如何抵消規格限制大家好，我在一家食品製造商工作，目前正在生產燕麥棒。 這是一個新過程，我們發現 X 射線系統的重量讀數存在一些顯著偏差。 我做了一些分析，似乎表明對於教學點以北的任何東西都會增加正偏差，而教學點以南的任何東西都會增加負偏差。 由於這種偏差，我們拒絕規格內的條，因為它們接近規格限制。 在我看來，我已經展示了足夠的證據表明，教學點以北的任何價值觀在某種程度上總是積極的偏見，南邊的任何價值觀也是如此。 所以從這裡開始，我想調整我們對 X 射線機的規格限制，以解決這種偏差。 任何人都可以推薦我應該如何在每個規格上找到這個攔截器嗎？ 謝謝
回复：如何抵消規格限制感謝您的精彩分析，我很高興您喜歡這個數據集！ 現在實際上，我是否應該採用兩個預測公式中的一個並通過分析器運行它們，然後輸入任一規範？ 預測值本質上應該告訴我我應該改變規格值以抵消這種偏差，對吧？回复：如何抵消規格限制感謝您的精彩分析，我很高興您喜歡這個數據集！ 現在實際上，我是否應該採用兩個預測公式中的一個並通過分析器運行它們，然後輸入任一規範？ 預測值本質上應該告訴我我應該改變規格值以抵消這種偏差，對吧？
回复：如何抵消規格限制糟糕，粘貼了錯誤的腳本，對此感到抱歉，現在已更正。
該模型適合：數據與：標準
然後我保存了逆預測列，它從 :Data 列預測標準。
在實踐中，這種“轉換”將糾正測量系統中非線性問題的偏差。
可以嘗試的東西：
1. 對 Data vs Standard 使用擬合模型，擬合 4p Robard 模型，保存列/保存逆預測列
2.對數據與標準使用擬合模型，按教學點分組，擬合 4p Robard 模型，保存列/保存逆預測列
3. 分析/質量/變異性。 在對話框中，:Standard 進入 Standard 角色，然後 :Data 和您剛剛創建的兩列進入 Y 響應角色，Teach Point 進入 X 分組角色，Sample ID 進入 Sample ID 角色。
//this works too
Variability Chart(
Y( :Data,:Standard Predictor,:Standard Predictor by Teach Point ),
X( :Teach Point, :Sample ID ),
Standard( :Standard )
):
現在變異性報告已經啟動，按住 Ctrl 鍵並從紅色小三角菜單中轉到 Gauge Studies 並選擇 Bias Report，以及 Linearity 報告（單擊 sigma 問題的取消）
報告（如果可行）將向您顯示，在轉換後的（逆預測公式）中，偏差較小，並且偏差中沒有或幾乎沒有線性。
這是一個非常有趣的數據集，謝謝
回复：如何抵消規格限制在您的腳本中，我將標準預測變量視為回歸變量。 那是指什麼？回复：如何抵消規格限制也許嘗試擬合 4p Robard 模型，然後將逆預測公式保存為用於偏差校正。
適用於所有教學點，在 USL Chewy 上可能不太好，但仍然相當不錯。
Fit Curve(
Y( :Data ),
X( :Standard ),
Group( :Teach Point ),
Fit Logistic 4P Rodbard(
Plot Actual by Predicted( 1 ),
Plot Residual by Predicted( 1 )
),
SendToReport(
Dispatch(
{"Logistic 4P Rodbard", "Residual by Predicted Plot"},
"Fit Nonlinear Diagnostic Plots",
FrameBox,
{Frame Size( 434, 230 )}
)
)
);
//This is the inverse prediction formula
Match( :Teach Point,
"LSL Chewy",
24.9145298299807 * Exp(
Log(
(32.3147049980956 - 18.3751462995063) / (:Data - 18.3751462995063)
- 1
) / -8.80085037624688
),
"23g Learning",
25.3324944849549 * Exp(
Log(
(33.3922517886217 - 18.0024302265495) / (:Data - 18.0024302265495)
- 1
) / -7.88036690230438
),
"24g Learning",
25.5173152024576 * Exp(
Log(
(33.3698484779835 - 18.1286639991536) / (:Data - 18.1286639991536)
- 1
) / -8.03788584010198
),
"USL Chewy",
24.8653808538003 * Exp(
Log(
(31.1879817143387 - 18.9552914323179) / (:Data - 18.9552914323179)
- 1
) / -10.2749089803876
),
.
)
