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Intervalo de confianza para la tasa de defectos en el simulador

Hola,

 

Me pregunto cómo obtener un intervalo de confianza en la tasa de defectos (en proporción o unidades ppm) para una respuesta en la función Simulador de Ajustar modelo --> Prediction Profiler.

 

¡Gracias!

Re: Intervalo de confianza para la tasa de defectos en el simulador

La parte que depende de JMP Pro es " Haga clic derecho en la columna Porcentaje en la parte inferior del esquema de Análisis de capacidad y seleccione Simular. " Desafortunadamente, sin JMP Pro, se necesitarían scripts para duplicar esta funcionalidad. El script tendría que evaluar iterativamente la fórmula, copiar los resultados simulados a la columna Y, ejecutar el análisis de capacidad, extraer los resultados del análisis de capacidad, almacenar los resultados en la siguiente fila en una tabla de datos separada hasta que se obtuvieron suficientes ejecuciones.

 

Puede buscar en el área de Intercambio de archivos de la comunidad JMP para ver si se ha enviado algo parecido a este script.

Re: Intervalo de confianza para la tasa de defectos en el simulador

Hola, Mark,

 

Gracias por la explicación detallada del procedimiento. Lamentablemente no tengo JMP Pro. ¿Podría indicar qué partes son específicamente una característica exclusiva de JMP Pro y posiblemente sugerir si existe un procedimiento alternativo en JMP que no es Pro? Gracias.

Re: Intervalo de confianza para la tasa de defectos en el simulador

¿Tienes JMP Pro?

 

Si es así, puede guardar la fórmula para el modelo que está perfilando desde Ajustar mínimos cuadrados Editar la fórmula. Reemplace el término categórico con la estimación del parámetro para el nivel deseado. Reemplace el nombre de la columna para factores continuos con el nivel deseado para factores fijos. Finalmente, reemplace el nombre de la columna para factores continuos con la expresión para factores variables.

 

Lo ilustraré con Big Class. Me ajusto a un modelo lineal para :peso = intercepto + :edad + :sexo + p*:altura. Guardé la fórmula de predicción. Aquí lo tienes:

 

Digamos que quiero simular el caso en el que seleccioné y arreglé :age=14 y :sex="F". Tengo la intención de variar :height como una distribución normal con una media de 50 y una desviación estándar de 5. La edición reemplaza la primera instancia de Match() con la estimación del parámetro para :age=14 y la segunda instancia se reemplaza con la estimación del parámetro para :sex="F".La columna :height se reemplaza por Random Normal( 80,5). La fórmula se ve así después de editarla para capturar este caso:

 

Seleccione la columna de fórmula de predicción y copie los valores. Cree una nueva columna de datos para estos valores. Creé un rango de especificaciones de 75 <=: peso <= 125 a modo de ilustración. Ahora realice el análisis de capacidad de la copia en la plataforma de distribución con las especificaciones proporcionadas.

 

Haga clic derecho en la columna Porcentaje en la parte inferior del esquema de Análisis de capacidad y seleccione Simular. Seleccione la columna de fórmula de predicción para "cambiar". La nueva tabla de datos contiene todas las ejecuciones simuladas con un script de tabla para iniciar la plataforma de distribución. Obtendrá el intervalo de confianza empírico del esquema de cuantiles.

Re: Intervalo de confianza para la tasa de defectos en el simulador

Hola Marcos, gracias por la respuesta. Conozco el procedimiento que describió como una opción, pero estoy específicamente interesado en la forma de calcular el intervalo de confianza para el valor de la tasa de defectos a partir de las estadísticas de distribución después de ejecutar solo una simulación. ¿Tendría alguna información sobre cómo se puede hacer esto de forma nativa en JMP o con una fórmula? Gracias.

Re: Intervalo de confianza para la tasa de defectos en el simulador

Con la simulación, tiene más sentido simplemente aumentar el número de ejecuciones simuladas para mejorar la precisión (cifras significativas) de las estimaciones de las medidas de capacidad. Las carreras simuladas en Prediction Profiler son económicas y rápidas. Utilice un número grande, ejecute la simulación dos veces y compare los resultados. Esa comparación le dará una idea sobre la precisión de las estimaciones para decidir sobre un número suficientemente grande de ejecuciones.