친애하는 친구,
데이터 세트를 따르는 데 도움이 필요합니다.
온도, 결함 및 해당 온도에서 생산된 전체 부품이 있다고 가정하면,
| 온도 |
불량률 |
생산된 부품 수 |
| 640 |
10 |
10 |
| 645 |
15 |
50 |
| 650 |
삼 |
200 |
| 655 |
3.2 |
1000 |
| 660 |
삼 |
2000 |
| 665 |
2 |
100 |
| 670 |
10 |
10 |
온도와 결함 비율의 그래프를 원하고 생산된 총 부품에 가중치를 부여하고 싶습니다.
무게(생산된 총 부품)를 고려하지 않으면 추세는 잘못된 것입니다. 예를 들어 640도에서 생산된 총 부품은 10개이지만 결함이 하나만 있어도 결함 비율이 10%가 됩니다. 추세선에 영향을 미칩니다. 해당 온도에서 생산된 부품 수를 기준으로 가중치를 부여하는 방법이 있습니까?
즉, 650, 655, 660은 실제로 생산되는 부품 수가 많아지고 명확한 모습을 보여주고, 온도가 증가하면 결함이 감소하는 경향을 나타냅니다. 또한 처음 두 점과 마지막 두 점을 버릴 수 없습니다.
감사해요
스크립트를 보내주셔서 감사합니다. 첨부된 실제 데이터를 확인하시기 바랍니다.
내 목표는 온도에 대한 결함 %를 표시하는 것입니다. 그러나 낮은 온도에서는 생산되는 부품 수가 적고 결함 비율이 너무 높기 때문에 곡선이 잘못된 표시를 제공합니다.
생산된 총 부품 수에 가중치를 부여하는 결함% 및 온도 곡선을 원합니다.
귀하의 데이터는 표본 크기 측면에서 매우 왜곡되어 있습니다.아마도 500개의 일관된 표본 크기로 확정 선별 설계를 실행하는 것을 고려해야 할 것입니다. DOE를 실행하지 않는 한, 다양한 플랫폼에서 데이터를 분석할 때 흥미로운 점은 없습니다.
'무게'가 무슨 뜻인지 잘 모르겠습니다. 각 공변량 수준의 총 부품 수는 이미 프로빗 분석의 일부입니다. 수준당 총 부품 수는 추정치의 신뢰 구간에 영향을 미칩니다. 일부 관측치는 빈도가 낮기 때문에 명시적 가중치를 적용할 필요가 없습니다. 실제로 추가 가중치를 적용하면 결과가 왜곡될 수 있습니다.
스크립트를 보내주셔서 감사합니다.
그러나 나의 주요 관심사는 온도 640, 645 및 670에서 생산되는 부품 수가 매우 적기 때문에 온도 640, 645 및 670에 대한 가중치가 낮아야 한다는 것이었습니다. 그러나 회귀 그래프에서 볼 수 있듯이 640, 645 및 670에 동일한 가중치가 부여되어 U자형 곡선이 생성됩니다.
그래프 빌더에는 모델 피팅 기능이 제한되어 있습니다. 이 데이터를 정확하게 분석하는 것을 '프로빗 분석'이라고 합니다. 그래프 > 그래프 빌더 대신 분석 > 모형 적합 대화 상자를 통해 일반화 선형 모형 피팅 특성을 사용합니다.
다음은 올바른 분석을 시작하기 위해 데이터와 테이블 스크립트로 JMP 데이터 테이블을 생성하는 스크립트입니다.
New Table( "untitled",
Add Rows( 7 ),
New Script(
"Model",
Fit Model(
Y( :Defective Parts, :Total Parts ),
Effects( :Temperature, :Temperature * :Temperature ),
Personality( "Generalized Linear Model" ),
GLM Distribution( "Binomial" ),
Link Function( "Probit" )
)
),
New Column( "Temperature",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values( [640, 645, 650, 655, 660, 665, 670] )
),
New Column( "Percentage Defects",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values( [0.1, 0.15, 0.03, 0.032, 0.03, 0.02, 0.1] )
),
New Column( "Total Parts",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Set Values( [10, 50, 200, 1000, 2000, 100, 10] )
),
New Column( "Defective Parts",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Formula( :Percentage Defects * :Total Parts )
)
);
이 스크립트를 파일 > 새로 만들기 > 스크립트 창에 복사한 후 실행하세요. 반응은 중간 온도 범위에서 최소값을 갖는 비선형으로 나타납니다.
이 모델을 저장한 다음 그래프 빌더에서 공식 열로 사용할 수 있습니다.
