再：このようなチャートの統計的管理この例では、出力に自然な変動が見られますか、それとも介入イベントが含まれますか？たとえば、信号はあるレベルまで上昇した後、プロセスが調整されて、信号がより低いレベルに戻り、新しいサイクルで時間とともに再び上昇するようになりますか？
再：このようなチャートの統計的管理こんにちは、メンテナンス後に信号が増加し始めます。
フェリーチェこのようなチャートの統計的管理こんにちは、添付画像に示されている動作で信号を制御する方法に関するいくつかの提案ですか？
ありがとうフェリス
再：このようなチャートの統計的管理私は他の人に助けと提案を提供するように勧めます。
出力は統計的な意味で制御されていません。非常に正の相関があります。何を探しているか、達成したいと思っていますか？私は助けたいと思っていますが、このリクエストでどこに行きたいかわかりません。
再：このようなチャートの統計的管理傾向が予想される場合は、それを制御できます。このウィキペディアを見る論文アプローチのため。
再：このようなチャートの統計的管理JMP Proで利用できるもう1つのアプローチは、機能データ分析です。（メンテナンス後の）個別のトレンドを関数として扱うことができます。
- プロセスが制御されているとみなされたときに一連の傾向を収集し、特別な原因欠席しました。
- すべての関数のデータを1つの列（スタック）に格納し、隣接する列を使用して、データ（行）がメンバーである関数を示すことをお勧めします。
- 選択する分析>特殊モデリング>機能データエクスプローラー 。
- Yロールの関数を持つデータ列と、IDロールのメンバーシップを持つデータ列を入力します。
- OKをクリックします。
- 線形BスプラインモデルまたはPスプラインモデルを使用します。
- 機能原理コンポーネントを保存します。
- 管理図ビルダーを使用して、FPCの安定性を分析します。
全体の概要は、制御アプリケーションで機能データまたはプロファイルを使用することに専念しています。Noorossana、R.、A。Saghaei、およびA. Amiri（2011）「プロファイル監視の統計分析」、John Wiley＆Sons、NYを参照してください。第2章では、単純な線形トレンドの制御に専念します。
