多くのプロセス変数を同時に調べるための 2 つの方法、モデル駆動型多変量管理図 (MDMCC) とプロセス スクリーニングの状況に応じた有用性を比較対照する方法をご覧ください。
もう 1 つのより「統計的アプローチ」は、ダービン ワトソン テストを使用することです。
多くのサンプリング手法には、体系的、層別、クラスター、および多段階などがあります。
これらの各サンプリング戦略を模倣するために、JSL を使用して JMP で列式を生成してみました。
4 つのロットごとにサイズ 250 のサンプルを含む 1000 個のテスト データのランダム サンプルを考えてみましょう。
体系的なサンプル:
If(Sequence(1, 5) == 5, 1, 0)
層別サンプル:
If( Col Shuffle( :Lot ) <= 50,
1,
0
);
クラスターサンプルの選択ロット 1 またはロット 3:
If( :Lot == 1 | :Lot == 3,
1,
0
)
ランダムサンプルクラスターロット 1 またはロット 3:
If(
:Cluster Select Lot 1 or Lot 3 == 1 & If( Col Shuffle( :Lot ) <= 50,
1,
0
),
1,
0
)
ロット 1 のみからの 50 個のマルチステージ サンプル n:
If( If( :Lot == 1, 1, 0 ) == 1 & If( Col Shuffle( :Lot ) <= 50, 1, 0 ),
1,
0
)
ロット 1 のみからの合計サンプル サイズ 49 の n = 41 + n = 8 のマルチステージ サンプル:
列 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
)
)
列 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
)
)
@バイロン_JMP @Ben_Sagalovsky 8 月 20 日のライブ ウェビナーでの考え: 主成分計算などにおける自己相関の役割に興味があります。これに関連して、プロセス データのサブサンプリングと、サンプリングに最適な間隔とその決定方法の決定の問題があります。それ。
