Multivariate ProzessfähigkeitDie meisten Produkte weisen mehrere Qualitätsmerkmale auf, von denen einige miteinander korrelieren. Die multivariate Prozessfähigkeitsanalyse berücksichtigt diese Korrelationen, um den Prozess zu bestrafen, wenn der Prozess eine Ausgabe erzeugt, die nicht der typischen Beziehung zwischen den Merkmalen entspricht.
Statistik und AnalytikBetreff: Multivariate ProzessfähigkeitDies ist eine nützliche Implementierung von Statgraphics kürzlich implementiert .
Einige sehr nützliche Tools, wenn zwei oder mehr Prozessausgaben korreliert sind:
- Bivariate Histogramme: Implementieren Sie 3-D-Histogramme für die Häufigkeit von X1 und X2 gegenüber der Dichte. Potenziell nützlich in Graph Builder oder als eigenständige Grafikplattform.
- Multivariate Hypotethesetests für Normalität: Roystens Test.
- Multivariate Fähigkeitsindizes: mCpk. Multivariates Analogon von Cpk basierend auf Theta = Die Wahrscheinlichkeit eines Vektors von Zufallsvariablen liegt außerhalb des Bereichs, der durch die Spezifikationsgrenzen definiert ist, wenn er aus einer multivariaten Normalverteilung berechnet wird.
- Multivariate statistische Toleranzgrenzen (auch als "Vertrauens- und Zuverlässigkeitsgrenzen" bezeichnet).
- Ansatz auf der Basis der eliptischen Toleranzregion.
- Bonferroni-basierter Ansatz (separate Konfidenzgrenzen / Anpassung).
- Datentransformationen für einen Variablenraum, z X1, X2, Xn .... das ist nicht gemeinsam multivariate normal.
- Box-Cox-basierter Ansatz.
