対数正規プロセス機能こんにちは。対数正規分布でスペックの上限があるプロセスがあります。Cpkを計算したいと思います。 私は私に異なる答えを与える2つのアプローチを試しました：
- プロセスの列プロパティとして仕様制限を保存します。 プロセスの分布をプロットし、次に連続適合-> LogNormalをプロットしてCpkを取得します（もちろん適合度をチェックします）
- 新しい列を追加します。 列の数式をlog（プロセス）として設定し、列の仕様の上限をlog（仕様の上限）として保存します。 分布をプロットし、機能分析からCpkを取得します。 連続適合->正常および適合度のチェックを介して検証します。
これらのアプローチのどれをお勧めしますか？ または、より良いアプローチを提案できますか？
どうもありがとう、
アレックス
Re：対数正規プロセス機能また、組み込みの工程能力分析を使用したCpkの結果と、データの対数変換を介してCpkを手動で計算する方法が、このような異なる結果をもたらす理由を理解しようとしています。 JMPが対数正規Cpkの計算に使用している式についての洞察をいただければ幸いです。
Re：対数正規プロセス機能私はあなたの欲求不満を理解しています。対数正規分布に保存変換がない理由に関する質問には、JMP開発者が回答する必要があります。
分布対数正規分布のCp/Cpkと、log（x）に変換して計算する独自のCp / Cpkの違いについては、PDFの計算に違いがあるようです。私はそれを内の説明から取っています
ヘルプ==>本==>基本的な分析
ただし、より完全な回答はJMPサポートから入手できるはずです。
Re：対数正規プロセス機能ジムに感謝します。 LogNormal変換を同じ方法で保存できないのは少しイライラします-GLog変換はさらに複雑さを追加しますが、これは正当化するのが難しく、同僚に説明するのが（さらに）難しいでしょう。
最初の2つのアプローチで異なる答えが得られた理由はありますか？
Re：対数正規プロセス機能私はあなたが指定した両方のテクニックを良いバイアルプロセスと考えています。ただし、実際に推奨するプロセスは、DistributionPlatformの非常に優れた組み込み機能です。配布プラットフォームを実行している場合は、次の場所に移動できます。
連続フィット==>すべて
次に、データを評価して、どの分布に適合するかを見つけます。完了したら、対数正規分布が適切であることがわかった場合は、「GLot」分布の下に移動して、
変換を保存
決定された一般化ログアルゴリズムを使用して新しい列を作成します
