Statistiche di non conformità della distribuzione rispetto al profiler di distribuzioneCiao comunità JMP,
Ho una serie di dati che si adatta meglio a una distribuzione lognormale. Non riesco a trovare cosa succede dietro le quinte per le statistiche di non conformità rispetto agli intervalli di confidenza al 95% del profiler di distribuzione. Quando eseguo l'analisi delle capacità, ottengo una tabella di non conformità. La percentuale osservata è ovvia in quanto la mia popolazione di dati effettiva non aveva valori inferiori all'LCL. Quali statistiche vengono utilizzate per calcolare la percentuale complessiva prevista, presumo che utilizzi la distribuzione lognormale e giudichi quanto bene si adatta ai dati; è un approccio 3 sigma o qualcosa del genere? Come viene calcolato e quali informazioni utili fornisce rispetto agli intervalli di confidenza del profiler di distribuzione.
Gli intervalli di confidenza che penso siano interpretati nel modo seguente: poiché ho solo un LCL, guarderei l'intervallo di confidenza superiore del 95% per fare un'affermazione sulla falsariga di "con una confidenza del 95% ci si può aspettare che lo 0,91% dei valori" scendere al di sotto del LCL.
Grazie per qualsiasi aiuto in merito!
Greg
Esplorazione e visualizzazione dei datiRe: statistiche sulla non conformità della distribuzione rispetto al profiler della distribuzioneLa differenza tra Observed e Expected è che Observed esamina i dati (nella tabella) e Expected calcola la % della curva lognormale al di sotto dell'LSL. Quindi uno sta descrivendo il campione e uno sta prevedendo HVM dal modello adattato.
L'analisi delle capacità risponde alla domanda: quanto è buono questo prodotto nel soddisfare i limiti delle specifiche!
L'IC sulla curva del profiler di previsione dice qualcosa sulla certezza della tua probabilità prevista (di qualunque sia la tua risposta). Quindi a 50000 Impedenza/2 si prevede una probabilità di 0,0003 (basata sul campione) con una certezza del 95% che il valore HVM sia compreso tra 4,4e-6 e 0,009.
Quindi in breve sono due informazioni molto diverse!
