Bonjour la communauté JMP,
J'ai un ensemble de données qui correspond le mieux à une distribution log-normale. Je n'arrive pas à trouver ce qui se passe dans les coulisses pour les statistiques de non-conformité par rapport aux intervalles de confiance à 95 % du profileur de distribution. Lorsque j'exécute l'analyse de capabilité, j'obtiens un tableau de non-conformité. Le pourcentage observé est évident dans la mesure où ma population de données réelle n'avait aucune valeur inférieure à la LCL. Quelles statistiques sont utilisées pour calculer le pourcentage global attendu, je suppose qu'il utilise la distribution log-normale et porte un jugement sur la façon dont il correspond aux données ; est-ce une approche 3 sigma ou quelque chose? Comment est-il calculé et quelles informations utiles fournit-il par opposition aux intervalles de confiance du profileur de distribution.
Je pense que les intervalles de confiance sont interprétés de la manière suivante : puisque je n'ai qu'un LCL, je regarderais l'intervalle de confiance supérieur à 95 % pour faire une déclaration du type "avec une confiance de 95 %, on peut s'attendre à ce que 0,91 % des valeurs soient tomber en dessous du LCL.
Merci pour toute aide à ce sujet !
Greg
