
SigmaXL是
一种经济高效、功能强大
但易于使用的工具
使用户能够测量、分析、改进和控制
他们的服务、交易和制造流程

SigmaXL是Microsoft Excel的插件
非常适合精益六西格码培训和应用
或在大学统计课程中使用
开发商介绍
SigmaXL Inc. 成立于1998年,是精益六西格码图形和统计工具以及蒙特卡罗模拟用户友好型Excel插件的供应商。

SigmaXL在180多个国家拥有超过100,000名用户。客户包括 DHL、FedEx、Hanes、摩托罗拉、NASA、壳牌、Sonoco、美国西南航空公司和泰森食品等市场领导者。许多学院、大学和政府机构也使用SigmaXL软件。
SigmaXL使用户能够测量、分析、改进和控制他们的服务、交易和制造流程,DiscoverSim™ 使您能够通过蒙特卡罗模拟量化您的风险,并通过全局优化将您的风险降至极低。
Sigma介绍
一、产品功能
1、按类别、 编号、 日期或 随机的子集
2、转置数据
3、跨行堆叠子组
4、堆叠和取消堆叠列
5、标准化数据
6、转换为离散
7、随机数发生器
8、数据准备
9、Box-Cox 变换
1、DMAIC和DFSS模板
2、统计模板
3、精益模板
4、图形模板
5、概率分布计算器
6、测量系统分析(MSA)模板
7、过程 Sigma 级别 - 离散和连续
8、处理能力和置信区间
9、公差区间计算器(正常精确)
10、DOE模板
11、Taguchi DOE模板
12、控制图模板
1、基本和高级(多个)Pareto图
2、EZ-Pivot/Pivot Charts:轻松创建数据透视表和图表
3、基本直方图
4、多个直方图和描述性统计(包括均值和标准差的置信区间,以及Anderson-Darling正态性检验)
5、多个直方图和过程能力(Pp、Ppk、Cpm、ppm、%)
6、多个箱线图, 多个 X 箱线图, 点图
7、运行图(使用非参数运行测试允许您测试聚类、混合、缺乏随机性、趋势和振荡)
8、叠加运行图
9、多重正态概率图(具有95%置信区间,便于解释正态性/非正态性)
10、多变量图表
11、散点图(带有线性回归和可选的95%置信区间和预测区间)
12、散点图矩阵
13、均值分析 (ANOM) 图
1、当结果显着时,P值变为红色(P值 < alpha)
2、描述性统计,包括Anderson-Darling正态性检验、偏度和峰度与P值
3、描述性统计选项
4、单向方差分析和均值矩阵
5、自动假设检查一个样本、两个样本、配对 T 检验和单向方差分析
6、双向方差分析(平衡和不平衡)
7、多元线性回归
8、多重响应优化
9、卡方检验(堆积列数据和二维表数据)
10、非参数检验
11、1 样本 t 检验和置信区间
12、配对t检验, 2样本t检验
13、2 样品对比测试:
14、等方差检验(Bartlett、Levene和Welch 的方差分析)
15、相关矩阵(Pearson和Spearman等级相关)
16、高级多重回归
17、二元和有序逻辑回归
18、功效和样本量计算器
19、功效和样本量图表。快速创建显示功效、样本量和差异之间关系的图表
1、创建量具R&R(交叉)工作表
2、分析量具R&R(交叉)
3、属性MSA(二进制、有序、名义)
1、多个直方图和处理能力
2、个人/亚组能力组合报告:
3、分布拟合报告
4、非正态数据(个人)的能力组合报告
更多产品功能可访问上海道宁官网
二、SigmaXL默认值和菜单选项
clear Saved Default将重置所有已保存的默认值,例如Pareto和Multi-Vari Chart设置、已保存的控制限制和对话框设置。所有设置都恢复为原始安装默认值。
数据选择默认设置是: 提示我选择我的数据范围和/或“使用数据标签” 。
这可以更改为: 始终使用我预先选择的数据范围而不提示。将使用“数据标签”。此设置使您不必在每个功能开始时单击 下一步,但用户有责任确保在启动任何菜单项之前进行正确的数据选择。
默认的SigmaXL菜单系统按类别对工具进行分组,但这可以更改为6 Sigma DMAIC格式。
三、关于9.1版本
1、连续预测变量的标准化和编码
2、显示具有非标准化系数的回归方程的选项
3、分类预测变量的 (1, 0) 或 (-1,0,+1) 编码
4、Box-Cox变换
5、指定置信水平
6、残差图(常规、标准化、学生化 - 已删除 t)
7、主效应和交互作用图(拟合均值)
8、等高线图和曲面图
9、使用可选约束进行优化
10、自动删除极端VIF或共线项(带有别名和删除报告)
11、指定交互、二次和更高阶(所有交互或最多3-Way)
12、具有贡献百分比和标准化效应的帕累托方差分析 I 型和/或III型平方和
13、具有Monte Carlo或学生T P值的饱和模型(正交或非正交)的Lenth伪标准误差
14、R方预测(留一法交叉验证)
15、R-Square K-Fold & StDev K-Fold(K-Fold交叉验证)
16、恒定方差检验:Breusch-Pagan。Anderson-Darling Normality test应用于残差,以便自动选择Normal或Koenker (Robust) 版本。报告还包括整体测试和个人预测变量。
17、非恒定方差的白色稳健标准误差(Heteroskedasticity-Consistent)
18、Durbin-Watson检验残差与P值的自相关
19、具有自相关性的非常量方差的Newey-West 稳健标准误差(Heteroskedasticity和Autocorrelation-Consistent)
20、根据Durbin-Watson P值自动选择White或Newey-West
21、逐步/子集回归
具有意愿的多重响应优化
DiscoverSim介绍
一、产品功能
1、用于蒙特卡洛模拟和优化的Excel插件
2、使用 6 Sigma 语言:指定输入 (X) 和输出 (Y)
3、具有53个连续分布和10个离散分布的蒙特卡罗模拟
4、所有连续和离散分布的批量分布拟合(不包括自定义)
5、所有连续和离散分布的非正态过程能力(不包括自定义)
6、参数计算器的百分位数
7、指定输入相关性
8、用于加速计算的Excel公式解释器
9、基于相关或逐步回归的敏感性分析
10、使用输入控件进行优化
1、常态
2、三角形
3、统一的
4、Pearson系列(指定均值、标准差、偏度、峰度)
5、对数正常(阈值)
6、指数(阈值)
7、Weibull(阈值)
8、Pert自定义连续
1、Beta
2、Beta (4个参数)
3、Box-Cox (阈值)
4、Burr (阈值)
5、Cauchy
6、Chi-Squared (阈值)
7、Chisq3: Chi-Squared Distribution with Scale (阈值)
8、Error Function (ERF)
9、F (阈值)
10、F4: F with Scale (阈值)
11、Fatigue Life (阈值)
12、Fisk (阈值)
13、Folded Normal
14、Frechet (阈值)
15、Gamma (阈值)
16、Generalized Error
17、Generalized Gamma (阈值)
18、Generalized Logistic
19、Generalized Pareto
20、Half Normal (阈值)
21、Inverse Gama (阈值)
22、Inverse Gaussian
23、Johnson SB
24、Johnson SL
25、Johnson SU
26、Laplace
27、Largest Extreme Value
28、Levy
29、Logistic
30、Log Gamma (阈值)
31、Log Logistic (阈值)
32、Maxwell
33、Non-Central Chi-Squared (阈值)
34、Non-Central F (阈值)
35、Non-Central T
36、Pareto
37、Power
38、Rayleigh
39、Reciprocal
40、Skew Normal
41、Smallest Extreme Value
42、Student's T
43、Student's T with Location and Scale (3个参数)
44、Von Mises
1、Bernoulli (Yes/No)
2、二项式
3、几何
4、超几何
5、对数
6、负二项式
7、Poisson
8、步骤
9、均匀 (离散)
10、自定义离散
11、SIP(随机信息包 - 未加权顺序自定义离散)
我正在尝试使用ruby和Savon来使用网络服务。测试服务为http://www.webservicex.net/WS/WSDetails.aspx?WSID=9&CATID=2require'rubygems'require'savon'client=Savon::Client.new"http://www.webservicex.net/stockquote.asmx?WSDL"client.get_quotedo|soap|soap.body={:symbol=>"AAPL"}end返回SOAP异常。检查soap信封,在我看来soap请求没有正确的命名空间。任何人都可以建议我
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