Cornerstone

實驗設計（DoE）為一種系統化實驗規劃方法，旨在高效精確地探究各項因子與目標結果間的關聯性。

Cornerstone 實驗設計支援多項進階技術，例如設計空間限制條件、必做試驗組合、適用於演算法設計之可行候選集及執行穩健（田口）或混合設計之方法。

善用「框選」與「標記」等互動式圖形工具，協助充分發掘數據資料潛能。 Cornerstone 具備豐富基礎與進階圖表類型，協助有效呈現各項數據資料。

一種用於建立依變數（反應變數）與自變數（預測變數）間關係模型之統計技術。 您可以建立並優化迴歸模型，用以描述一個或多個因變數作為一個或多個標準化或類別型自變數的函數。

該工具透過無與倫比之精簡工作流程，支援任意高階展開、逐步迴歸、Box-Cox 轉換以及殘差分析。

MANOVA 為「多變量變異數分析」簡稱。 提供多元分析技術，用以根據多變量數據資料對不同群體進行比較。 您可探究這些群組間是否存在差異，以及這些差異如何由所分析之變項所決定。 多變量變異數分析 (MANOVA) 亦可用於判別分析。

用於簡化及解析複雜數據資料集。 有效降低數據資料維度，且最大程度保留原始資料集中變異資訊，具有極高實用價值。

若遇相關性較高之自變項，且無法透過其他方式進行適當分析時，亦可將此方法與迴歸分析結合使用（主成分迴歸）。

協助決策者理解模型中不確定性所伴隨影響，並根據結果（反應變數）對不同因素（預測變數）之敏感度，做出更明智決策。

Cornerstone 之敏感度分析可與迴歸分析結合使用，以提升迴歸模型詮釋性、穩健性及可靠性。

用來概括並描述資料集主要特徵數值。 這些指標包括集中趨勢指標（例如平均數、中位數與眾數）、離散程度指標（例如範圍、變異數與\標準差），以及其他描述性指標（例如四分位數和百分位數）。

於假設檢定中，檢定統計量用於決定是否應拒絕原假設。 Cornerstone 支援多種不同情境下應用假設檢定。 此外，這些結果本身已具參考價值，無需對數值進行進一步解讀。

此步驟涉及選出一個能最佳描述該製程所生成數據資料變異性之機率分佈。 分配擬合有助於理解製程數據資料之潛在機率分配，對於製程管控、預測與決策至關重要。製程能力分析則評估製程於指定公差範圍內生產產出之能力。

透過將分配擬合與製程能力分析相結合，您可更深入了解製程變異性，並評估其符合規格之能力，推動持續性改善，大幅提升整體品質效能。

統計製程管控 (SPC)之控制圖，為即時監控並分析隨時間推移之製程穩定度與效能核心工具。 作為六西格瑪方法論不可或缺之組成部分，管制圖於監督和優化製程方面，發揮無法取代之關鍵重要作用。

透過實踐這些流程改善原則，該方法鎖定工程師作業範疇，以確保實施到位與進展不斷推進。

提供存取 R 環境權限，該環境以統計運算和圖形處理而著稱。 此綜效賦予使用者結合尖端統計方法與強大視覺化（框選互動）功能，進而提升進階數據資料分析成效。 請點選此處探索 Cornerstone R 整合功能。

用於評估量測系統之準確度、精密度及適用性是否符合預期要求。 有助於區分真實製程變異與測量系統本身所引入之變異，確保品質決策奠基於可信賴數據資料之上。 Cornerstone 支援第一型量具研究、量具偏差與線性度研究、屬性量具研究，以及完整量具 R&R 分析，便於對量測系統進行全面評估。