Grazie per dando noi Questo opportunità A parlare Di Come Noi utilizzo JMP In farmaceutico processi convalida E continuo processi verifica. Mio collega, Louis E IO Volere Dare Voi UN guida A IL sfondo Di Esso, Come Noi Fare Esso, E Che cosa È IL risultato.
IL ordine del giorno È Quello Primo Noi Volere descrivere IL sfondo E IL concetti. Da suo convalida, Noi dovere giustificare IL ipotesi Noi Avere dietro Nostro Modelli, COSÌ sanità mentale controllo È importante. Poi IO Volere andare SU A parlare Di IL particolare metodi Noi Sono utilizzando E Quale formule Noi Avere A Fare per cose Quello Sono non Là In JMP in anticipo.
Poi Louis Volere Prendere Sopra E spettacolo Come IL JMP sceneggiatura È facendo Esso A automatizzare IL calcoli E strumento Che cosa È mancante In JMP. Finalmente, Noi Volere Fare Alcuni conclusioni E fiduciosamente Là Volere Anche Essere tempo per domande.
Ora A IL sfondo E IL concetto Noi Sono lavorando con. Louis E IO Venire da UN azienda chiamato NN, E Noi Fare consulenza entro IL farmaceutico industria, E Noi Sono JMP partner, COSÌ Noi aiuto Nostro clienti ottenere valore fuori Di IL dati, Di corso, utilizzando JMP.
Un grande problema entro IL farmaceutico industria È processi convalida Quando Loro sono andando A lancio UN nuovo Prodotto.T radizionalmente per molti, molti anni, Esso ha stato Fatto di fabbricazione tre lotti. IO F Essi erano Bene, IL convalida era passato.
Ma Questo È non Veramente predire IL futuro, Questo È predire IL passato. Quindi, o F corso, Voi Potere Fare tre lotti Quello erano Bene, E Poi IL problema Potere apparire Dopo SU. A compensare per Quello, Quello, IL industria ha tradizionalmente avevo UN ampio E in tal modo costoso Controllo qualità ispezione SU ogni lotto A garantire Esso era Va bene.
Tuttavia, Se Noi Potevo dimostrare Quello Tutto futuro lotti volevo Essere Bene, Poi Noi Potevo ridurre IL Controllo qualità costo pesantemente. Ma Come Fare Noi prevedere Quello IL futuro lotti Volere Essere Bene con fiducia? Sì, Noi Potevo utilizzo predizione intervalli O individuale fiducia livelli, COME IO chiamata In JMP, A meno In Alcuni menu.
Se Noi Mettere lotto COME UN casuale fattore, Poi IL convalida lotti Noi Sono guardare A Volere Essere visto COME UN casuale campionamento Di Tutto futuro lotti. T con la presente, Noi Potere prevedere Come futuro lotti Sono andando A Essere. Se Questo predizione È dentro specifica, Noi Avere In realtà provato Quello Tutto futuro lotti Volere Essere Bene dato Quello Noi Potere mantenere IL validatore stato forza.
Tuttavia, Questo Potrebbe Prendere Di più di tre lotti, Ma Fare Essi Tutto Avere A Essere In stato due, COME Noi spettacolo In Questo grafico? Forse non. Noi In realtà Dovrebbe Appena Ancora Fare tre lotti In tuo Primo processi Di convalida. Se suo non Abbastanza, Poi Fare IL riposo In Quale Noi chiamata Dritto tre UN, Quale È Dopo commercializzazione, Perché Poi Voi Potere Appena vendere loro uno di uno. Suo non UN grande problema Quello Voi Avere A Fare Di più.
Tuttavia, Questo richiede due cose A Essere soddisfatto. IL Primo È Quello Noi Ancora Avere Questo ampio Controllo qualità test Quello Noi Potere Trovare fuori Se tuo lotto È Cattivo Perché Noi Sono non Ancora lavorato, Esso Volere non accadere. UN inoltre, Di corso, Esso richiede Quello IL stimato prestazione È Va bene.Come Potere Noi Vedere Se IL stimato prestazione È Va bene? Noi Potere Fare Quello di vedendo Se controllo limiti Sono dentro IL specifica.
Poi Noi Potere andare SU IL mercato E Dopo SU, Quando Anche predizione limiti Sono In come specifica, Poi Noi Potere In realtà rimuovere O A meno ridurre IL Controllo qualità ispezione. Noi Potrebbe Essere andando da monitoraggio IL Prodotto Fino a monitoraggio IL processi.
Che cosa È Esso Tutto Di? Validazione È Di predire IL forme Di futuro lotti con fiducia, non Appena predire IL passato. Come Potere Noi Fare Quello? Noi Potere Fare Quello di utilizzando predizione O 12 intervalli In JMP.Come molti lotti Volere Noi suggerire A Fare In palcoscenico due? Noi Ancora suggerire tre, Ma Voi Potrebbe non Essere Fatto.
Come Potere Voi Poi passaggio palcoscenico due con pochi lotti COSÌ Noi Potere andare SU A IL mercato? Quello è, COME IO disse Prima, Aspetto A controllo intervalli Perché Essi Sono senza fiducia. Tu sei non punito di soltanto avendo tre lotti. T gallina Dopo SU, Aspetto A predizione O 12 intervalli.
Se controllo intervalli Sono dentro specifica, predizione intervalli Sono non. IL maggior problema Di IL motivo per Quello È mancanza Di dati. Questo non dovrebbe Essere limitante Voi A andare su IL mercato.
Poi Come molti lotti A Fare In palcoscenico 3A? Quello è abbastanza semplice. Semplicemente Fino a tuo predizione limiti Sono dentro specifica, Poi Voi Avere passato tuo palcoscenico 3 UN. Questi limiti Voi Potere Anche utilizzo COME predizione limite Dopo palcoscenico 3 UN Quando Voi andare in palcoscenico 3B.
Noi Potere Anche Vedere Esso SU Questo fluire grafico Dove Voi In superiore Sinistra angolo, inizio con analizzando tuo convalida quelli, tipicamente albero.Poi Voi calcolare tuo predizione limiti In JMP COME UN casuale fattore. Se Essi Sono dentro spec limiti, qualunque cosa È Bene. Voi Avere passato Entrambi palcoscenico 2 E 3 UN E qualunque cosa È Bene.
Se Esso giri fuori Quello predizione limiti Sono pure Largo rispetto A IL spec limite, IO volevo, COME UN Prossimo cosa l ok A Mio controllo limiti Quale Sono senza fiducia. Se Essi Sono dentro, Poi Noi Appena Bisogno Di più dati E Noi Volere raccogliere Di più dati E Noi calcolare E UN punto Di tempo Noi Volere andare fuori Qui E Avere passato Anche rigoroso T.A.
Di corso, Se Esso accade Quello Anche controllo limiti Sono al di fuori specifica, Poi In realtà IL stimato valore È Cattivo E Voi Sono non Veramente pronto per convalida E Voi Avere fallito. Fiduciosamente, Questo È non andando A accadere.
Andiamo andare SU A IL sanità mentale controllo. Ora IO Volere andare in in JMP. IO Volere Tentativo A dimostrare Come Esso lavori. Qui Voi Vedere UN JMP tavolo Quale Noi Avere fatto, O non Noi Avere fatto, Esso In realtà arriva da ISPE, Internazionale Società Di Farmacoepidemiologia, Chi Mettere noi Questo dati impostato COME UN Bene esempio SU Come UN convalida impostato Dovrebbe Aspetto Piace.Molti aziende O consulenza ha provato A calcolare SU Quello E Vedere Come volevo Essi concludere.
Suo fondamentalmente UN dati impostato da tavoletta produzione, E classicamente Esso contiene questi tre lotti UN, B E C. Poi Noi Sono prendendo fuori polveri In 15 posizioni In IL miscelatore, E Poi Noi Sono misurazione IL API contenuto, quello è IL forza Di IL effettivo [impercettibile 00:06:52] ingrediente, Quale volevo Essere fra 85 E 115 A Essere dentro specifica.
Se Voi Aspetto A IL variabilità grafico Di IL dati, Voi Potere Vedere Qui Noi Avere IL tre lotti UN, B E C, E Noi Anche Avere IL 15 posizioni In ogni lotto. Poi entro ogni lotto posizione combinazione, Noi Avere quattro misurazioni.
IL Primo Voi Potere Vedere È Quello IL entro posizione variazione SU lotto B È un po' più grande di SU lotto UN E C. Noi Fare non Avere ba tch eterogeneità. A Fare Quello Di più obbiettivo, Voi Potere Mettere S controllo limite SU tuo standard deviazione grafico E Voi Potere Vedere Quello Voi Sono fuori Di controllo In Lotto B.
Un altro modo Di vedendo Esso volevo Essere A Fare UN eterogeneità Di varianza test COME tu sei vedendo giù Qui. Poi suo Anche molto chiaro Quello c'è Di più entro O In posizione variazione SU lotto B di SU IL altro quelli.
rigorosamente, Voi non può piscina questi varianze Tuttavia Voi Potere, Ma Noi Bisogno Poi A Fare ponderato regressione Dove Noi pesare con inverso varianza. Quello è IL Prossimo fare un passo Noi Volere Fare, andare in tronco d'albero varianza modellazione, Quale Voi Potere Fare In JMP.
Noi Avere semplicemente Qui Appena fatto UN tronco d'albero varianza modello Dove Voi Potere Vedere Quello IL posizione, IL lotto, IL interazione Tutto Avere UN significativo influenza SU IL livello, Ma soltanto IL lotto ha UN significativo influenza SU IL varianza. COME Voi Potere Vedere Quello IL varianza per lotto B È un po' più grande di entro varianza SU lotto UN E C.
Quando Voi Avere costruito Questo modello, Voi Potere da su Qui Appena salva IL colonne E Voi Potere salva tuo varianza formula. Io ho Già Fatto Quello. Suo Già In Mio dati impostato. Se IO scoprire Qui, Qui Voi Potere Vedere Mio varianza colonna da Mio tronco d'albero varianza modello. Voi Avere UN formula Qui detto, Che cosa È Esso In gruppo UN E C per lotto UN E C, E Che cosa È Esso per lotto B?Basato SU Quello, IO Potere Ora Fare ponderato regressione Dove IO semplicemente Appena Fare UN peso colonna Dove IO peso Mio regressione classicamente con inverso varianza.
Poi Io sono pronto per fabbricazione UN sanità mentale controllo SU Mio dati Perché Ora IO Potere piscina IL varianze Dopo ponderato regressione, COSÌ IO Potere inizio facendo sanità mentale controllo SU Mio dati. IL Primo cosa IO volevo Fare È A Aspetto A UN sistematico modello Dove IO Avere Mio posizione, lotti, E IL interazione.T gallina IO Potere Vedere SU Mio [impercettibile 00:09:28] tipo residuo complotto, IO Avere NO valori anomali E fuorilegge , Ma Esso È dentro.
IO Potere Anche Vedere SU Mio scatola complotto trasformazione, c'è NO Bisogno A trasformare Mio dati. Qui suo ragionevole A assumere Quello IO Avere questi normale distribuito residui, Quale È IL assunzione dietro UN fisso meno piazze modello.
Poi Prossimo fare un passo È A Mettere lotti COME UN casuale fattore, non Appena UN sistematico fattore, Perché IO volevo Piace A prevedere futuro lotti. Questo È Che cosa IO Avere Fatto Qui. T gallina All'improvviso Voi Ottenere questi varianza componenti. Che cosa È IL fra lotto variazione? Che cosa È IL lotto posizione variazione? W cappello È IL residuo Significare entro lotto entro posizione variazione?
Da, Di corso, IO Avere ponderato Esso con inverso varianza, Questo numero, Di corso, prende vicino A uno. Tuttavia, In Questo modello, Là Sono Anche Alcuni aggiuntivo ipotesi, vale a dire Quello IL lotto effetto E IL lotto posizione effetto È a caso distribuito, Senso Quello questi casuale effetto predizioni su Qui Dovrebbe seguire UN normale distribuzione.
A test Quello, Voi Potere Appena Mettere loro in UN tavolo, Quale Io ho Fatto Qui, E Noi Potere test IL loop Appena fabbricazione UN vuoto modello Dove Voi Mettere loro COME UN risposta. Voi Potere Vedere Entrambi IL lotto segnali O IL lotto varianze E IL interazione varianze Tutto Sono dentro IL residuo limiti.Anche Qui Noi Potere giustificare IL assunzione Quello questi Sono Appena casuale fattori.Questo È IL sanità mentale controllo Di IL modello.
Ora A Fare Modelli per lotto UN E lotto C, Noi Bisogno A scala loro diversamente. Quello è Che cosa IO Avere Fatto In questi colonne Sopra Qui. Se IO scoprire Mio colonne Qui, Voi Potere Vedere IO fatto UN AC scala peso Dove IO semplicemente Appena moltiplicato Mio peso fattore con IL ridimensionamento. COSÌ IO Ottenere IL variazione IO Avere visto per lotti UN E C, E IL Stesso cosa per il mio lotto B.IO Potere scala IL peso con IL varianza IO volevo Piace A Avere COME UN residuo varianza, Quale È Appena in arrivo da Mio bloccare varianza modellazione. Quello è Anche bello semplice A Fare.
N ahi IO Potere In realtà Avere Mio due Modelli da Dove IO Potere prevedere.Uno Dove IO scala con Mio AC scala peso E uno Dove IO scala con Mio B scala peso. In tal modo IO Potere Vedere, Se IO Appena correre uno Di loro, uno scala con IL AC scala peso, Poi Voi Potere Vedere Quello Voi Avere Questo modello, Voi Avere questi residui, Voi Avere questi bilancia componenti.
Che cosa È molto facile In JMP È Appena A andare su Qui E Voi Potere andare E Voi Potere salva tuo colonne. F rom su Qui, Voi Potere In realtà salva IL predizione formula Quello volevo Essere tuo centro linea. Ma Voi Potere Anche salva tuo predizione intervallo Quello Qui Sono chiamato individuale fiducia intervallo.
IO Avere Fatto Quello Entrambi per Questo modello E Anche per IL altro modello. IO Anche Volere IL altro modello con IL diverso ridimensionamento per lotto B. T gallina IO salva questi colonne COME individuale fiducia intervalli. Poi Essi Sono Appena salvato giù Qui COME questi predizione formule.Poi IO Potere Fare UN combinato uno di Appena combinando questi dipendente SU Quale lotto gruppo cose Sono in arrivo da. Ora IO Avere limiti per Entrambi lotto UN, B E C, Quale IO Potere complotto SU IL Stesso grafico.
Questo È Dritto Sopra A Fare. Fino a Ora, IO Appena usato cosa sono io? interno JMP. Ma A Ottenere IL controllo limiti E A Ottenere IL tolleranza limite, IO Bisogno A calcolare loro me stessa, perché dentro JMP, Voi non Avere tolleranza limiti, Voi non Avere controllo limiti In Modello adatto.
Di corso, Voi Avere controllo limiti Quando Voi Fare controllo grafico, Ma quello è Anche soltanto per uno Significare E uno standard deviazione. Di corso, Voi Anche Avere tolleranza limiti In analizzato distribuzione. Ma Ancora, quello è soltanto per uno Significare E uno standard deviazione.
Qui Noi Avere A calcolare loro noi stessi. IL Primo cosa Noi Poi Fare È Appena Ottenere IL varianza componenti. Questo È Che cosa Noi Avere Qui. W e Appena salvato IL varianza componenti da IL due Modelli, uno Dove Noi scalato A lotto UN E C, E uno Dove Noi scala A lotto B.
Perché Quando Noi Avere IL varianza componenti, suo bello semplice A calcolare IL controllo limite Perché suo fondamentalmente Appena IL predizione formula meno UN normale quantile, E Poi IL piazza radice Di IL totale varianza, E Poi O varianza UN E C O B, dipendente SU quali sono state guardare A. IO è così In realtà bello semplice A calcolare IL controllo limiti Quello modo.
IL Stesso Noi Potere Fare per IL tolleranza limiti. Se Voi preferire tolleranza limiti Invece Di predizione limiti, molti aziende Fare. Ancora, Purtroppo, Essi Sono non In JMP modello, Ma Noi Potere calcolare loro. Là Noi semplicemente Appena Mettere In IL classico formula per UN tolleranza limite.Dove uno lato, Noi Mettere In IL T quantile, Noi Mettere In IL gradi Di libertà, Noi Mettere In IL normale quantile, E COME Prima, Di IL proporzione, E Poi Noi moltiplicare di IL totale equilibri da IL varianza componente.
IL soltanto poco morso scaltro cosa Qui È Quello Noi Bisogno IL gradi Di libertà Sotto totale varianza. JMP È non Veramente dando Voi Quello. Suo soltanto dando Voi gradi Di libertà In sistematico Modelli. Ma Noi Potere Vedere basato SU IL larghezza Di IL predizione intervallo, quello è Che cosa Noi Avere Qui. Poi Noi Potere In realtà calcolare basato SU IL larghezza Di IL predizione intervalli, Come molti gradi Di libertà Fare Noi Avere Là, E Poi Noi Appena fare domanda a IL Stesso gradi Di libertà SU IL tolleranza limiti E Poi Noi Sono pronto A andare E Noi Potere salva Tutto Di questi limiti giù Qui. Se Noi Volere, Noi Potere complotto loro.Questo È Che cosa Noi Avere Fatto Qui.
Qui Voi Potere Vedere In realtà IL predizione limiti E IL tolleranza limiti E IL controllo limiti. IL controllo limiti Sono IL punteggiato linea, IL predizione limiti Sono IL pieno linea, E IL ruvido punteggiato linea Sono IL tolleranza limiti. Voi Vedere Quello per IL 15 diverso posizioni E per IL tre lotti UN, B E C e Di corso, limiti Sono più ampio per lotto B Perché Esso ha Di più entro posizione varianze.
Voi Potere In realtà Vedere Quello Anche IL controllo limiti A IL punteggiato linea Sono al di fuori per posizione 1 E 2 E In realtà Anche quattro. Anche Anche se Questo processi, Questo È UN Bene esempio Di UN convalida, IO volevo Dire, BENE, Se lotto B È rappresentante, Voi Avere In realtà fallito IL convalida.
Se Voi Aspetto A UN E C, Poi Tutto IL punteggiato linee Sono dentro, Senso Quello Noi Avere passato palcoscenico due Perché IL stima valore È Bene. Ma SU UN pochi Di loro, Voi Potere Vedere Quello IL predizione limiti Sono Appena al di fuori. Ma Quando Voi Avere Questo grande spacco fra controllo limiti E predizione limite, Appena uno lotto Di più volevo probabilmente Fare loro dentro.Questo È Come Esso lavori.
Alcuni aziende Essi Fare non pensare suo Abbastanza A Aspetto A Se IL limiti Sono dentro specifica. Essi volevo In realtà Piace A Ottenere UN Ppp capacità indice SU loro. Noi Anche Mettere Quello uno in Nostro metodo Qui. Se Voi Aspetto A IL formule Qui, Voi Potere Vedere Dove Noi Avere IL predizione limiti, quello è Anche Mettere In UN Ppp formula.
Fondamentalmente Che cosa Noi Fare, Noi Appena Prendere IL predizione formule, Questo in IL spec limite, E E diviso di IL metà larghezza Di IL predizione limiti. Questo È Questo Ppp Quello corrisponde A IL predizione limiti. Perché Essi Sono con fiducia, Questo È In realtà Ppp con fiducia.
Voi Potere Fare esattamente IL Stesso con tuo controllo limiti. Appena Prendere IL classico Ppp formula E Appena Mettere In controllo limiti Invece Di predizione limiti. B perché controllo limiti Sono Appena stimato valori, Questo È Ppp senza fiducia.Di corso, Voi Potere Fare esattamente IL Stesso cosa Anche per IL tolleranza limiti, Quale Noi Avere giù Qui, UN Ppp basato SU IL tolleranza limiti.Voi Potere Anche calcolare Tutto Di questi. Se Voi Volere, Di corso, Voi Potere complotto loro SU UN grafico COME Voi Vedere Qui.
Su Qui, Noi Avere stimato Ppp senza fiducia, quello è IL rosso uno. T gallina Noi Avere IL blu uno Quello È basato SU tolleranza limiti E IL verde uno Quello È basato SU predizione limiti. Su Qui, suo per IL Bene gruppo UN E C con indicazione variazione. Giù Qui Come Esso È con lotto B, è UN più grande uno.
Voi Potere In realtà Vedere, COME Noi sega con IL limiti per lotto B variazione, Anche IL stimato valore ha UN Ppp sotto uno per uno, due, E quattro posizioni. Mentre Tutto IL stimato valore È bene Di uno per UN E C.UN inoltre IL Ppp basato SU predizione, IL verde uno, maggior parte Di loro Sono Di uno, E Loro sono molto vicino A uno SU posizione uno E due.Questo volevo Appena richiedere uno aggiuntivo lotto probabilmente, E Poi Essi volevo Essere dentro.
Tuttavia, COME lo farai probabilmente Vedere suo UN morso noioso A Fare Tutto questi calcoli di mano. Questo È Perché Noi Avere fatto UN sceneggiatura per Esso, Quale Louis È Ora andando A dimostrare. IO Dovrebbe Appena Louis Prendere Sopra Ora E Spettacoli Come IL sceneggiatura lavori. Io sono Sicuro Lui Volere Anche Fare UN pochi Di più esempi.
SÌ, Pietro, Grazie Voi molto tanto. IO Volere Appena Tentativo A condividere Mio schermo Qui Poi. SÌ. Primo cosa Primo, COME Pierre ha mostrato noi, Noi viso UN quantità Di problemi durante IL speciale convalida. fortunatamente per noi, JMP ha UN quantità Di Dritto su scatola funzionalità A aiuto noi Affare con questi problemi.Noi Veramente Piace A utilizzo IL funzionalità in arrivo fuori Di IL scatola con JMP Perché Questo Veramente diminuisce Nostro convalida fardello Quando andando inoltrare.
Alcuni Di IL cose JMP ha risolto per noi È, per esempio, IL problema Quello Noi Sono lavorando con complesso processi E questi non può Essere descritto di Appena uno Significare E uno standard deviazione. Qui A Affare con Questo, erano sfruttando IL Modello adatto piattaforma In JMP Dove Noi Potere Avere multiplo sistematico fattori A maniglia IL molti significa, E Noi Potere Anche Avere multiplo casuale fattori A Affare con molti varianza componenti.
Poi c'è IL problema con dati Spesso bisognoso Alcuni dati trasformazione. Ancora, JMP ha IL Box-Cox trasformazione finestra Noi utilizzo A Affare con Questo direttamente In IL Modello adatto piattaforma. Poi Noi Generalmente Vedere UN quantità Di valori anomali Noi Avere A maniglia In più grande dati imposta. H ecco Noi Ancora leva IL Modello adatto piattaforma, Di più specificamente IL alunno dimensioni residui complotto Dove Noi escludere valori anomali basato SU IL Bonferroni limiti.
Qui suo Appena importante A Nota Quello A meno Nostro concetto È Quello Noi Piace A escludere IL effettivo modello, Ma Noi Sempre rapporto loro separatamente. Esso ha A Essere visivo Quello questi Sono non incluso In IL analisi.
Poi Là È IL mancanza Di omogeneità Di varianza, Quale Pierre Anche ha mostrato Come A Affare con utilizzando IL tronco d'albero varianza modellazione A Ottenere fuori IL variazione E Poi utilizzo Questo varianza A calcolare UN peso formula.
Poi Ancora, Là È IL predizione intervalli Quale Noi utilizzo abbastanza UN quantità Qui. Qui COME BENE JMP È pronto A andare con individuale fiducia intervalli direttamente In IL Modello adatto piattaforma.
Ma Poi COME Pierre Anche menzionato, Noi sentito Piace Là erano Alcuni parti Dove JMP Potevo non Portare noi Tutto IL modo casa. Questo include, per esempio, controllato intervalli In JMP, Quale Potere soltanto maniglia IL uno Significare E uno varianza componente.
Come Noi superare Questo È Quello Noi calcolare controllato intervalli da IL Modello adatto utilizzando IL predizione formula E standard errore SU predizione formula E residui A calcolare IL totale varianza, E da Qui, IL controllo intervalli.
Poi Là È IL fatto Quello tolleranza intervalli È preferito di molti Di Nostro clienti Perché Questo consente Voi A separatamente impostato IL fiducia E copertura.Tuttavia, Noi soltanto trovato Quello JMP Potere Fare tolleranza intervalli In IL distribuzione piattaforma, E Esso Potere soltanto maniglia uno Significare E uno varianza componente Ancora.
Di corso, In IL sceneggiatura costruito- ins Quello Esso Potere calcolare IL tolleranza intervalli simile A IL controllo intervalli. W gallina Noi Fare IL calcolo Di IL tolleranza intervalli, Noi utilizzo IL Stesso gradi Di libertà COME usato Quando JMP calcola suo predizione intervalli.
Poi Forse IL primario motivo per facendo Questo sceneggiatura, O IL iniziale motivo A meno, È Quello calcolo E visualizzazione Di Tutto questi intervalli È molto tempo consumando E molto incline A umano errori. In realtà, Noi deciso A Fare Questo sceneggiatura A automatizzare calcoli E visualizzazioni.
Poi da ultimo, molti Di Nostro clienti richiedere capacità E dialisi come COME Ppp. Noi Avere, Di corso, Anche incluso Questo In Nostro sceneggiatura come Quello Esso calcola Ppp corrispondente A Entrambi predizione limiti, Che cosa Noi chiamata Ppp con fiducia, E Anche controllo limiti, Che cosa Noi chiamata Ppp senza fiducia.
A parlare Di IL sceneggiatura UN poco morso, IL sceneggiatura Noi Avere progettato Qui consiste Di due parti. Noi in primis Avere IL JMP sceneggiatura Voi Vedere Qui In IL mezzo, E Poi Noi Anche Avere UN modello documento, COME Voi Vedere su Qui In IL superiore Sinistra angolo.
Quando fabbricazione Questo sceneggiatura, Là erano UN pochi cose Noi Veramente ricercato A raggiungere. Noi ricercato A Fare Esso Veramente trasparente, Senso Quello Nostro clienti Potevo andare In E Aspetto Sotto IL cappuccio, COSÌ A Dire, E seguire IL calcoli Di questi diverso limiti E potenzialmente Anche modificare loro loro stessi, Quale prende noi A IL Prossimo cosa.
Noi ricercato Questo A Essere, A meno A Alcuni estensione, personalizzabile di Nostro clienti.Se Essi non Piace IL modo Noi calcolare Ppp, Noi volevo Piace A Dare loro IL opzione A andare In E modificare IL equazioni.
IL modello documento In si È in realtà, per così dire, UN vuoto dati tavolo. Esso ha UN quantità Di definito colonne con colonna formule, Ma Esso ha NO righe In Là Ancora. Che cosa Nostro sceneggiatura fa, essenzialmente, È Quello Esso lavori da Questo modello documento COME UN ingresso. Esso Anche prende IL originale dati file SU Quale Voi base tuo analisi COME UN ingresso, E Poi Esso prende IL modello finestra.
Qui Esso È A Essere disse Quello IL modello finestra È presunto A Essere UN completare modello. COSÌ Voi Avere Fatto Tutto IL Tutto tuo dati manipolazioni, assicurato Quello Questo È UN corretto risposta Voi Ottenere da IL modello.UN inoltre Voi Avere fatto questi sanità mentale controlli E giustificato IL ipotesi dietro IL modello garantendo suo valido.
Che cosa IL sceneggiatura fa si È Quello Esso prende IL modello documento, Esso prende IL originale dati file, E Poi Esso copie IL dati da IL originale dati file A IL modello documento. Noi abbiamo Fatto Questo come Quello Noi non interferire con Nostro clienti originale dati O.
Esso Poi Anche prende Tutto IL pertinente parametri da IL modello finestra E inserire Esso in Questo modello documento. F rom Là SU, Di più O meno, Questo modello documento Volere riempire fuori si Attraverso IL Già definito formule In IL colonne.
Questo modello documento Volere Poi In IL FINE Essere convertito A UN produzione tavolo Dove IL Primo molti colonne volevo Aspetto molto tanto Piace IL originale dati file, E Poi Voi Volere Avere IL residuo calcolo E ingresso valori COME aggiuntivo colonne ulteriore SU.
IO pensare Noi Dovrebbe andare A UN esempio E Vedere Come Questo sembra In vero vita. IO Volere Appena Tentativo A fermare condivisione Questo schermo E condividere Questo uno.Che cosa Noi Avere Qui È In fatto, IL Stesso ESBIC caso COME [impercettibile 00:25:20] Qui. Che cosa Voi volevo Fare È Voi volevo Avere tuo dati, Voi Volere correre UN modello.In Questo caso, IO correre IL modello Dove pari scala Esso A corrispondere A IL variazione In lotto UN E C, IL lotti con IL inferiore variazione.
Che cosa Voi semplicemente Fare È Quello Voi Avere tuo modello, garantire suo Fatto In senso Di sanità mentale controlli E COSÌ via. Poi Noi correre Questo sceneggiatura SU Questo modello, Quale È Qui. Noi Avere IL modello E Noi correre IL sceneggiatura.
BENE Vedere UN pochi cose pop su Qui. Primo, Noi Avere Il template documento, produzione documento Quale ha Ora stato popolato con UN quantità Di diverso righe, Alcuni tavolo variabili, E COSÌ via. Noi Avere Nostro Ppp grafico Qui visualizzando IL Ppp basato SU diverso limiti. IL blu essendo basato SU controllo limiti, IL rosso essendo basato SU predizione limiti, E IL verde uno essendo basato SU tolleranza limiti.Poi da ultimo, Noi Avere Nostro grafico Qui complottando Tutto IL dati, specifica linee, E COME BENE Nostro predizione limite, controllo limiti, E tolleranza limiti Qui.
Noi Ottenere IL Immagine Quello Pierre Anche ha mostrato prima. Che cosa Noi Vedere Qui È, In fatto, Quello Se Noi Aspetto A Nostro dati E assumere Tutto lotti varia COME tanto COME lotto UN E C, Noi Sono In realtà In UN Va bene posizione Qui.A meno Noi volevo Avere passato Nostro palcoscenico due Perché controllo limiti Sono per Tutto lotti, Tutto posizioni entro specifica.
Noi Fare, Tuttavia, Avere UN piccolo problema fuori Qui SU IL posizione 1 E 2, Dove Noi Vedere A meno IL predizione Di tolleranza limiti estendendo UN morso Sopra IL superiore specifica limite. Tuttavia, Noi credere Questo Potevo Essere fisso di Appena aggiungendo UN pochi Di più lotti A Sapere IL variazione Meglio.
Ma Che cosa Noi Anche Vedere Qui È, Di corso, Noi Avere UN osservazione al di fuori Nostro limiti, E Questo È Perché Che cosa erano guardare A Qui È In fatto lotto B, Quale COME Noi Ricordare, avevo UN più alto varianza. IO volevo Appena Tentativo A correre Questo modello Qui, scala secondo A lotto B, COSÌ Voi Potere Vedere IL differenza.
Ora Che cosa Noi Vedere Qui È Quello Tutto Nostro limiti ha mosso fuori da IL Significare. Ora Loro sono In realtà andando al di là specifica, non soltanto SU IL Primo due luoghi, Ma SU multiplo posizioni Qui, Quale volevo, In essenza, per noi, particolarmente Perché Voi Avere IL controllo loro COME al di fuori specifica, Significare Quello Voi Avere fallito tuo convalida Qui.Forse non IL migliore esempio per Questo dati impostato A vetrina UN Bene convalida.
Ora IO Pensiero IO volevo Appena Tentativo A andare Attraverso Come Noi previsto IL intero processi relativa Di più A IL diagramma di flusso, Pietro, ha mostrato Voi In IL inizio Di Questo presentazione. IO Avere portato UN cliente esempio da UN effettivo PPQ convalida correre. Essi conclusa su produrre UN totale Di sei lotti Qui.
Che cosa Noi Avere Fatto Qui È Quello Noi Avere fatto UN modello. IO Volere Appena distribuire Locale dati filtro A simulare Dove Esso iniziato, avendo soltanto questi tre lotti. Poi Che cosa Noi Avere Qui È Appena, COSÌ A Dire, Nostro finito modello. Che cosa Noi Fare Ora, Dopo avendo prodotto IL Primo lotti, analizzato IL dati, Noi Appena correre IL sceneggiatura.Noi Ottenere UN risultato guardare Piace Questo.
IL scenario Noi Vedere Qui È Quello Entrambi Nostro controllo limiti E predizione limiti, IL predizione limiti su Qui, tolleranza limiti Qui, Sono Entrambi molto tanto al di fuori IL specifica. Tuttavia, fortunato Abbastanza per noi, Nostro controllo limiti Sono In realtà dentro specifica.
Questo significa In IL senso Di IL diagramma di flusso Quello Noi Ora Avere passato palcoscenico 2 E Noi Potere In realtà inizio da Ora SU A Quando Noi Fare Nostro continuò convalida, ottenere Nostro controllo predizione limite E tolleranza limiti dentro specifica, Quello Noi In realtà Potere inizio invio lotti A mercato contemporaneamente.
Ma orso In mente Qui, Noi Ancora Avere UN bello alto Controllo qualità sforzo In IL FINE. IL motivo Noi credere Quello, Perché molti clienti Anche chiedere, Come Potere Noi Fare Questo Se Noi Sono COSÌ incerto Di IL lotti Noi produrre? Ma Se Voi Volere A Sapere IL qualità Di tuo Già prodotto lotti, Noi In realtà Avere A Aspetto A Questo In UN diverso modo.
Qui In Questo modello, Noi Avere lotto COME UN casuale effetto Perché COME Noi prendere in considerazione Esso COME UN parte Di UN più grandi popolazione. Ma Se Noi Volere A Aspetto A IL lotto individualmente, Noi In realtà Avere A Mettere Esso COME UN sistematico effetto In Qui. Se IO correre IL sceneggiatura SU Questo uno, Noi Volere Vedere IL limiti restringimento in modo significativo In Qui. IO dimenticato A distribuire dati filtro, Ma IO pensare Questo fa senso Comunque.
Che cosa Noi Vedere Qui È Quello IL limiti Ora Sono tanto più vicino A IL centro linee Di ogni lotto Qui, E Essi Sono modo entro Nostro specifica Perché Noi Sono Ora guardare A IL lotti Noi Avere Già prodotto E non provando A prevedere IL prestazione Di futuro lotti. Quale È Anche Perché Noi credere Quello Questo È UN accettabile punto A andare A mercato Mentre Ancora avendo IL alto Controllo qualità sforzo A IL FINE.
Se IO Appena Continua con Nostro esempio, Che cosa Noi sega In Questo esempio era Noi Avere passato palcoscenico due Perché controllo limiti sono dentro specifica, Ma predizione limiti sono fuori. IL Prossimo fare un passo Qui volevo Essere A semplicemente produrre un altro lotto, creare tuo modello, suo Fatto Qui, E Poi correre IL sceneggiatura Ancora.
Che cosa Noi Vedere Ora Qui rispetto A IL Primo visualizzazione È Quello Nostro predizione E tolleranza limiti Sono in movimento in direzione spec E Anche verso Nostro controllo limiti, Quale È IL comportamento Noi Volere assumere COME Noi inizio A Ottenere IL fra lotto v arianti o s crostata A Sapere IL fra lotto varianti Meglio E Meglio.
Tuttavia, Ancora, predizione limiti Sono non dentro specifica, COSÌ IL routine volevo semplicemente Essere A Fare qualunque cosa Ancora. Ora Perché IO Sapere Come Questo Volere FINE, IO Volere semplicemente includere IL due ultimo lotto E Noi Volere SU IL modello Ancora.
Finalmente, Dopo Compreso IL sesto lotto, IL risultati Noi Ottenere Qui Sono Quello Tutto Nostro limiti Sono Ora entro Nostro specifica, Quale significa Noi Avere passato Entrambi palcoscenico 2 Dopo 3 lotti, E Ora Noi Avere Anche passato palcoscenico 3 UN. Quale significa Noi Ora andare in palcoscenico 3B, Dove Noi Volere inizio A Mettere Nostro Attenzione SU riducendo IL alto quantità Di Controllo qualità sforzo In IL FINE E sostituendo Questo con continuò processi verifica E TVC.
Appena A somma su, IO Volere andare Indietro A IL presentazione. IL scopo Di UN convalida È, A meno In Nostro opinione, A prevedere IL futuro Di lotti Volere Essere Va bene. Noi fermamente credere Quello Se Voi Potere descrivere tuo convalida impostato con UN modello, Voi Potere Anche prevedere IL futuro con fiducia.Questo Potere Essere Fatto da O predizione intervalli O tolleranza intervalli.
Noi credere Quello JMP ha unico possibilità A modello tuo dati E Anche A giustificare ipotesi dietro tuo modello.IO T offerte IL opportunità A Aspetto A varianza eterogeneità. Se Noi Fare non Avere Questo, Noi Avere IL opzione A Fare UN tronco d'albero varianza modello A Trovare UN peso fattore COME Pierre ha mostrato Voi, E includere Quello In Nostro normale regressione Modelli.
Poi Noi Potere Aspetto A se O non IL residui Sono normalmente distribuito. Se Essi Sono non, Noi Potere Fare UN Box-Cox trasformazione, Anche direttamente da IL Modello adatto piattaforma. Poi Noi Avere IL problema Di valori anomali, Quale Noi Potere maniglia Attraverso IL alunno compito residuo complotto, escluso osservazioni al di fuori IL 95 % Limiti di Bonferroni.Ancora, UN finestra direttamente accessibile Attraverso IL Modello adatto piattaforma.
Poi da ultimo, Là È Anche Quello Noi richiesta Nostro casuale fattori A Essere normalmente distribuito, A meno effetto fronteggiato. Questo Noi fatto di IL blu test, E Qui Noi Potere Anche escludere anomalo livello.
Poi A Fare IL processi Più facile per noi, Nostro clienti, E Anche aggiungendo UN morso SU superiore Di Questo A In realtà raggiungere IL funzionalità Noi desiderio, Noi Avere deciso A Fare UN sceneggiatura Quello Potere automatizzare visualizzazione Di predizione intervalli. Esso calcola E visualizza tolleranza intervalli utilizzando IL Stesso numero Di gradi Di libertà COME Quando JMP calcola predizione intervallo.Esso Anche calcola controllo limiti per Di più complesso processi Dove Voi Avere molti significa E molti varianza componenti. Da ultimo, Esso calcola Anche capacità valori per Dove questi Potrebbe Essere necessario.
