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
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。
产品功能
数据处理
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
模板和计算器
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
图形工具
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
统计工具
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
系统分析
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）
制程能力
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
SigmaXL默认值和菜单选项
清除保存的默认值
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。
菜单选项（经典或DMAIC）
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。
9.1版本
统计工具 > 高级多元回归 > 拟合多元回归模型
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
统计工具 > 高级多重回归 > 多重响应优化
具有意愿的多重响应优化
帮助 > 图形工具摘要
帮助 > 统计工具摘要
