Composants d'écart<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Salut les utilisateurs !
Je souhaite obtenir les composantes de variance d'un processus donnant un résultat numérique, y compris les opérateurs, les instruments, les lots et les jours Je pense qu'il y a deux façons d'analyser cela
-option "Ajuster le modèle" et définir le modèle
-option "Variability Gauge" et définir les regroupements et l'ID d'échantillon
Quelqu'un peut-il m'expliquer quelle est la différence entre les deux modules et quand utiliser l'un ou l'autre ?
Merci de votre aide.
Meilleur,
David
Objet : Composants de varianceJe suis d'accord avec Bill. J'utilise var comp pour visualisation et de voir comment les variances se répartissent (où est la variabilité ?).Vous pouvez également faire une étude GAGE R&R.
Le modèle Fit vous donne des statistiques. signification et capacité de prédiction, etc. Les deux sont très utiles en fonction de votre jeu de données...
Objet : Composants de varianceDavid,
Pour moi, la plus grande différence est que vous pouvez utiliser le modèle d'ajustement pour rechercher la cause et l'effet, et la comparaison et avec cela, vous obtenez un modèle pour prédire ce qui se passera à divers paramètres "et si".Le profileur de prédiction est un excellent outil à cette fin.Avec la jauge de variabilité, vous pouvez rechercher la cause et l'effet, mais vous ne pouvez pas prédire, vous ne pouvez que comparer. Dans les deux cas, vous devriez être en mesure de trouver le facteur qui contribue le plus à la variation observée.
HTH
Facture
Objet : Composants de varianceS'il vous plaît, quelqu'un peut-il éclairer mon doute? Des liens ou de la littérature?
Merci!
David
