ノンパラメトリック許容間隔<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />ノンパラメトリックデータがある場合、許容範囲を計算する簡単な方法を見つけることができませんでしたか？
再：ノンパラメトリック公差間隔それは素晴らしいことです。 ありがとう
再：ノンパラメトリック公差間隔JMPはパラメトリックな許容範囲のみを提供しますが、Jordanが指摘するように、ブートストラップは素晴らしいオプションです。 ピーター、私はこれらの計算を助けるExcelファイルを持っています。これは私のシックスシグマ時代のものでした。 喜んで共有します。
再：ノンパラメトリック公差間隔ジョーダンに感謝します。これは、パラメトリックな仮定を回避するための良いアイデアです。 たぶん、Minitabからの変換に彼らを満足させようとしているだけで、将来のアップセルのチャンスかもしれません。
再：ノンパラメトリック公差間隔Distributionからの分位数出力のブートストラップ分析はどうですか？許容範囲と正確に同じではありませんが、パラメトリックな仮定なしで同じタイプの情報を取得します。
もちろん、JMP Proのみのソリューションです。アップセルできるかもしれません！
再：ノンパラメトリック公差間隔スコットは良い選択肢ですが、この場合に私が望んでいたものではありません。 顧客は、ノンパラメトリックデータのみを使用して許容範囲内で現在できるように、自信とカバーする割合を選択できるようにしたいと考えています（これは、JMPで再作成することを望んでいるMinitabの機能です）。
再：ノンパラメトリック公差間隔ピーター、
これは機能しますか？[分布]に移動し、[連続フィット-滑らかな曲線]をフィットして、非パラメトリックフィットにします。
次に、赤い三角形のオプションは、分布からの分位に基づいてK-Sigmaの「仕様」を設定することでした。
その後、完全なノンパラメトリックプロセス機能を詳細に取得できます。
Big Classを使用した例を次に示します...
お役に立てれば！
スコット
