¿Cómo podemos asumir fácilmente la 'independencia del término de error (y tantos otros factores)?Una vez, recibí la pregunta que es: "¿Cómo podemos asumir fácilmente la 'independencia del término de error (y tantos otros factores)?"
Ya que, en muchos campos, los datos necesariamente están 'autocorrelacionados'.
Por ejemplo, la herramienta típica que asume la normalidad y las no autocorrelaciones, Gráfico de control, está definitivamente autocorrelacionada (solo importa la extensión).
Obviamente, el proceso de producción se ve afectado por la temperatura exterior, la condición de los operadores, la humedad, etc. Y todos estos definitivamente se ven afectados por el cambio estacional y/o algún tipo de patrón que es continuo.
Entonces, impactadas por estos factores, las variables de resultado necesariamente siguen un patrón específico.
Por supuesto, el alcance sería pequeño, ya que el fabricante siempre se enfoca en la 'consistencia de la condición', lo que resulta en que todos esos factores pueden despreciarse (pero no puede ser cero).
Asimismo, muchas otras cosas necesariamente siguen algún patrón.
Entonces, ¿pienso mal?
¿Se puede aceptar un poco de violación de la autocorrelación ya que no hay autocorrelación?
AnalíticaGAMAOtroRe: ¿Cómo podemos asumir fácilmente la 'independencia del término de error (y tantos otros factores)?Hola @MikeKim ,
¡Me encanta esto! Una pregunta muy filosófica. Estoy bastante seguro de que no estoy calificado para dar una respuesta definitiva. Pero aquí va...
Como muchas suposiciones en el razonamiento científico, creo que esta es una en la que no tiene que ser 100% cierta para ser útil. E incluso podría decir que la naturaleza de las suposiciones es que sabe que no son 100% ciertas. De lo contrario, serían "datos" y no "suposiciones".
Estoy de acuerdo en que la idea de que 2 observaciones consecutivas en un gráfico de control sean completamente independientes es absurda. Definitivamente habrá algunos factores que son algo consistentes de una observación a la siguiente.
Sin embargo, si podemos suponer que esta autocorrelación es pequeña y no importante, entonces podemos usar gráficos de control para separar la causa común de la variación de causa especial, identificar si el proceso tiene una tendencia fuera de control, todo lo bueno para lo que usamos SPC.
Paso la mayor parte de mi tiempo pensando en el DOE. En DOE secuencial descartamos los factores "inactivos" de los factores "activos". Esto es igualmente absurdo. Todos los factores estarán activos de alguna manera. Pero si podemos clasificar algunos como sin importancia/inactivos, podemos centrar nuestro esfuerzo limitado en los factores más importantes y comprender, optimizar y controlar nuestro proceso para producir un resultado de alta calidad constante.
Las suposiciones nos permiten construir modelos útiles para comprender mejor nuestros procesos. Todos los modelos están equivocados, y eso se debe en parte a que las suposiciones no son 100% ciertas, pero algunos son útiles.
¡Espero que eso ayude!
phil
Re: ¿Cómo podemos asumir fácilmente la 'independencia del término de error (y tantos otros factores)?muchas gracias Realmente ayuda Similar a mi suposición. Yo estoy feliz.Re: ¿Cómo podemos asumir fácilmente la 'independencia del término de error (y tantos otros factores)?En realidad, las suposiciones que sugiere para los gráficos de control son incorrectas. No hay supuestos de normalidad o de autocorrelación o ausencia de la misma. Lea a Wheeler y Shewhart. Y Phil, deberías notar al autor de la cita original "Todos los modelos están equivocados, algunos son útiles" GEP Caja
Aquí hay un documento para comenzar:
https://www.spcpress.com/pdf/DJW088.pdf
Re: ¿Cómo podemos asumir fácilmente la 'independencia del término de error (y tantos otros factores)?Oh,,
Leí el periódico... bastante difícil para mí,
Pensamiento,
"El concepto básico y la base del gráfico de control en sí es en realidad de , ¿y ahora el inventor niega la suposición de ?"
Bastante confuso..
Pero entendí el punto, buen punto, gracias.
Lamento mucho haber publicado involuntariamente una publicación engañosa.... gracias por la corrección.
Pero de todos modos, mi intención no era el gráfico de control, sino todas las herramientas estadísticas que asumen .
