Découvrez comment comparer et opposer l'utilité situationnelle de deux méthodes permettant d'examiner de nombreuses variables de processus en même temps : les cartes de contrôle multivariées pilotées par modèle (MDMCC) et le dépistage de processus.
Une autre « approche plus statistique » consiste à utiliser le test de Durbin Watson :
Parmi les nombreuses approches d'échantillonnage figurent : systématique, stratifiée, en grappes et à plusieurs étapes.
J'ai essayé de générer des formules de colonnes dans JMP en utilisant JSL pour imiter chacune de ces stratégies d'échantillonnage :
Considérons un échantillon aléatoire de 1 000 données de test avec un échantillon de 250 pour chacun des 4 lots.
Échantillon systématique :
If(Sequence(1, 5) == 5, 1, 0)
Échantillon stratifié :
If( Col Shuffle( :Lot ) <= 50,
1,
0
);
Échantillon de grappe Sélectionnez les lots 1 ou 3 :
If( :Lot == 1 | :Lot == 3,
1,
0
)
Grappe d'échantillons aléatoires, lots 1 ou lot 3 :
If(
:Cluster Select Lot 1 or Lot 3 == 1 & If( Col Shuffle( :Lot ) <= 50,
1,
0
),
1,
0
)
Échantillon multi-étapes n de 50 du lot 1 uniquement :
If( If( :Lot == 1, 1, 0 ) == 1 & If( Col Shuffle( :Lot ) <= 50, 1, 0 ),
1,
0
)
Échantillon à plusieurs degrés de n = 41 + n = 8 pour une taille d'échantillon totale de 49 provenant du lot 1 uniquement :
Colonne 1 =
If( :"Multistage Sample 1 n=50"n == 1,
0,
If( If( :Lot == 1, 1, 0 ) == 1 & If( Col Shuffle( :Lot ) <= 50, 1, 0 ),
1,
0
)
)
Colonne 2 =
If( :"Multistage Sample 2 n=50 '"n == 1,
0,
If(
If( :Lot == 1, 1, 0 ) == 1 & If(
Col Shuffle( :Lot ) <= 50 - Col Sum( :"Multistage Sample 2 n=50 '"n ),
1,
0
),
1,
0
)
)
@Byron_JMP @Ben_Sagalovsky Une réflexion du webinaire en direct du 20 août : je suis curieux de connaître le rôle de l'autocorrélation pour les calculs des composantes principales, etc. Et associé à cela, la question du sous-échantillonnage des données de processus et de la décision de quel est l'intervalle le plus approprié à échantillonner et comment déterminer il.
