分散成分<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちはユーザー！
オペレーター、機器、ロット、日数など、数値結果を与えるプロセスの分散コンポーネントを取得したいと思います。これを分析するには2つの方法があると思います
- オプション "Fit model" とモデルの定義
- オプション "Variability Gauge" およびグループ化とサンプル ID を定義します
両方のモジュールの違いと、どちらをいつ使用するかを誰かに説明してもらえますか?
ご協力いただきありがとうございます。
一番、
デイブ
Re: 分散成分私はビルに同意します。 私はvar compを使用します視覚化分散がどのように分割されるかを確認します (変動性はどこにありますか?)。GAGE R&R スタディを行うこともできます。
フィットモデルはあなたに統計を与えます。重要性と予測能力など。どちらもデータセットに応じて非常に役立ちます...
Re: 分散成分デビッド、
私にとっての最大の違いは、適合モデルを使用して原因と結果を探し、比較できることです。それに加えて、さまざまな「what if」設定で何が起こるかを予測するモデルを取得できます。予測プロファイラーは、まさにその目的のための優れたツールです。変動性ゲージで原因と結果を探ることはできますが、予測することはできず、比較することしかできません。 どちらの場合も、見ている変動に最も寄与している要因を見つけることができるはずです。
HTH
明細書
Re: 分散成分誰かが私の疑いに光を当てることができますか? リンクや文献はありますか？
ありがとう！
デビッド
