분산 구성 요소<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕하세요!
나는 연산자, 도구, 많은 일을 포함한 수치 결과를 제공하는 프로세스의 분산 구성 요소를 얻고 싶습니다. 이것을 분석하는 두 가지 방법이 있다고 생각합니다.
- "모델에 맞춤"을 선택하고 모델을 정의하십시오.
- "Variability Gauge"옵션을 선택하고 그룹 및 시료 ID를 정의하십시오.
누구나 다른 모듈을 사용할 때와 다른 모듈을 사용할 때의 차이점을 설명 할 수 있습니까?
당신의 도움을 주셔서 감사합니다.
베스트,
데이브
재 : 분산 구성 요소빌과 동의합니다. 나는 var comp를 사용한다. 심상 (어떻게 변이가 있는가?). GAGE R & R 연구도 수행 할 수 있습니다.
맞는 모델은 당신에게 통계를 제공합니다. 유의성 및 예측 능력 등 둘 다 데이터 세트에 따라 매우 유용합니다 ...
재 : 분산 구성 요소데이비드,
나에게 가장 큰 차이점은 원인과 결과를 비교하기 위해 적합 모델을 사용할 수 있다는 것입니다. 그리고 이와 함께 다양한 "what if"설정에서 발생할 일을 예측하는 모델을 얻을 수 있습니다. 예측 프로파일 러는 그 목적을위한 훌륭한 도구입니다. 가변성 게이지를 사용하면 원인과 결과를 찾을 수 있지만 비교 만 할 수는 없습니다. 두 경우 모두보고있는 유사 콘텐츠에 가장 많이 기여하는 요소를 찾을 수 있어야합니다.
HTH
계산서
재 : 분산 구성 요소누구든지 내 의심에 대해 밝힐 수 있습니까? 어떤 링크 또는 문학?
감사!
데이비드
