非正規データ変換(能力分析)こんにちは皆さん、
非正規データがたくさんあるので、Continuous Fit と Fit All の使用方法を読みました。以下を参照してください。図1。
ここで 8.4-9.2 の仕様を強制する必要があるため、まず対数正規 (「適合分位の保存」を使用) 図 2 を選択してデータを変換しました。これは、Johnson-Si & Johnson Su が非常に奇妙なピークを示したためです。
今私は疑問に思っています:
1) 正しい変換を選択しましたか?
2) 「はい」の場合、8.4 と 9.2 のスペック値を変換する必要がありますか?
3) データはまだ正規ではないため、変換されたデータに対して工程能力分析を使用するのは正しいですか (適合度で示されます)。
お知らせ下さい
前もって感謝します
Re: 非正規データ変換(能力分析)OK...ここであなたに考えてみましょう。 データ範囲の 1 分位数と 99% 分位数における問題の特性のレベルが、その因子の高値と低値の開始値となる計画された実験を実行することを検討したことがありますか? そして、主要な出力特性に関連する他の要素を追加することもできるでしょうか? もちろん、ここでプロットした変数は、実験のコンテキスト内の応答ではなく因子として使用する必要があります。 そして、おそらく顧客の最終用途のニーズによって引き起こされる、使用特性に対する意味のある適合性を見つけてください。 多要素実験を実行する必要さえありません...ただし、非常に貴重な情報が得られる可能性があります...特に、この単一の要素がプロセス全体に影響を与える他の要素と相互作用する場合は。 プライベートメッセージもお送りします。
Re: 非正規データ変換(能力分析)ありがとう
実際、スペック制限は上記のプロセスについてあなたが言ったように設計されているので、私は笑わせてもらいました。
したがって、私たちの当面の課題は、限界に挑戦し、これらが現実の世界に適用できるかどうかを再考することです。
正常性をテストしましたが、合格しませんでした。
私は非正規データでの管理図の使用についてたくさん読み、データの性質に関係なく管理図を使用できることを知っています。
これで、手元のデータに基づいた管理限界が得られました。
これらの制限を使用して能力指数を計算し、仕様制限と管理制限を比較したいと考えています。
Re: 非正規データ変換(能力分析)返信いただきありがとうございます、
JMP14を使用しています。
私は上記の方法を使用しましたが、非常に便利で直感的ですRe: 非正規データ変換(能力分析)どの変換、工程能力指数、または当面の実際的な問題に関連するその他の統計について心配することには、あまりこだわりすぎないと思います。 このプロセスはひどく無能です...結論は本質的に「統計的」ではありません...しかし、仕様限界を重ね合わせて変換されていないデータをざっと検査すると、データの大部分が仕様限界の外にあることがわかります。 あなたのプロセスは安定していて、原因のばらつきがなく安定していると思います。 その場合は、次は難しい部分に移ります...変動を減らすかです。 あるいは、最初のステップは規格限界の妥当性と適用可能性を疑問視することかもしれません。 それらは現実生活の基準を反映していますか? 規制、サプライヤー主導、顧客主導、業界標準/仕様主導? それとも、「適切な公差値がどのようなものであるべきかまったく分かりません...したがって、製造に「目標」を強制するために、仕様範囲の中心として目標を使用するだけです...そしてそこからプラスまたはマイナス 10% 進みます。
笑わないでください...この考え方が業界で頻繁に適用されているのを見てきました。
Re: 非正規データ変換(能力分析)「ベストプラクティス」とは、「最適な」基準ではなく、データを生成するプロセスに関する知識に基づいて分散モデルを選択することだと思います。 基準は単一のサンプルに基づいています。 知識は母集団に基づいています。
分布プラットフォームで分布を近似する場合、近似されたモデルの赤い三角メニューには、非正規分布の工程能力分析を開始するコマンドが含まれていることに注意してください。 この場合、規格限界を変換する必要はありません。
Re: 非正規データ変換(能力分析)@RBAero 、
使用している JMP または JMPPro のバージョンについては言及していません。 PC にプロセス機能プラットフォームがある場合、以下のリンクにステップバイステップの例が表示されます。 分布を設定するか、最適化を使用するかを選択できます。パーセンタイルの最尤推定値を使用する PPK は、よく使用される選択肢です。
PPK と Cpk の計算は、同一かつ独立に分散されたデータ ( IID ) を前提とし、体系的な変動がないことを意味することに注意してください。
お役に立てれば。
非正規能力分析のための JMP ドキュメント
