답변: Cpk 및 Ppk시작하기 좋은 곳은 다음과 같습니다. 통계_프로세스_제어 기본 용어와 정의에 대해 알아보세요.
여기에서 품질 방법(Quality Methods) 모듈을 살펴보는 것이 좋습니다. 온라인-통계-course.html
Cpk는 연속된 점 간의 차이인 이동 범위를 기반으로 하는 시그마 추정치를 사용하여 계산됩니다.
Ppk는 평균과의 차이를 기반으로 하는 시그마 추정치를 사용하여 계산됩니다. (일명 스탠드 편차)
Cpk는 단기 변동(연속 포인트 간)입니다. Ppk는 장기 또는 전체입니다.
답변: Cpk 및 Ppk1, 2, 3번 항목에 전적으로 동의합니다.
아마도 4번 지점은 "컨텍스트에 데이터 플롯"일 수 있습니다. 예를 들어 시간 순서를 사용하고 컨텍스트를 활용하여 플롯을 더욱 통찰력 있게 만드는 것입니다. 예를 들어 다양한 생산 교대의 결과를 다양한 색상으로 플롯하는 것입니다. 이 작업은 JMP에서 매우 쉽게 수행됩니다. )
답변: Cpk 및 Ppk나는 이런 종류의 통계 뒤에 숨어 있는 수학을 완전히 이해하고 싶어하는 호기심 많은 사람들과도 괜찮다고 생각합니다. 그러나 의사 결정, 프로세스 이해 및 데이터 전달 및 공유를 위해 프로세스 능력 공간에서 결론 및 권장 사항,,,,
간단히 말해서 성공적인 데이터 분석을 위한 세 가지 규칙이 있습니다.
1. 데이터 플롯
2. 데이터 플롯
삼. 데이터 플롯
JMP의 공정 능력 및 공정 선별 플랫폼에는 유용한 데이터 시각화 기술이 너무 많아서 심각한 '단일수증'을 앓고 있는 사람들만이 공정 능력 지수에 신경을 쓸 것입니다.
답변: Cpk 및 Ppk하, 누군가 이 스레드에 댓글을 달 것인지 궁금합니다. @David_Burnham . 좋은 질문입니다. 나는 클라이언트로부터 Cpk 2를 보고하는 데이터 세트를 가져오곤 했습니다. 클라이언트의 데이터와 간단한 열거 통계를 사용하여 Cpk 계산에 사용한 평균 및 표준 편차에 대한 신뢰 구간을 추정하면 Cpk 0.2를 얻을 수 있었습니다. 6.0. Cpk(또는 이러한 기능 비율)는 얼마나 쓸모없는가!
답변: Cpk 및 Ppk@David_Burnham : 웃어야 했어요. 예전에 나는 기본적인 품질과 통계 방법을 가르칠 때 “통계학에서 가장 많이 남용되는 두 가지 통계는 R^2와 Cp/Cpk입니다. 오늘 밤 바에서 맥주 한 잔 사주고 편안히 앉아 내 호언장담을 들어보세요.”답변: Cpk 및 Ppk우리는 질문을 추측해야 합니까?나는 노력할 것이다:
"프로세스 능력 분석의 역사에서 가장 나쁜 개입 중 하나는 무엇입니까?"
