la distribuzione dei dati non è in JMP durante l'analisi CPKSto eseguendo l'analisi cpk e ho eseguito l'adattamento continuo--> adatta tutto per trovare la vera distribuzione dei dati, quindi eseguire cpk. JMP ha fornito l'opzione migliore, quindi ho eseguito Bontà di adattamento per confermare con il valore P, tuttavia, P <0,001 che rifiuta la distribuzione suggerita da JMP. Presumo, questo significa che JMP non ha la distribuzione corretta memorizzata. La mia domanda è se posso semplicemente usare la distribuzione per eseguire CPK, in base all'AICC più basso in JMP? O quale sarà l'opzione qui per me per ottenere CPK corretto? Grazie.
AnaliticaRe: la distribuzione dei dati non è in JMP durante l'analisi CPKNon sono la persona giusta per fornire risposte alle tue domande, ma ho degli spunti di riflessione:
Credo che quello che stai cercando di fare sia ottenere una stima della variazione di qualunque cosa tu stia misurando e confrontarla con le specifiche. Ci sono molti modi per farlo, così come ci sono molti indici per riassumere quei confronti. TUTTI gli indici sono stime. Non ce n'è uno corretto. Lo scopo dell'analisi della distribuzione dei dati è determinare quali statistiche di sintesi descrivono meglio la tendenza centrale e la dispersione. Altrettanto importante (o forse di più) è determinare se i dati provengono da un sistema stabile. In caso contrario, gli indici non saranno sicuramente utili.
Re: la distribuzione dei dati non è in JMP durante l'analisi CPKCompletamente d'accordo. Semplicemente non ho un solido supporto per i miei risultati cpk se le persone mettono in dubbio il valore P nella mia determinazione della distribuzione.
Re: la distribuzione dei dati non è in JMP durante l'analisi CPKPerché questi modelli di distribuzione, anche il "migliore", non si adattano bene? Si prega di fornire un'immagine dell'istogramma in Distribuzione con il grafico del grafico del PDF sovrapposto. Inoltre, puoi fornire il grafico del quantile usando il comando nel triangolo rosso per l'adattamento selezionato? Potrebbe essere un dato o un problema anomalo.
Gli indici di capacità dipendono fortemente dalla definizione delle code della distribuzione, quindi avere un buon adattamento è importante se si prevede di utilizzare le stime del CDF montato nel calcolo.
Re: la distribuzione dei dati non è in JMP durante l'analisi CPKHo allegato la foto nel post originale. potrei sbagliare. La foto allegata mostrava che JMP ha selezionato SHASH come miglior adattamento, ma il valore p della bontà dell'adattamento è <0,001. La mia comprensione è che questo p rifiutare l'ipnosi di SHASH è la distribuzione. la sovrapposizione sembra adatta e anche i grafici qq sembrano buoni, ma non capisco perché i valori P siano così bassi.
Re: la distribuzione dei dati non è in JMP durante l'analisi CPKLe immagini che @markbailey sta cercando sarebbe estremamente utile. Come ha affermato, il piccolo valore p potrebbe essere causato da un valore anomalo. Le immagini aiuteranno a determinarlo. Inoltre, quante osservazioni hai? Con dati sufficienti, qualsiasi piccola discrepanza che non ha alcun significato pratico potrebbe essere contrassegnata come statisticamente significativa. Anche in questo caso, le immagini richieste da Mark aiuteranno a determinarlo.
