計算小樣本量的非參數公差區間 (2020-EU-30MP-343)級別：高級
Oliver Thunich，顧問，STATCON GmbH
在工業生產中，公差區間被廣泛用於確定過程的質量。然而，常用的公差區間假設數據的正態分佈，這對許多過程來說是有問題的。 根據客戶的要求，我們提出了一種計算非參數公差區間的可能性，方法是使用 JMP 中實施的非參數經驗似然方法計算分位數的置信區間。 隨著所需樣本量變得非常小，傳統的非參數置信區間往往會返回不穩定的結果。 因此，我們開發了一個 JSL 腳本，該腳本擴展了經驗似然法，即使樣本很小，也能夠為大部分人口生成穩定的非參數公差區間。 一項模擬研究評估了該方法與使用生產數據和生存分析數據的現有方法相比的性能。 我們發現所提出的方法比現有方法穩定得多，尤其是當數據與正態分佈有很大差異時。 將 JMP 與實施的方法結合使用，我們能夠在測量質量非常昂貴和/或耗時的過程中確保流程的質量。
爆發JSL 應用程序開發質量和可靠性回复：計算小樣本量的非參數公差區間 (2020-EU-30MP-343)我沒有劇本。
對不起。作者表示將有償提供劇本。
回复：計算小樣本量的非參數公差區間 (2020-EU-30MP-343)你能得到 JSL 腳本嗎？ 我也想看看。
回复：計算小樣本量的非參數公差區間 (2020-EU-30MP-343)我也想要劇本。 謝謝你。
回复：計算小樣本量的非參數公差區間 (2020-EU-30MP-343)嗨奧利弗，
您的演示文稿提到了 JMP JSL 腳本。你有可能讓它可用嗎？
謝謝，
阿森看
回覆：計算小樣本量的非參數公差區間 (2020-EU-30MP-343)@olithun能有測試腳本嗎？
