JMP14による自己相関2007 年にトレーニングを受けたトレーニングのパワーポイント ファイルを確認します。 管理図を作成する場合、データの正規性をチェックする必要があります。 JMPによる自己相関も。
JMP14で自己相関チェックを検索しようとしましたが、見つかりません。
自己相関の代わりに使用する JMP14 の関数。
JMP の以前のバージョンでは、次のようにする必要があります。
自己相関チェック – JMP の場合:
分析 > モデリング > 時系列
ロットごとに複数の測定を行う場合、
ロット平均で分析を行う
すべてのバーが青いバーの範囲内に収まるかどうかを確認します。
限界外にバーがない = 自己相関なし
高度な統計モデリングRe: JMP14による自己相関@スタットマンご親切にご指導いただき、誠にありがとうございました。
管理図の適用について私の理解を共有したいと思います。 正規性をチェックする必要がある理由は、開始時に管理限界を計算するために使用するデータが適切であることを確認するためです。 2台のマシンのデータが混在したり、別のオペレータのデータが混在したりすることにより、データに異常があることが判明する場合があります。 2台で混合する場合は、管理図を2つ作成した方が良いでしょう。 OP の別のグループによって異常が発生した場合は、一時的な問題であるため、それを切断する必要があります。
自己相関については、これは私にとって新しいことです。 今まで一度も使ったことがないんです。 異常確認にも使えそうです。 もっと理解するためにいくつかのデータを試してみます。
実際に、管理図をプロセスに適用する予定です。 私は若いエンジニアを訓練しなければなりません。 自己相関を勉強した後、それが 100% 明確でない場合は説明せず、正規性検定のみを使用し、管理図のルール検定も使用します。
専門家からのアドバイスや知識をいただきまして、重ねて御礼申し上げます。 追加のアドバイスがございましたら、お気軽にお知らせください。
@マークベイリーアドバイスありがとうございました。
Re: JMP14による自己相関@Mark_Bailey自動相関の質問にはすでに答えていますが、管理図を使用する前にデータの正規性をチェックする理由を尋ねる必要があります。 管理図を使用する際に正規性を前提としていないことがわかります。 『製造された製品の品質の経済的管理』の 275 ～ 277 ページにあるシューハートの議論。 これらのページでは、シューハートは確率アプローチを使用するというアイデアを簡単に試しているようです。 これらのページでの彼の議論を言い換えると、彼は、プロセスが正確に安定している場合、つまり、何らかの正確な数学モデルに揺るぎなく適合している場合、そしてその基礎となる（固定された）統計的分布の詳細を知っている場合、確率の観点から作業できると指摘しています。限界。 しかし、実際には、適切なタイプの統計分布がわからないと彼は指摘します。 統計学者は通常、自分の好みの分布であるガウス分布または正規分布について、ほとんど当然の結論であるかのように膨らみますが、シューハートは、1939 年の著書『品質管理の観点からの統計的手法』の 12 ページで正規分布の使用を廃止しました。 l。」 (シューハートのチャートと確率アプローチ、ウィーラーとニーブ、英国デミング協会第 9 回年次会議、1996 年)
『危機からの脱却』の 334 ～ 335 ページで、デミングは次のように述べています。
「管理限界を図表上のどこに設定するかを示す計算は、確率論に基づいています。 それにもかかわらず、特殊原因を検出するための統計信号が間違っている可能性がある、または特殊原因が存在するときにチャートが信号を送信できない可能性があるという確率に特定の数字を付けるのは間違いです。 その理由は、乱数を使った人為的な実証以外のプロセスは、安定的で揺るぎないものだからです。 確かに、品質の統計的管理に関するいくつかの本や、管理図を教えるための多くのトレーニングマニュアルには、正規曲線とその下の面積の割合のグラフが示されています。 このような表や図は誤解を招き、管理図の効果的な研究や使用の妨げになります。 」
自動相関に関して追加するには:
「したがって、管理図への確率アプローチの大きな問題は、それが現実とまったく乖離していることです。 数学的処理に使用される仮定は、実践の際に誤って課せられる禁止事項となります。 一般に、次のような制限が発生します。 「データは正規分布する必要があります。」 「管理図は中心極限定理のおかげで機能します。したがって、少なくとも 5 つの観測値からなるサブグループが必要です。」 「グラフは、直列相関 (自己相関) データでは機能しません。 —管理図を使用するには、観測値が互いに独立している必要があります。」これらや同様の例は、犬が尻尾を振る例です。 数学者の便宜のために選択された仮定は、テクニックを使用するための前提条件になります。 管理図の場合、この反転は不適切であり、誤解を招きます。
Re: JMP14による自己相関はい、時系列プラットフォームはさまざまなラグの自動相関係数を提供します。
また、最小二乗法フィットプラットフォームで一次自動相関に関する情報を取得することもできます。 [分析] > [モデルの適合] を選択します。 応答を Y ロールにキャストし、Time 変数を Effects に追加します。 「OK」をクリックします。 上部の赤い三角形をクリックし、「行診断」>「行ごとに残差をプロット」および「ダービン-ワトソン検定」を選択します。
