Ciao a tutti,
Qualcuno potrebbe indicarmi la giusta direzione in termini di migliore comprensione dei dettagli statistici alla base del "rapporto probabilità di classificazione errata" generato nella piattaforma di misurazione degli attributi di variabilità di JMP?
Come vengono calcolati sulla base di un'analisi su una Y continua rispetto a X categoriali (come in Gauge R&R quando abbiamo Misurazione vs Operatore, Parte e Operatore*Parte).
Conosco i concetti di alfa e beta e i loro complementi.In che modo sono correlati ad alfa e beta?
Ecco cosa ho trovato nella Guida di JMP (Libro sui metodi di qualità e di processo):
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Classificazione errata Probabilità
A causa della variazione di misura, le parti buone possono essere rifiutate e le parti difettose possono essere accettate. Questo è chiamato errata classificazione. Una volta selezionato il Classificazione errata Probabilità opzione, se non l'hai già fatto, ti viene chiesto di selezionare il tipo di modello e di inserire i limiti di specifica.
Esempio del Classificazione errata Probabilità Rapporto
Nota quanto segue:
• Il primo e il secondo valore sono condizionali probabilità.
• Il terzo e il quarto valore sono congiunti probabilità.
• Il quinto valore è una probabilità marginale.
• I primi quattro valori sono probabilità di errori che diminuiscono al diminuire della variazione di misura.
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Grazie in anticipo per tutti gli spunti che puoi offrire!
Ciao,
Questa è una pagina con una spiegazione aggiuntiva che utilizziamo quando descriviamo l'output delle probabilità di classificazione errata di JMP.
Spero che questo aiuti un pochino.
