시뮬레이터의 결함률에 대한 신뢰 구간안녕하세요,
Fit Model-->Prediction Profiler의 시뮬레이터 기능에서 응답에 대한 결함률(비례 또는ppm 단위)에 대한 신뢰 구간을 얻는 방법이 궁금합니다.
감사합니다!
Re: 시뮬레이터의 결함률에 대한 신뢰 구간JMP Pro에 의존하는 부분은 " 공정 능력 분석 개요 하단에 있는 백분율 열을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 시뮬레이션을 선택합니다. " 안타깝게도 JMP Pro가 없었다면 이 기능을 복제하려면 스크립트가 필요했을 것입니다. 스크립트는 공식을 반복적으로 평가하고, 시뮬레이션된 결과를 Y 열에 복사하고, 공정 능력 분석을 실행하고, 공정 능력 분석 결과를 추출하고, 충분한 실행이 얻어질 때까지 별도의 데이터 테이블의 다음 행에 결과를 저장해야 합니다.
JMP 커뮤니티의 파일 교환 영역을 검색하여 이 스크립트와 유사한 것이 제출되었는지 확인할 수 있습니다.
Re: 시뮬레이터의 결함률에 대한 신뢰 구간안녕 마크,
자세한 절차 설명 감사드립니다. 안타깝게도 JMP Pro가 없습니다. 구체적으로 어떤 부분이 JMP Pro 전용 기능인지 지적해 주시겠습니까? Pro가 아닌 JMP에도 대체 절차가 있는지 제안해 주시겠습니까? 감사합니다.
Re: 시뮬레이터의 결함률에 대한 신뢰 구간JMP Pro가 있나요?
그렇다면 Fit Least Squares Edit the Formula에서 프로파일링 중인 모델에 대한 공식을 저장할 수 있습니다. 범주형 항을 원하는 수준에 대한 모수 추정값으로 바꿉니다. 연속형 요인의 열 이름을 원하는 고정 요인 수준으로 바꿉니다. 마지막으로 연속형 요인의 열 이름을 가변 요인의 표현식으로 바꿉니다.
Big Class로 설명하겠습니다. 나는 :weight = Intercept + :age + :sex + p*:height에 대한 선형 모델을 적합합니다. 예측 공식을 저장했습니다. 여기있어:
:age=14 및 :sex="F"를 선택하고 수정한 경우를 시뮬레이션한다고 가정해 보겠습니다. 나는 평균이 50이고 표준편차가 5인 정규분포로 높이를 변경하려고 합니다. 편집은 Match()의 첫 번째 인스턴스를 :age=14에 대한 매개변수 추정으로 대체하고 두 번째 인스턴스는 :sex="F"에 대한 매개변수 추정으로 대체합니다.:height 열은 Random Normal( 80,5)로 대체됩니다. 이 사례를 포착하기 위해 편집한 후 공식은 다음과 같습니다.
예측 수식 열을 선택하고 값을 복사합니다. 이러한 값에 대한 새 데이터 열을 만듭니다. 설명을 위해 사양 범위를 75 <= :weight <= 125로 구성했습니다. 이제 주어진 사양으로 유통 플랫폼에서 카피의 역량 분석을 수행합니다.
공정 능력 분석 개요 하단에 있는 백분율 열을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 시뮬레이션을 선택합니다. '전환'할 예측 수식 열을 선택하세요. 새 데이터 테이블에는 배포 플랫폼을 시작하기 위한 테이블 스크립트를 사용하여 시뮬레이션된 모든 실행이 포함되어 있습니다. 분위수 개요에서 경험적 신뢰 구간을 얻게 됩니다.
Re: 시뮬레이터의 결함률에 대한 신뢰 구간안녕 마크, 답장을 보내주셔서 감사합니다. 하나의 옵션으로 설명해주신 절차를 알고 있지만, 특히 한 번의 시뮬레이션만 실행한 후 분포 통계에서 불량률 값에 대한 신뢰 구간을 계산하는 방법에 관심이 있습니다. JMP에서 기본적으로 또는 공식을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있는 방법에 대한 정보가 있습니까? 감사합니다.
Re: 시뮬레이터의 결함률에 대한 신뢰 구간시뮬레이션을 사용하면 단순히 시뮬레이션 실행 수를 늘려 공정 능력 측도 추정치의 정밀도(유효 수치)를 높이는 것이 더 합리적입니다. 예측 프로파일러의 시뮬레이션 실행은 저렴하고 빠릅니다. 큰 숫자를 사용하여 시뮬레이션을 두 번 실행하고 결과를 비교하십시오. 이러한 비교를 통해 충분히 많은 실행 횟수를 결정할 때 추정치의 정밀도에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.
