Autokorrelation durch JMP14Ich überprüfe meine Schulungs-Powerpoint-Datei, in der ich im Jahr 2007 ausgebildet wurde. Wenn wir ein Kontrolldiagramm erstellen möchten, müssen wir die Normalität der Daten überprüfen. Und auch Autokorrelation von JMP.
Ich versuche, die Autokorrelationsprüfung für JMP14 zu durchsuchen, kann sie aber nicht finden.
Jede Funktion in JMP14, die anstelle der Autokorrelation verwendet werden soll.
In der vorherigen Version von JMP müssen wir vorbeigehen
Autokorrelationsprüfung – In JMP:
Analysieren > Modellierung > Zeitreihen
Wenn mehrere Messungen pro Charge durchgeführt werden,
Führen Sie eine Analyse der Losdurchschnitte durch
Überprüfen Sie, ob alle Balken innerhalb der blauen Balken liegen.
Keine Balken außerhalb der Grenzen = keine Autokorrelation
Erweiterte statistische ModellierungBetreff: Autokorrelation von JMP14@statman Vielen Dank für Ihre freundliche Anleitung.
Ich möchte mein Verständnis für die Anwendung einer Kontrollkarte mitteilen. Der Grund, warum wir die Normalität überprüfen müssen, besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten, die wir zur Berechnung der Kontrollgrenze zu Beginn verwenden, angemessen sind. Möglicherweise stellen wir fest, dass die Daten aufgrund der Mischung von Daten von zwei Maschinen abnormal sind. Einige Daten stammen von verschiedenen Betreibern. Bei einer Mischung mit zwei Maschinen ist es besser, zwei Kontrollkarten zu erstellen. Wenn der Fehler bei einer anderen OP-Gruppe auftritt, sollten wir ihn unterbrechen, da es sich um ein vorübergehendes Problem handelt.
Was die Autokorrelation angeht, ist das für mich neu. Ich benutze es noch nie zuvor. Ich denke, es wird auch zur Überprüfung von Anomalien verwendet. Ich werde versuchen, es anhand einiger Daten besser zu verstehen.
Eigentlich habe ich vor, eine Kontrollkarte auf meinen Prozess anzuwenden. Ich muss meinen jungen Ingenieur ausbilden. Nachdem ich die Autokorrelation studiert habe und mir darüber nicht 100 % im Klaren bin, werde ich das nicht erklären und nur den Normalitätstest und auch den Kontrolldiagramm-Regeltest verwenden.
Nochmals vielen Dank für die Anregungen und das Wissen des Experten. Sollten Sie weitere Ratschläge haben, zögern Sie bitte nicht, mir diese mitzuteilen.
@markbailey Vielen Dank für Ihren Rat.
Betreff: Autokorrelation durch JMP14@Mark_Bailey Ich habe Ihre Frage zur automatischen Korrelation bereits beantwortet, aber ich muss fragen, warum Sie die Daten auf Normalität überprüfen, bevor Sie ein Kontrolldiagramm verwenden. Sie erkennen, dass die Verwendung einer Kontrollkarte KEINE Normalität voraussetzt. Shewharts Argument auf den Seiten 275-277 von Economic Control of Quality of Manufactured Product. Auf diesen Seiten scheint Shewhart kurz mit der Idee zu spielen, den Wahrscheinlichkeitsansatz zu verwenden. Er paraphrasiert seine Argumentation auf diesen Seiten und weist darauf hin, dass wir, wenn ein Prozess exakt stabil wäre, das heißt, er würde unbeirrbar einem präzisen mathematischen Modell entsprechen, und wenn wir die Details seiner zugrunde liegenden (festen) statistischen Verteilung kennen würden, wir dann mit der Wahrscheinlichkeit arbeiten könnten Grenzen. Allerdings weist er darauf hin, dass wir in der Praxis nie wissen, welche Art von statistischer Verteilung angemessen ist. Während Statistiker normalerweise, fast so, als wäre es eine ausgemachte Sache, für ihre Lieblingsverteilung, die Gauß- oder Normalverteilung, plädieren, Shewhart verzichtet auf Seite 12 seines 1939 erschienenen Buches „Statistical Method from the Viewpoint of Quality Contro“ auf die Verwendung der Normalverteilung l.“ (Shewhart's Charts and the Probability Approach, Wheeler und Neave, Neunte Jahreskonferenz der British Deming Association, 1996)
Auf den Seiten 334–335 von Out of the Crisis sagt Deming:
„Die Berechnungen, die zeigen, wo die Kontrollgrenzen auf einer Karte zu platzieren sind, basieren auf der Wahrscheinlichkeitstheorie. Dennoch wäre es falsch, der Wahrscheinlichkeit, dass ein statistisches Signal zur Erkennung einer besonderen Ursache falsch sein könnte oder dass die Karte bei Vorliegen einer besonderen Ursache kein Signal senden könnte, eine bestimmte Zahl zuzuordnen. Der Grund dafür ist, dass kein Prozess, außer bei künstlichen Demonstrationen durch die Verwendung von Zufallszahlen, stetig und unerschütterlich ist. Es stimmt, dass einige Bücher über die statistische Qualitätskontrolle und viele Schulungshandbücher zum Unterrichten von Kontrolldiagrammen ein Diagramm der Normalkurve und der Flächenanteile darunter zeigen. Solche Tabellen und Diagramme sind irreführend und behindern das effektive Studium und die Verwendung von Kontrollkarten .“
Zum HINZUFÜGEN bezüglich der Autokorrelation:
„Ein Hauptproblem des Wahrscheinlichkeitsansatzes für Kontrollkarten besteht daher darin, dass er überhaupt keinen Bezug zur Realität hat.“ Die für die mathematische Behandlung verwendeten Annahmen werden zu Verboten, die der Praxis fälschlicherweise auferlegt werden. Einschränkungen wie die folgenden sind häufig anzutreffen. „Die Daten müssen normalverteilt sein.“ „Die Kontrollkarte funktioniert aufgrund des zentralen Grenzwertsatzes – daher muss man Untergruppen von mindestens fünf Beobachtungen haben.“ „ Das Diagramm funktioniert nicht mit seriell korrelierten (autokorrelierten) Daten „Die Beobachtungen müssen voneinander unabhängig sein, bevor Sie eine Kontrollkarte verwenden können.“ Dies und ähnliche Beispiele sind Beispiele dafür, wie der Hund mit dem Schwanz wedelt. Die zur Bequemlichkeit des Mathematikers ausgewählten Annahmen werden zu Voraussetzungen für die Verwendung der Technik. Bei Regelkarten ist diese Umkehrung sowohl unangemessen als auch irreführend.
Betreff: Autokorrelation von JMP14Ja, die Time Series-Plattform stellt den Autokorrelationskoeffizienten für verschiedene Verzögerungen bereit.
Informationen zur Autokorrelation erster Ordnung erhalten Sie auch in der Fit Least Squares-Plattform. Wählen Sie Analysieren > Modell anpassen. Wandeln Sie die Antwort in der Y-Rolle um und fügen Sie die Zeitvariable zu den Effekten hinzu. OK klicken. Klicken Sie oben auf das rote Dreieck und wählen Sie „Zeilendiagnose“ > „Residuum nach Zeile darstellen“ und „Durbin-Watson-Test“.
