스크립팅 - 최적 분포를 선택하고 능력 매개변수를 수집하는 방법은 무엇입니까?다음을 수행하는 스크립트를 만들고 싶습니다.
1) 데이터 세트 가져오기(한 번에 1개의 열)
2) 모든 분포에 대해 연속 적합을 수행합니다.
3) 가장 적합한 것을 찾고, 사양 한계를 적용하고, 성능 매개변수(구체적으로 CpK)를 분석합니다.
4) CpK(및 기타 항목)를 테이블에 출력합니다.
이 작업을 수동으로 수행하는 방법을 알고 있지만 이 작업을 수행하고 스크립트를 저장한 후에도 스크립트는 원래 수행했던 것과 동일한 분석을 다시 생성하지 않습니다. 주어진 분포(최상위 삼각형 대신 Normal 3 옆의 빨간색 삼각형) 내에서 사양 제한을 설정하면 스크립트에서 완전히 사라집니다. 최상위 수준에서 설정하면 정보가 저장되지만 이 분석을 실행할 데이터 세트는 50-100개이며 이는 다양한 분포입니다. 가장 적합한 것을 찾으려면 스크립트가 필요하고 이 분석을 수행하십시오.
아래 예제 1은 제가 작업한 코드 조각입니다(아직 테이블로 출력하지는 않았지만 최소한 올바른 배포 및 분석을 얻음). 그러나 데이터가 Normal 3 혼합이 될 것임을 알아야 합니다. 예제 2를 사용하면 기본값은 정규 분포로 설정되는데 이는 잘못된 것입니다. 가장 적합한 것을 매개변수로 평가하는 방법을 알아낼 수 있다면 스위치 함수나 비교 기능에서 각 분포에 필요한 구문을 설정하는 데 사용할 수 있습니다.
// Example 1 that gives meaningful results, but requires me to know the distribution
Distribution(
Column("Test Data"),
Fit Distribution (Normal Mixtures( Spec Limits( LSL( -1 ), USL( 1 ) ), Clusters( 3 ) )
)
);
// Example 2 gives garbage because it assumes the distribution is normal, and it's never normal
Distribution(
Column("Test Data"),
Fit Distribution ("All"), Capability Analysis ( LSL( -1 ), USL( 1 ) )
);테이블로 출력하는 데 대한 다른 도움도 좋을 것입니다. 이것은 나의 첫 번째 JMP 스크립트이며 스크립팅 가이드에서 명확한 예를 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다.
Re: 스크립팅 - 최적 분포를 선택하고 능력 매개변수를 수집하는 방법은 무엇입니까?나는 스티븐의 주의에 동의한다.
나는 스크립트를 사용하여 이러한 분석을 직접 수행하는 지루함을 줄이고 싶은 마음을 이해합니다. 스크립트는 JMP 활동을 자동화하는 완벽한 방법입니다.
그러나 모든 분포 모델을 한 번에 적용하고 순위를 매기는 기능은 탐구적인 분석. 프로세스 동작에 대해 알려진 바가 거의 없는 프로세스 개발 초기에 이러한 탐색을 수행할 수 있습니다. 반면에 역량 연구를 수행하는 것은 확증적인 많은 정보가 알려져 있고 프로세스에 대해 아무것도 변경되지 않는 프로세스 개발 후반에 수행되는 분석입니다. 예를 들어, 적절한 공정 능력 분석을 위해서는 적어도 1단계를 통해 프로세스 제어가 입증되어야 합니다.
실제로 자동화할 수는 없습니다. 주관적인 결정 사용 중 유통 모델에 대해 객관적인 방법 . 아니면 이렇게 표현해야 할 것 같습니다. "할 수 있다고 해서 반드시 해야 한다는 뜻은 아닙니다."
Re: 스크립팅 - 최적 분포를 선택하고 능력 매개변수를 수집하는 방법은 무엇입니까?수치적으로 가장 적합한 것이 항상 논리적으로 가장 적합한 것은 아니기 때문에 가장 적합한 것을 신중하게 사용하겠습니다. 내 경험에 따르면 배포 플랫폼이 과적합이라는 것을 알았습니다. 예를 들어 Normal 3 혼합물이 가장 적합하다고 제안했지만 데이터 생성 방법에 대한 이론을 기반으로 하면 로그 정규 적합이 가장 적합했습니다.
어느 정도 주관적인 평가가 필요합니다. 위의 예에서 좀 더 이국적이고 복잡한 적합에 대한 AICc 점수는 극히 일부만 낮았습니다. 많은 열이 데이터 생성 방법에 대해 동일한 메커니즘을 공유하는 경우 모든 다른 열의 순위를 결합하여 모든 열에서 가장 적합한 순위를 선택하는 것이 현명할 수 있습니다.
각 열에 대한 최적 적합 테이블을 저장하고 순위를 매기고 비교한 다음 열 전체에서 최적 적합을 추출해야 하므로 JSL이 조금 더 필요합니다.Re: 스크립팅 - 최적 분포를 선택하고 능력 매개변수를 수집하는 방법은 무엇입니까?도움을 주셔서 감사합니다. 그러나 공정 능력 분석은 여전히 정규 분포로 기본 설정되어 있습니다. 그래도 내 스크립트를 개선하는 방법에 대한 다른 코딩 아이디어를 제공해 주셨네요! "개요 상자" 명령은 매우 유용합니다.
"개요 상자"를 사용하여 분포 비교 테이블에서 가장 적합한 항목을 구문 분석하고 해당 이름(일반 3 혼합물)을 잘라 해당 분포에 필요한 공정 능력 분석 호출에 필요한 문자열을 생성할 수 있었습니다. 이것은 우아하지는 않지만 지금까지는 작동하고 있습니다.
감사해요.
Re: 스크립팅 - 최적 분포를 선택하고 능력 매개변수를 수집하는 방법은 무엇입니까?다음은 좋은 시작을 제공하는 스크립트입니다. 단일 열에 대해 원하는 작업을 수행합니다.
names default to here(1);
dt=open("$SAMPLE_DATA\big class.jmp");
// Set the limits for the target column
dt:height << set property("spec limits",{LSL(57),USL(68),show limits(1)});
// Run the Distribution Platform
dis=Distribution(
Continuous Distribution( Column( :height ), Fit Distribution( "All" ) ),
capability analysis(1)
);
// Point to the first capability analysis and create a data table from it
dtCpk = report(dis)[outline box(9)][1][3][1]<<MAKE data="https://community.jmp.com/" table=""></MAKE>
