배포 부적합 통계와 배포 프로파일러JMP 커뮤니티 여러분, 안녕하세요.
로그 정규 분포에 가장 적합한 데이터 세트가 있습니다. 부적합 통계와 배포 프로파일러의 95% 신뢰 구간에 대해 뒤에서 무슨 일이 일어나고 있는지 찾을 수 없는 것 같습니다. 공정 능력 분석을 실행하면 부적합 표가 표시됩니다. 관찰된 %는 실제 데이터 모집단에 LCL 아래의 값이 없다는 점에서 분명합니다. 예상 전체 %를 계산하는 데 사용되는 통계는 로그 정규 분포를 사용하고 데이터에 얼마나 잘 맞는지 판단한다고 가정합니다. 3시그마 접근법인가 뭔가요? 어떻게 계산되며, 분포 프로파일러의 신뢰 구간과 달리 어떤 유용한 정보를 제공합니까?
제가 생각하는 신뢰 구간은 다음과 같은 방식으로 해석됩니다. LCL만 있으므로 상위 95% 신뢰 구간을 보고 '95% 신뢰도로 0.91%의 값을 기대할 수 있습니다'라는 문구를 만들겠습니다. LCL 아래로 떨어졌다.
이에 대한 도움을 주셔서 감사합니다!
그렉
데이터 탐색 및 시각화Re: 분포 부적합 통계 대 분포 프로파일러Observed와 Expected의 차이점은 Observed는 데이터(테이블에서)를 보고 Expected는 LSL 아래의 LogNormal 곡선의 %를 계산한다는 것입니다. 따라서 하나는 샘플을 설명하고 다른 하나는 피팅된 모델에서 HVM을 예측합니다.
기능 분석은 다음 질문에 대한 답을 제공합니다. 이 제품이 사양 제한을 충족하는 데 얼마나 좋은가!
예측 프로파일러 곡선의 CI는 예측 확률(귀하의 응답이 무엇이든)의 확실성에 대해 말합니다. 따라서 50000 임피던스/2에서 4.4e-6과 0.009 사이의 어딘가에 있는 HVM 값의 95% 확실성과 함께 0.0003(샘플 기반)의 확률을 예측합니다.
간단히 말해서 두 가지 정보는 매우 다릅니다!
