여보세요,
여기에서 이미 다룬 비정규 관리도에 대한 논의를 다시 살펴보고 싶습니다.
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Control-Chart-builder-Non-Normal-data-Control-Limits/mp/227165#M45073
또한 극도의 "왜도"로 인해 SHASH 분포만 문제가 되는 비정규 분포 데이터 세트(첨부 참조)도 있습니다. 다른 모든 분포는 상당한 적합도 테스트로 인해 거부됩니다. 그러나 Paul Deen의 비정규 제어 차트 스크립트(위의 링크 참조, 매우 유용한 스크립트 참조)를 사용하고 SHASH 분포를 선택하면 매우 의심스러운 그래프가 표시됩니다(시그마 경계에 비해 영역이 너무 큼). 데이터의 극심한 왜도 때문에(요약하자면 내 LSL은 0.9이고 내 목표는 최대화하는 것입니다)
반면에 Weilbull 분포를 선택하면 ControlChart가 훨씬 좋아 보입니다.
그러면 해당 테스트(Western Electric 규칙)를 보다 안정적으로 적용할 수도 있습니다. 이제 내 질문은 컨트롤 차트 생성을 위해 다른 분포를 가정하는 것이 허용되는지 여부입니다. 실제로는 적합도 테스트를 통해 거부됩니다. 특히 SHASH 분포는 프로세스 분석(기능, 제어 차트)에 적합하지 않다는 이야기도 들었습니다.
데이터 변환에 대해: box-cox 변환(Mark Bailey의 스크립트 사용, https://community.jmp.com/t5/JMP-Scripts/Demonstrate-the-Univariate-Box-Cox-Transform/ta-p/21820 ), 그러나 거의 성공하지 못했습니다. 데이터가 너무 "편향"되어 있습니다. 또한 특정 정보를 잃어버리기 때문에 데이터를 변환하는 것이 권장되지 않는다는 것도 알게 되었습니다. https://www.spcforexcel.com/knowledge/variable-control-charts/control-charts-and-non-normal-data)
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친애하는
요한
