从事一次性医疗产品（或其他一次性产品）工作的人是否曾希望 JMP 拥有用户友好的图形驱动“可靠性绘图”平台或类似的图形驱动方法，用于直接计算非正态数据的可靠性和置信度 (R&C)？
可靠性绘图是一种最初在电子工业应用中开发的方法，是一种对中位数排名（或数据的累积百分比，如有必要进行转换）与原始数据（或该数据的转换）图上的单变量数据应用转换的方法，如果有必要）——为了线性化该图用于 R&C 估计（其中 R 在此上下文中指产品符合规格的百分比，C 指置信水平百分比）。
因此，最终在 Y 和/或 X 中应用变换以获得最佳拟合直线，并且可以根据 X 中相应规格限值的 Y 外推值来确定符合规格的百分比。根据该推断，可以计算出置信限，并且可以获得所选置信度百分比下的结果百分比符合规格（即可靠性百分比）。
这个方法非常强大，因为它使用了比 k 表更多的信息用于计算 C&R，它考虑相对位置数据到最佳拟合线，而经典的“k 表方法”使用仅有的数据的平均值和标准差。
我附上一张信息图，从概念上进一步解释我所说的内容！ （由我的朋友提供约翰·佐里奇, MS，CQE，他开发了自己的 Excel 电子表格版本的这种方法，有许多教科书参考）。
JMP 具有“寿命分布”平台和“自定义估计”，这些工具提供了某种可靠性绘图方法，但底线是它们并非旨在以直接、直观和图形驱动的方式输出 C/R方式。我很想知道是否有其他人熟悉这项技术，以及其他人是否会发现在 JMP 中准备好实施很有用？
谢谢！ 我包括@丹尼尔_瓦伦特最近几周我曾与 JMP 的一位同事讨论过这个问题。
干杯， @帕特里克朱利亚诺
@查克锅炉，这是我的朋友 John Zorich 提供的一个很酷的想法。
