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Exemple : Colonne, probabilité normale et boîtes à moustaches
Utilisez un diagramme en bâtons, un diagramme de probabilité normal et une boîte à moustaches pour étudier le résultat d'une expérience.
1. Définissez un ensemble de données décrivant une étude du processus d'oxydation sur une plaque de silicium. La matrice Data comporte deux colonnes : l'une pour le numéro du four et l'autre pour l'épaisseur de la couche d'oxyde mesurée en angströms.
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2. Extrayez les données d'épaisseur du vecteur Thick.
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3. Appelez la fonction histogram pour séparer les données en vingt cellules.
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4. Tracez les données collectées et sélectionnez le type de courbe Courbe type colonne. Pour chaque colonne, vous pouvez visualiser la plage d'épaisseur sur l'axe des X et le nombre d'expériences sur l'axe des Y.
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5. Appelez les fonctions mean et Stdev pour calculer la moyenne et l'écart-type des données. Avec ces statistiques, appelez la fonction dnorm pour calculer le résultat attendu pour chaque fichier si les données ont une distribution normale.
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6. Ajoutez une expression d'axe y pour tracer le vecteur Norm. Pour visualiser une distribution normale, diminuez la taille de l'histogramme en ajoutant un facteur d'échelle de 1000 dans l'emplacement réservé à l'unité de son expression d'axe y.
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7. Appelez la fonction qqplot pour comparer les quantiles de Data à ceux d'une distribution normale.
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8. Tracez les quantiles l'un par rapport à l'autre. Changez le style de courbe de façon à créer un nuage de points : sélectionnez la croix dans la liste Symbole, puis sélectionnez Aucun dans la liste Style de ligne.
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9. Appelez la fonction boxplot pour calculer les trois quartiles, le minimum et le maximum, ainsi que les valeurs extrêmes du jeu de données.
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10. Tracez la transposition de B et sélectionnez le type de courbe Courbe de type boîte à moustaches pour visualiser ces statistiques sous forme de boîte à moustaches.
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Le diagramme en bâtons et le diagramme de probabilité normale indiquent que la distribution normale correspond à une approximation raisonnable de l'épaisseur mesurée. La boîte à moustaches montre qu'il n'y a qu'une valeur extrême relativement proche du reste du jeu de données.
11. Appelez la fonction vlookup pour extraire les mesures d'épaisseur de chaque four.
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12. Appelez la fonction augment pour fusionner les vecteurs F1, F2, F3 et F4 dans une seule matrice dont chaque colonne contient les résultats d'un des fours.
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13. Appelez la fonction boxplot pour calculer les statistiques de chaque jeu de données.
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14. Définissez un vecteurs des libellés de four.
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15. Créez une boîte à moustaches pour visualiser les jeux de données. La matrice de l'expression de l'axe y contient une ligne par jeu de données, ainsi que NaN lorsque les jeux de données ne comportent pas le même nombre de valeurs extrêmes. Le tracé renvoie une boîte à moustaches par jeu de données.
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Les boîtes à moustaches indiquent que la variance entre les fours est faible, bien que pour chaque four, il existe une quantité considérable de variation dans les mesures d'épaisseur.
Référence
http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/ppc/section5/ppc51.htm