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1.
选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Wafer Quadrants.jmp
该数据表已针对“混合模型”分析重组结构,每个象限上的每个 Y 测量值占据一行。为了构造一元分析,您使用保存的脚本拆分该表。
2.
Wafer Quadrants.jmp 数据表中,点击按“象限”拆分 Y 脚本旁边的绿色小三角。
新数据表采用通常用于记录重复测量数据的格式。晶片 ID 的每个值定义一行,在单独的行中给出该晶片的四个测量值。
3.
选择分析 > 拟合模型
因为数据表中有“模型”脚本,因此已填写“模型规格”窗口。请注意,列 High, HighLow, Low 被输入为 Y,布局为单个模型效应。
4.
点击运行
图 8.38 四个一元模型
报表指示布局对于除“High, Low”象限之外的所有象限在统计上具有显著效应。
1.
返回到 Wafer Quadrants.jmp。或者,若您关闭了它,请选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Wafer Quadrants.jmp
2.
选择分析 > 拟合模型
3.
选择 Y 并点击 Y
4.
特质列表中选择混合模型
5.
选择列列表中选择象限布局,然后点击宏 > 完全析因
该模型规格允许您探索布局对重复测量值的效应以及可能的布局象限之间的交互作用。
图 8.39 显示完成的“固定效应”选项卡的“拟合模型”启动窗口
6.
选择重复结构选项卡。
7.
8.
选择象限并点击重复
9.
选择晶片 ID 并点击对象
图 8.40 显示“重复结构”选项卡的“拟合模型”启动窗口
10.
点击运行
图 8.41 关闭了“固定效应参数估计值”报表的“拟合混合模型”报表
“重复效应协方差参数估计值”报表给出四个响应的估计方差和协方差。请注意,Low, HighHigh, High 的协方差的置信区间不包括零。这暗示这两个象限中的测量值之间的协方差为正。这是“混合模型”分析使用的信息,当独立对响应建模时,该信息不可用。
“固定效应检验”报表指示布局*特征交互作用是显著的。
图 8.42 “Layout A”的象限的刻画
图 8.43 “Layout B” 的象限的刻画
通过布局的每个设置处的刻画差值,您可以知道存在显著的交互作用。似乎该交互作用部分来自于“High, High”象限的差值。
将预测公式保存到数据表的预测公式 Y 列中。
2.
选择图形 > 图形生成器
3.
水平拖到 X 区域。
4.
垂直拖到 Y 区域。
5.
预测公式 Y 拖到颜色区域。
6.
布局拖到重叠区域。
7.
点击完成以隐藏控制面板。
图 8.44 已完成的图形生成器图
该图使用色彩强度尺度显示八个布局象限组合的预测差值。“High, Low”象限的预测值位于右下方。颜色梯度显示这些预测值的差值相对较小。其他差值被清楚地指示。