안녕하세요 여러분,
JMP의 Variant Attribute Gauge Platform에서 생성 된 "MissClassification Probabilities Report"뒤에있는 통계적 세부 사항을 더 잘 이해한다는 관점에서 올바른 방향을 제시 할 수 있습니까?
Continouous Y vs Categorical X에 대한 분석 (예 : 측정 vs 연산자, 부품 및 연산자 * 부품이있는 게이지 R & R)에 대한 분석을 기반으로 어떻게 계산합니까?
알파와 베타의 개념과 그 보완책에 익숙합니다. 알파 및 베타와 어떤 관련이 있습니까?
JMP 도움말 (품질 및 프로세스 방법 책)에서 찾은 내용은 다음과 같습니다.
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오 분류 확률
측정 변동으로 인해 양호한 부품이 거부되고 불량 부품이 허용 될 수 있습니다. 이것은 ... 불리운다 오 분류. 선택하면 오 분류 확률 옵션을 아직 수행하지 않은 경우 모델 유형을 선택하고 사양 제한을 입력하라는 메시지가 표시됩니다.
의 예 오 분류 확률 보고서
다음에 유의하십시오.
• 첫 번째와 두 번째 값은 조건부입니다 확률.
• 세 번째와 네 번째 값은 공동입니다 확률.
• 다섯 번째 값은 한계 확률입니다.
• 처음 네 값은 확률 측정 변동이 감소함에 따라 감소하는 오차.
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당신이 제공 할 수있는 통찰력에 미리 감사드립니다!
여보세요,
JMP의 오 분류 확률 출력을 설명 할 때 사용하는 추가 설명이있는 페이지입니다.
이것이 조금 도움이되기를 바랍니다.
