做correlation分析时,有时候TLC1543CN对数据进行适当的变换能得到更好的结果c例如,Ioff等数据常常需要取对数之后再做correlation:一个简单的经验原则是检查response和hctor是否分布相近.例如responsc是正态分布时.fεctOr平重偏离正态分布.那么对hctor进行适当的数据变换hr能是必要ε∶∶t扌于吏进一步的分析.何时立该、如何进行数据变换本书不做深人讨论,有兴趣的读者请参阋等参考文献e另外需要注意的是,找到和response强相关的%ctor。不一定能得出该factor就是失效啄l’sl的结论: 一个简单的例子,每次火灾引起的直接财产损失和参与救火的消防队员人数强相关.但是并不意味着为了减少火灾引起的财产损失,就应该解雇消防队员。

   Classification(聚类)分析是另外一种常用的分析手段。根据responsc(通常是Binyicld,或者Wafer sort数据.或者WAT的数据等)在空间分布上(这里,既可以是实际wafer L的平面空间,也可以是数据本身分布的高维空间)的相似性,把wafer合理的分类是非常重要的分析手段。