Componentes de la varianza<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hola usuarios!
Me gustaría obtener los componentes de la varianza de un proceso que da un resultado numérico, incluidos operadores, instrumentos, lotes y días. Creo que hay dos formas de analizar esto.
Opción "Ajustar modelo" y definir el modelo.
Opción "Indicador de variabilidad" y defina las agrupaciones y el ID de muestra
¿Puede alguien explicarme cuál es la diferencia entre ambos módulos y cuándo usar uno u otro?
Gracias por tu ayuda.
Mejor,
Dave
Re: Componentes de VarianzaEstoy de acuerdo con Bill. Yo uso var comp para visualización y para ver cómo se dividen las variaciones (¿dónde está la variabilidad?). También puedes hacer un estudio GAGE R&R.
Modelo de ajuste le da estadísticas. Significado y capacidad de predicción, etc. Ambos son muy útiles dependiendo de su conjunto de datos ...
Re: Componentes de VarianzaDavid,
Para mí, la mayor diferencia es que puedes usar el modelo de ajuste para buscar causa y efecto, y la comparación, y junto con eso obtienes un modelo para predecir lo que sucederá en varias configuraciones "qué pasaría si". El generador de perfiles de predicción es una gran herramienta para ese propósito. Con el medidor de variabilidad puede buscar causa y efecto, pero no puede predecir que solo puede comparar. En ambos casos, debe poder encontrar el factor que más contribuye a la variación que está viendo.
HTH
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Re: Componentes de VarianzaPor favor, ¿alguien puede arrojar algo de luz sobre mi duda? ¿Algún enlace o literatura?
¡Gracias!
David
