こんにちは、みんな、
JMPのVariability Attribute Gaugeプラットフォームで生成された「MissClassification Probabilities Report」の背後にある統計の詳細をよりよく理解するという点で、誰かが私を正しい方向に向けることができますか?
これらは、連続的な Y 対カテゴリ X の分析に基づいてどのように計算されますか (測定対オペレーター、パート、オペレーター*パートがある場合のゲージ R&R など)。
私は、アルファとベータの概念、およびそれらを補完する概念に精通しています。これらはアルファ版とベータ版にどのように関連していますか?
JMP ヘルプ (Quality and Process Methods Book) で見つけた内容は次のとおりです。
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誤分類確率
測定のばらつきにより、良品が不合格になり、不良品が受け入れられる場合があります。 これは誤分類。 を選択したら、誤分類確率オプションをまだ選択していない場合は、モデル タイプを選択して仕様限界を入力するよう求められます。
の例誤分類確率報告
次の点に注意してください。
• 1 番目と 2 番目の値は条件付きです確率。
• 3 番目と 4 番目の値は共同です確率。
• 5 番目の値は限界確率です。
•最初の 4 つの値は確率測定変動が減少するにつれて減少するエラーの数。
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あなたが提供できる洞察を事前にありがとう！
こんにちは、
これは、JMP の誤分類確率の出力を説明するときに使用する追加説明のページです。
これが少し役立つことを願っています。
