Erfahren Sie, wie Sie den situativen Nutzen zweier Methoden zur gleichzeitigen Betrachtung vieler Prozessvariablen vergleichen und gegenüberstellen können: Model Driven Multivariate Control Charts (MDMCC) und Process Screening.
Ein weiterer „statistischerer Ansatz“ ist die Verwendung des Durbin-Watson-Tests:
Zu den vielen Stichprobenansätzen gehören: Systematisch, geschichtet, Cluster und mehrstufig.
Ich habe versucht, Spaltenformeln in JMP mit JSL zu generieren, um jede dieser Stichprobenstrategien nachzuahmen:
Betrachten Sie eine Zufallsstichprobe von 1000 Testdaten mit einer Stichprobengröße von 250 für jede der 4 Chargen.
Systematische Stichprobe:
If(Sequence(1, 5) == 5, 1, 0)
Geschichtete Probe:
If( Col Shuffle( :Lot ) <= 50,
1,
0
);
Cluster-Probe: Wählen Sie Los 1 oder Los 3:
If( :Lot == 1 | :Lot == 3,
1,
0
)
Zufallsstichprobencluster, Los 1 oder Los 3:
If(
:Cluster Select Lot 1 or Lot 3 == 1 & If( Col Shuffle( :Lot ) <= 50,
1,
0
),
1,
0
)
Mehrstufige Probe Nr. 50 nur aus Los 1:
If( If( :Lot == 1, 1, 0 ) == 1 & If( Col Shuffle( :Lot ) <= 50, 1, 0 ),
1,
0
)
Mehrstufige Stichprobe von n = 41 + n = 8 für eine Gesamtstichprobengröße von 49, nur aus Los 1:
Spalte 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
)
)
Spalte 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 Ein Gedanke aus dem Live-Webinar vom 20. August: Ich bin neugierig auf die Rolle der Autokorrelation für Hauptkomponentenberechnungen usw. Und damit verbunden ist die Frage der Unterabtastung von Prozessdaten und der Entscheidung, welches Intervall am besten für die Stichprobe geeignet ist und wie man es bestimmt Es.
