计算小样本量的非参数公差区间 (2020-EU-30MP-343)级别：高级
Oliver Thunich，顾问，STATCON GmbH
在工业生产中，公差区间被广泛用于确定过程的质量。然而，常用的公差区间假设数据呈正态分布，这对许多过程来说是有问题的。 根据客户的要求，我们提出了一种计算非参数公差区间的可能性，方法是使用 JMP 中实施的非参数经验似然方法计算分位数的置信区间。 随着所需样本量变得非常小，传统的非参数置信区间往往会返回不稳定的结果。 因此，我们开发了一个 JSL 脚本，该脚本扩展了经验似然法，即使样本很小，也能够为大部分人口生成稳定的非参数公差区间。 一项模拟研究评估了该方法与使用生产数据和生存分析数据的现有方法相比的性能。 我们发现所提出的方法比现有方法稳定得多，特别是当数据与正态分布有很大差异时。 将 JMP 与已实施的方法结合使用，我们能够确保测量质量非常昂贵和/或耗时的过程的质量。
爆发JSL 应用程序开发质量和可靠性回复：计算小样本量的非参数公差区间 (2020-EU-30MP-343)@olithun如果您能提供测试脚本，那就太好了，谢谢。
回复：计算小样本量的非参数公差区间 (2020-EU-30MP-343)我没有剧本。
对不起。作者表示将有偿提供剧本。
回复：计算小样本量的非参数公差区间 (2020-EU-30MP-343)你能得到 JSL 脚本吗？ 我也想看看。
回复：计算小样本量的非参数公差区间 (2020-EU-30MP-343)我也想要剧本。 谢谢你。
回复：计算小样本量的非参数公差区间 (2020-EU-30MP-343)嗨奥利弗，
您的演示文稿提到了 JMP JSL 脚本。你有可能让它可用吗？
谢谢，
阿森看
回复：计算小样本量的非参数公差区间 (2020-EU-30MP-343)@olithun能有测试脚本吗？
