<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />在大多数来自 sas 的 JMP 参考书中，如何计算 Cpk？我们被告知
1.如果数据是正态分布或近似正态分布，则从分析>分布>能力
2.如果数据是非正态分布，在分析>分布中，检测它的分布是什么？然后计算识别的分布对应的Cpk，分析>分布>能力，并从选项卡中选择其对应的分布。
然而，当我研究参考书时，质量和可靠性方法 JMP 10 ，它向我们展示了如何计算 Cpk 如下
1.分析>质量与过程>能力平台
2.将多个测量数据添加到Y列
3. 在目标图和能力箱线图中，添加归一化箱线图，
4.获取Cpk指数
在我的理解中，数据归一化并不能改变它的原始数据分布，也就是说，它的原始分布远非正态分布，归一化后，对应的新数据也是非正态分布，对吗？如果是这样，以这种方式计算 Cpk 是不合适的。
圣战者，
几个月前，JMP 的 Scott Wise 进行了一次网络广播，内容涵盖 Cpk 计算和“非正态”数据的 Cpk。 特别是关于非参数过程能力的第二部分可能有助于回答您的问题。
http://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/analyzing-process-capability.html
凯伦
