Altoparlante | Trascrizione |
| cuocere al forno | La modernizzazione della piattaforma di distribuzione. Mi chiamo Tonya Mauldin e sono il tester per la distribuzione. |
| Per questa presentazione utilizzerò la versione 15.2 di JMP. |
| La distribuzione è una delle piattaforme più utilizzate in JMP. Questa piattaforma non viene utilizzata solo per testare quale distribuzione si adatta ai tuoi dati, ma viene utilizzata per l'esplorazione dei dati, l'analisi delle capacità e molto altro ancora. JMP 15 apporta una modernizzazione a questa piattaforma di uso comune. |
| Perché abbiamo deciso di aggiornare questa piattaforma? La distribuzione esiste sin dalla prima versione di JMP. Era giunto il momento di rendere questa piattaforma più moderna. Lo abbiamo fatto migliorando il flusso, fornendo un aspetto più pulito, |
| rendendo il prodotto più consistente e più facile da mantenere. |
| La distribuzione degli installatori ora utilizza lo stesso codice della regressione generalizzata. L'analisi delle capacità ora utilizza lo stesso codice della capacità di processo. |
| la distribuzione binomiale negativa che è equivalente al gamma poisson, |
| la distribuzione di Cauchy, poisson gonfiato zero e binomio ZI negativo. |
| Gli adattamenti di Johnson sono ora un singolo comando che seleziona la distribuzione di adattamento migliore dal sistema di distribuzione di Johnson. |
| Questo è lo stesso metodo, corrispondenza quantile, utilizzato nella piattaforma di capacità di processo. |
| Questo metodo è più stabile e più veloce della massima verosimiglianza. |
| Gli utenti ora hanno la possibilità di digitare il parametro di larghezza di banda specifico per ciascuno per l'adattamento della curva uniforme. |
| Sono stati aggiunti errori standard per la distribuzione SHASH. |
| Usiamo JMP per indagare su alcuni di questi. |
| I ritardi delle compagnie aeree fanno parte dei dati di esempio forniti con JMP. |
| Eseguiamo un'analisi della distribuzione sulla colonna Arrival Delay e adattiamo una distribuzione Johnson. |
| Si noti che invece di vedere i tre diversi montatori Johnson, c'è un'opzione chiamata fit Johnson. Dopo aver scelto questa opzione, vediamo che la migliore corrispondenza dalla famiglia di distribuzione Johnson per questi dati è la distribuzione Johnson SU. |
| Aggiungiamo anche un adattamento della curva uniforme a questo rapporto. |
| Prima di JMP 15, l'unico modo per controllare il parametro della larghezza di banda per la densità non parametrica era tramite un dispositivo di scorrimento. |
| Ora c'è un'opzione per specificare un valore specifico per il parametro della larghezza di banda all'interno dell'interfaccia utente e tramite JSL. |
| Oltre a confrontare... oltre a modificare gli stessi installatori, JMP ha cambiato il modo in cui vengono effettuati i confronti di adattamento. Quando ogni adattamento viene selezionato, viene aggiunto a un rapporto di confronto delle distribuzioni. |
| Nelle versioni precedenti di JMP si otteneva solo un rapporto di confronto delle distribuzioni quando si utilizzava l'opzione Tutto in adattamenti continui. |
| Il peso AICc e il BIC sono stati aggiunti a questo rapporto per renderlo più coerente con altre piattaforme in JMP. |
| La legenda dell'istogramma è stata rimossa dal report. Queste informazioni sono ora contenute nel rapporto di confronto delle distribuzioni, che appare sempre direttamente sotto l'istogramma. |
| Al report sono stati aggiunti inoltre grafici CDF sovrapposti. |
| Diamo un'occhiata ad alcuni di questi in JMP. |
| Questa tabella di dati Rondelle viene fornita nei dati di esempio forniti con JMP. |
| Eseguiamo un'analisi di distribuzione sulla colonna #defective. |
| Poiché si tratta di dati di conteggio, adattiamo il binomio negativo. Questo è un nuovo programma di adattamento per JMP 15. È equivalente all'adattamento gamma poisson. |
| Il rapporto sulle distribuzioni di confronto è stato aggiunto automaticamente. |
| Adattiamo anche la distribuzione binomiale negativa ZI per vedere come si confronta. |
| Ricorda che il binomio negativo zero gonfiato era anche un nuovo fitter disponibile in JMP 15. |
| Le informazioni su questo adattamento sono state aggiunte anche al rapporto di confronto delle distribuzioni. |
| Noterai anche alcune modifiche all'interno del rapporto di distribuzione comparativa stesso. |
| A questo rapporto sono stati aggiunti il peso AICc corretto e ponderato, il criterio informativo Akaike e il criterio informativo bayesiano BIC. |
| Queste statistiche erano già disponibili in altre parti di JMP, come il confronto dei modelli. Ora sono stati aggiunti alla piattaforma di distribuzione per rendere JMP più coerente. |
| Si noti che il report di confronto delle distribuzioni viene sempre visualizzato direttamente sotto l'istogramma. |
| Questo ci ha dato la possibilità di rimuovere la legenda che appariva in precedenza sotto gli istogrammi. |
| Queste informazioni sono ora contenute nei report di confronto delle distribuzioni. |
| Troviamo che la linea verde è per l'adattamento binomiale negativo, la linea blu è per l'adattamento binomiale negativo ZI. |
| Anche le trame CDF sono cambiate. Man mano che vengono aggiunti gli adattamenti, i CDF per le distribuzioni adattate vengono sovrapposti ai CDF empirici. |
| Vediamo che entrambe le linee verde e blu hanno seguito da vicino i CDF empirici per questo esempio. |
| L'istogramma mostra che le linee verde e blu seguono da vicino i dati. In un rapporto sulle distribuzioni di confronto, |
| la distribuzione binomiale negativa appare per prima perché ha un valore AICc più piccolo, indicando un adattamento migliore. Se volessimo utilizzare Ic, piuttosto che AICc come criterio per il miglior adattamento, possiamo semplicemente fare clic sull'intestazione di quella colonna per eseguire l'ordinamento su quella colonna. |
| Qualcosa che è utile ma potrebbe non essere ovvio è che puoi rimuovere completamente un adattamento dalla finestra del rapporto facendo doppio clic sul nome dell'adattamento nella sezione di confronto della distribuzione. Qui, ho fatto doppio clic sul binomio negativo ZI per rimuoverlo dal rapporto. |
| Grafici QQ e PP. Il grafico quantile-quantile mostra la relazione tra le osservazioni ei quantili ottenuti utilizzando i parametri stimati. |
| Il grafico percentile-percentile mostra la relazione tra la funzione di distribuzione cumulativa empirica e le CDF adattate ottenute utilizzando i parametri stimati. |
| Sono stati aggiunti due profiler. Il profiler di distribuzione è il profiler di previsione della funzione di distribuzione cumulativa. |
| Il profiler quantile è il profiler predittivo della funzione quantile. |
| salva la formula di distribuzione e salva la formula di simulazione. |
| La bontà dei test di adattamento è stata standardizzata per utilizzare il chi quadrato di Anderson-Darling e Pearson. Il test chi quadro di Pearson è migliorato??? creazioni. A partire dalla versione 15 in JMP, ora soddisfiamo la regola empirica che prevede almeno cinque osservazioni previste in ciascuna ???. |
| Diamo un'occhiata ad alcuni di questi in JMP. Dal precedente rapporto Rondelle, seleziona Grafico QQ e Grafico PP. |
| Per ciascuno di questi grafici, stiamo cercando di vedere quanto i punti cadono vicino alla linea di riferimento. Più i punti sono vicini alla linea di riferimento, migliore è l'adattamento. |
| Aggiungere i profiler di distribuzione e quantile al report. |
| Se i dati seguono la distribuzione binomiale negativa, la probabilità di avere quattro difetti o meno è dell'84%. |
| Come con altri profiler in JMP, è possibile modificare le impostazioni di input per vedere quale effetto avrà sulla probabilità. |
| Il profiler quantile funziona in modo simile, che mostra la relazione tra la probabilità e il quantile binomiale negativo. |
| Un'altra nuova opzione è la formula di simulazione del salvataggio. |
| Questa opzione salva una nuova colonna nella tabella dati che contiene una formula che genera valori simulati utilizzando i parametri stimati. |
| Questa colonna può essere utilizzata nell'utility di simulazione e in altre parti di JMP. |
| Anche se abbiamo a che fare con dati discreti, aggiungiamo la distribuzione esponenziale al rapporto in modo da poter visualizzare la bontà del rapporto di adattamento. |
| Puoi vedere dall'istogramma che la distribuzione esponenziale potrebbe non essere adatta a questi dati. Per verificare questa ipotesi, selezionare bontà di adattamento. |
| Il test Anderson-Darling è ??? per la distribuzione continua. Qui abbiamo un p-Value simulato inferiore a .05, che indica che dovremmo rifiutare l'ipotesi nulla che questi dati provengano dalla distribuzione esponenziale. |
| La capacità di processo è stata introdotta in JMP versione 12. Parti di questa nuova piattaforma sono state aggiunte contemporaneamente al generatore di carte di controllo. |
| Ora con JMP 15, parti di questa piattaforma sono state aggiunte alla piattaforma di distribuzione. Ciò rende le piattaforme non solo più facili da mantenere, ma le rende anche più coerenti tra loro. |
| Ci sono molte differenze che si verificano intorno al lancio di un rapporto di distribuzione. |
| L'istogramma mostra solo i limiti delle specifiche, se l'opzione Mostra come linee di riferimento del grafico è selezionata nelle proprietà della colonna dei limiti delle specifiche. |
| All'utente viene data la possibilità di disabilitare l'analisi della capacità, anche se sono presenti proprietà della colonna del limite di specifica. |
| Se è presente una proprietà della colonna di distribuzione della capacità di processo, tale distribuzione verrà utilizzata per l'analisi della capacità. |
| Il flusso di lavoro per l'opzione quantili per le distribuzioni adattate è stato semplificato in un unico lancio, mentre le versioni precedenti richiedevano due chiamate alla piattaforma. |
| Le analisi delle capacità normali e non normali ora utilizzano dialoghi simili. |
| Diamo un'occhiata a JMP. Lo script che sto eseguendo apre la tabella dei dati di esempio delle misurazioni del processo e altera alcune delle proprietà della colonna. |
| Per Processo 1, esiste una proprietà della colonna dei limiti delle specifiche, mostra come linee di riferimento del grafico, che non è selezionata. |
| Per Process 2, c'è la proprietà della colonna spec limit, mostrata come linee di riferimento del grafico, è selezionata. Per il processo 3, esiste una proprietà della colonna di distribuzione della capacità del processo con Weibull definito, nonché la proprietà della colonna dei limiti delle specifiche con mostra come linee di riferimento del grafico deselezionate. |
| Nel dialogo di distribuzione, assegnerò questi tre processi come Y. |
| Si noti la nuova casella di controllo nell'angolo in basso a sinistra, crea capacità di processo. Questa casella di controllo viene visualizzata solo se almeno una colonna Y ha una proprietà specifica colonne limite. |
| Deseleziona questa casella e fai clic su OK. |
| Nelle versioni precedenti di JMP, si otteneva un'analisi delle capacità per ognuno di questi tre processi. Inoltre, ci sarebbero limiti di specifica tracciati in ciascuno dei tre istogrammi. |
| In questo rapporto, non viene fornita alcuna analisi delle capacità perché abbiamo deselezionato quella casella. I limiti delle specifiche vengono mostrati solo per il Processo 2 perché era l'unico Y la cui proprietà della colonna del limite delle specifiche aveva mostrato come linee di riferimento del grafico selezionate. |
| Torniamo al dialogo di distribuzione e selezioniamo la casella, crea capacità di processo, per confrontare. |
| L'analisi delle capacità fornisce ora tutte e tre le variabili di processo. |
| Nell'istogramma principale in alto, i limiti delle specifiche sono mostrati solo per il Processo 2. |
| L'analisi delle capacità per Process 3 si basa sulla distribuzione di Weibull. |
| Il rapporto sulla capacità ha lo stesso aspetto. Ha le stesse opzioni che otterresti con i singoli report di dettaglio in una piattaforma di capacità di processo introdotta in JMP 12. |
| Si noti che l'etichettatura Ppk è ora l'impostazione predefinita per il sigma complessivo. |
| Il report mostra sia gli indici sigma all'interno che quelli complessivi quando si presume una distribuzione normale. |
| Esaminiamo il caso in cui la tabella di dati non ha proprietà di colonna del limite di specifica. Thickness.JMP è la tabella dati di esempio senza proprietà di colonna. |
| Nella finestra di dialogo di distribuzione, nota che non è presente alcuna casella di controllo per la capacità del processo creativo. Questo perché non ci sono proprietà della colonna del limite di specifica. |
| Esaminiamo il report di distribuzione per Spessore 3 e Spessore 4. |
| Possiamo aggiungere un rapporto sulla capacità di processo per Spessore 3 selezionando questa opzione dal menu del triangolo rosso. |
| Queste opzioni funzionano allo stesso modo delle opzioni che troveresti nella nostra piattaforma di capacità di processo introdotta in JMP 12. |
| Eseguiamo una semplice analisi delle capacità e definiamo LSL come .03, target è .045 e USL è .05. Attiviamo anche i limiti dello spettacolo. |
| Per i limiti di specifica viene fornita un'analisi della capacità basata sulla distribuzione normale. I limiti sono mostrati nel grafico perché abbiamo selezionato questa opzione nella finestra di dialogo. |
| Vengono fornite statistiche sulle capacità interne e complessive di sigma. |
| Per Thickness 4, inseriamo una distribuzione beta. |
| La capacità di processo per la distribuzione adattata produce le seguenti opzioni di dialogo. |
| La sezione delle opzioni di calcolo dei limiti delle specifiche del quantile di questa finestra di dialogo contiene l'opzione dei quantili e le opzioni set k for k sigma che erano disponibili nei programmi di adattamento legacy. |
| Per questo esempio, specifica il prob LSL come .05, il target prob come .5, |
| E l'USL prob come .95. |
| Quando facciamo clic sul pulsante Calcola limite di specifica, i limiti di specifica vengono calcolati per le probabilità date utilizzando la distribuzione beta adattata. |
| Nelle versioni precedenti di JMP era necessario adattare una distribuzione, ottenere i quantili e restituirli alla piattaforma, il che richiedeva due chiamate di distribuzione. Ora puoi farlo in una singola chiamata. |
| L'analisi delle capacità fornita si basa sulla distribuzione beta. Ti vengono fornite le statistiche sulle capacità di ovrall sigma. I limiti delle specifiche non sono mostrati nell'istogramma superiore perché non abbiamo selezionato l'opzione Mostra limiti nella finestra di dialogo. |
| In conclusione, la piattaforma di distribuzione nella versione 15 è stata modernizzata per migliorare il flusso, fornire un aspetto più pulito, fornire coerenza e richiedere meno manutenzione. |
| Grazie per aver partecipato alla mia presentazione sulla modernizzazione della piattaforma di distribuzione. |
