Vi el video tutorial de Hyde Miller-san para el MSA de JMP17 con mis colegas en la oficina de JMP en Japón.
Tenemos tres preguntas sobre Gauge R&R de AIAG en JMP.
(1) En la página 196 de AIAG (2010: 4.ª ed.) Manual de referencia de análisis de sistemas de medición (4.ª ed.), se dice que "Para fines de análisis, el componente de varianza negativa se establece en cero". ¿Esta oración significa cuál de los siguientes?
- (a) Simplemente establezca cero solo para las estimaciones de varianza negativa y calcule los índices R&R de Gauge sin cambiar las estimaciones de varianza positivas,... o...
- (b) Elimina los componentes que tienen estimaciones de varianza negativa y vuelve a ajustar el modelo.
(2) ¿Qué tipo de método de estimación se utiliza en los resultados R&R de calibre AIAG de JMP17 en la plataforma EMP MSA?
¿El método es REML/EMS*?
* Si los datos están balanceados y no hay variación negativa, entonces se usa EMS. De lo contrario, se utiliza REML.
(3) Personal e intuitivamente, creo que el análisis bayesiano es generalmente mejor para MSA (porque el tamaño de la muestra no es grande en el estudio MSA y podemos evitar estimaciones negativas en el análisis bayesiano). ¿Existe una directriz formal o un documento académico arbitrado en el que se recomiende el análisis bayesiano para MSA y/o Gauge R&R?
