Dividere la distribuzione in due, con mediana e sigma selezionati per ciascuno<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ho una distribuzione di parti, per esempio la loro lunghezza in millimetri, circa 5000 parti in totale con la mediana di 3,53 (vedi sotto)
Quello che voglio fare con questa distribuzione di parti è essenzialmente creare 2 distribuzioni da esso ed eseguire 2 valutazioni su ciascuna distribuzione. Una distribuzione deve avere una mediana di 3.52 e l'altra 3.62, entrambe con sigma simile (0.28). Le parti non possono entrare in entrambi i gruppi, deve essere l'una o l'altra. Quindi ogni distribuzione dovrebbe apparire come di seguito:
3.52 Distribuzione eval
3.62 Distribuzione abituale
Al momento ho un metodo per farlo ma è piuttosto lungo e noioso. Mi chiedevo se ci fosse un modo rapido per farlo in JMP?
Non penso che otterrai le risposte di cui hai bisogno con il tuo approccio attuale. TUTTAVIA, si potrebbe provare il partizionamento ricorsivo e / o le reti neurali per "estrarre" i dati per comprendere gli effetti della lunghezza. Ho trovato che questo è un approccio utile alla comprensione delle variabili chiave dal profiler (s) sviluppato.
Ri: Dividere la distribuzione in due, con mediana e sigma selezionati per ciascunoGrazie Lou, ma ho bisogno di prendere una serie di dati reali e dividerli in due, il tuo metodo crea due set di dati casuali con una media impostata e un sigma. Quasi arrivati
Ri: Dividere la distribuzione in due, con mediana e sigma selezionati per ciascunoSì, capisci praticamente cosa sto cercando di fare. Sono d'accordo con i tuoi metodi, ma ci sono alcune ragioni sottostanti per cui deve essere fatto in questo modo. Fondamentalmente non possiamo fare un DOE in questa fase, sappiamo che la lunghezza gioca il ruolo principale nella prossima fase di test. La selezione di campioni da parti alte e parti basse non avrebbe lo stesso sigma per i parametri di lunghezza che la prossima fase di test vedrebbe se la quantità di produzione completa è stata testata, quindi è per questo che vorremmo che il nostro sigma fosse simile.
Ri: Dividere la distribuzione in due, con mediana e sigma selezionati per ciascunoNon sono sicuro di capire completamente, ma allegato è un file che utilizza la formula casuale per generare i due diversi set di dati che hai descritto. Inoltre ho aggiunto la tabella dei dati in pila.
Ri: Dividere la distribuzione in due, con mediana e sigma selezionati per ciascunoScott, controlla la mia comprensione di ciò che stai cercando di fare: hai una popolazione di quasi 5000 parti. Si desidera creare due sottopopolazioni dalla popolazione madre con mediane di 3.52 e 3.62 e con valori sigma simili (0.28). Quindi valuterà le due sottopopolazioni per determinare se la differenza nelle mediane ha un effetto su un test successivo. Se questo è ciò che stai cercando di fare, allora metterei in discussione la validità statistica del tuo approccio. Se questo è il caso, allora ti suggerisco di costruire un DOE con la lunghezza come variabile indipendente. Ho utilizzato i Disegni di screening definitivi e li ho trovati molto efficienti.
Un altro punto riguarda la validità del tuo approccio: se il tuo processo per produrre le 5000 parti mostra un "ragionevole controllo statistico" per la lunghezza, allora il tuo approccio non è certamente valido. Tuttavia, se il processo non è stabile (e l'istogramma di bell'aspetto NON conferma se il tuo processo è stabile o meno perché l'istogramma perde l'ordinamento), puoi selezionare campioni da periodi di valori alti e / o bassi e confrontali per la valutazione. Tuttavia, vorrei ancora fare un DOE adeguatamente coassuito.
Ri: Dividere la distribuzione in due, con mediana e sigma selezionati per ciascunoDevo dividere la distribuzione perché entrambi gli eval attraverseranno gli stessi scenari di test (fase successiva) ma vogliamo vedere quale effetto ha la lunghezza sul prossimo set di risultati del test. Per fare ciò devo fornire un set di numeri di parte per la distribuzione 3.52 e il numero di parte per la distribuzione 3.62 per tenere traccia dei gruppi di valutazione.
C'è un modo di usare la funzione random () per creare manualmente una distribuzione di parti con una media e un sigma? e da quello in grado di selezionare i due gruppi di parti senza parti sovrapposte nei due gruppi?
Ri: Dividere la distribuzione in due, con mediana e sigma selezionati per ciascunoScott, mi sto chiedendo perché vuoi dividere la distribuzione. I dati ordinati per il tempo mostrano un sistema dentro o fuori dal controllo statistico. Le parti provengono da diversi processi / macchine? Perché una mediana deve essere 3.52 e l'altra 3.62? Qual è lo scopo dello studio?
I migliori saluti,
Steve
Ri: Dividere la distribuzione in due, con mediana e sigma selezionati per ciascunoQual è il metodo attuale? Immagino che possa essere programmato per automatizzare.
Data la varietà di possibili combinazioni di sottoinsiemi (ci sono molti modi per generare sottoinsiemi A e B che significano i tuoi criteri di mediana e sigma), non sono sicuro di una risposta generica.
Qual è il tuo obiettivo di questi sottoinsiemi?
