线以刻画整体趋势。
- 拟合回归模型
量化预测变量与连续型响应变量之间的关系。
- 名义逻辑回归
建模预测变量与具有三个或更多结果的无序分类响应之间的关系。
- 有序逻辑回归
建模预测变量与具有三个或更多水平的有序分类响应之间的关系。
- 正交回归
在两个均含测量误差的变量之间拟合其关系。
- 偏最小二乘回归
通过提取潜变量成分来建模众多预测变量与一个或多个响应之间的关系。
- 稳定性研究
估计产品随时间推移能维持在其质量规格内的时长。
可靠性分析
6 个工具- 验证试验方案
确定在设定置信水平下证明可靠性目标所需的试验样本量和持续时间。
- 估计试验方案
确定估计可靠性参数所需的样本量和持续时间。
- 参数分布分析（右删失）
对包含删失观测的失效数据拟合寿命分布。
- 参数增长曲线
建模可修复系统的失效率如何随累计运行时间而变化。
- 保修数据预处理
将原始的保修现场退货数据整理为可用于可靠性分析的形式。
- 保修预测
基于已拟合的可靠性模型预测未来预期的保修退货量。
抽样检验
5 个工具- AQL 抽样方案
基于可接受质量水平（AQL）制定检验抽样方案。
- 计数型 AQL 抽样方案
针对合格/不合格计数型数据构建 AQL 检验方案。
- 比较计量型验收抽样
利用操作特性曲线（OC 曲线）逐一并排比较各抽样方案。
- 创建计量型验收抽样
针对连续测量数据构建验收抽样方案。
- 计量型 AQL 抽样方案
针对连续测量的质量特性创建 AQL 检验方案。
SPC 控制图
19 个工具- Box-Cox 变换
在进行能力分析或控制图之前，将数据变换得更接近正态。
- C 控制图
监控样本量恒定时各样本中缺陷数随时间的变化。
- CUSUM 控制图
通过累积偏离目标值的偏差来检测均值的微小持续偏移。
- EWMA 控制图
利用近期与历史数值的加权平均来检测微小的持续偏移。
- I-MR 控制图
针对单值过程监控单个测量值及其移动极差。
- I-MR-R/S（组间/组内）控制图
同时跟踪单值、组间变异和组内变异。
- Johnson 变换
将非正态数据变换得更接近正态，以满足分析方法的要求。
- Laney P 控制图
在校正过度离散的同时监控不合格品比率。
- Laney U 控制图
在校正过度离散的同时监控单位缺陷数。
标准与合规
专为您的监管机构和客户已经要求的标准而打造。
- AIAG SPC Manual
- AIAG MSA Manual
- ANSI Z1.4
- ANSI Z1.9
- ICH Q10
- 21 CFR Part 11
组合更佳
与本模块协同工作的其他模块。
Zometric 的各模块共享统一的数据中枢——采用越多模块，信噪比优势就越能复利累积。