你好，
我想重新審視關於非正態控製圖的討論，這已經在此處解決。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Control-Chart-builder-Non-Normal-data-Control-Limits/mp/227165#M45073
我還有一個非正態分佈的數據集（見附件），由於極端的“偏斜”，只有 SHASH 分佈受到質疑。 由於擬合優度顯著，所有其他分佈均被拒絕。 然而，使用 Paul Deen 的非正態控製圖腳本（參見上面的鏈接，順便說一下，非常有用的腳本！）並選擇 SHASH 分佈，顯示了一個非常有問題的圖表（對於 sigma 邊界來說區域太大），這肯定是由於數據的極度偏斜（如果你想回顧一下，我的 LSL 是 0.9，我的目標是最大化）
另一方面，如果我選擇 Weilbull 分佈，ControlChart 看起來會好得多。
然後也可以更可靠地應用相應的測試（Western Electric Rules）。 我現在的問題是，為控製圖的創建假設不同的分佈是否可以接受，儘管這實際上通過擬合優度檢驗被拒絕了？ 我還聽說 SHASH 分佈特別不適合過程分析（能力、控製圖）。
關於數據轉換的主題：我還嘗試使用 box-cox 轉換（使用 Mark Bailey 的腳本， https://community.jmp.com/t5/JMP-Scripts/Demonstrate-the-Univariate-Box-Cox-Transform/ta-p/21820 )，但收效甚微。 數據簡直太“歪斜”了。 此外，我還發現不建議轉換數據，因為您丟失了某些信息（另請參見https://www.spcforexcel.com/knowledge/variable-control-charts/control-charts-and-non-normal-data)
你對此有何看法？
如果有任何反饋，我將非常高興！
最好的祝福
約翰
