你好，我的姓名是黏土巴克,和我是A统计开发商在这联合管理计划团体。
我是去到是说关于一些新的特征在这分配平台
齿轮传动向分析限制的检测数据。
它是某物我工作过在和我的同事，劳拉兰卡斯特,
谁是还A统计数据开发商在JMP。
到踢事物离开，什么是A有限的检测问题？
什么是我们试到解决？
它是基本的等级，
A限制的检测问题是什么时候我们有一些测量设备
和它是不是有能力的到提供好的测量外部的一些临界点。
那是什么我们称呼A限制的检测问题。
F或者例子，让我们说我们有，是采取重量测量
和是使用A规模那是不是有能力的到制作测量以下1克。
在这实例，星期三说那我们有较低的检测限制的1
因为我们不能措施以下那。
但在我们的数据放，是仍然记录那些价值观作为1.
因为的那些限制，
我们看，我们可能有A数据放那看起来喜欢这。
在部分，我们有一些价值观的1和一些非1价值观那是很多大。
我们不真的相信那那些价值观是1秒。
我们只是知道那那些是在最多1.
这数据发生全部这时间在实践。
如果你思考关于有时是不是有能力的到措施以下A降低临界点。
有时是不是有能力的到措施多于一个上临界点。
那些是两个都有限的检测问题。
什么应该我们做关于那？
让我们看在A真的简单的例子。
我模拟的一些数据那是通常情况下分散式
和意思是10和方差1 ,
和是气势A降低检测限制的9.
如果我们看在我们的数据放这里，
我们有一些价值观多于9、和我们有一些9秒。
什么时候我们看在这直方图，
这确实不看通常情况下分散式
因为我们有A所有的束的额外的9秒
和我们不有任何事物以下9.
什么发生如果我们只是模型那数据作为是？
出色地，它轮流出去这结果不是那伟大的。
我们得到A体面的估计的我们的地点范围，我们的亩，
它是真的关闭到10、哪个是这真相。
但我们已经真的被低估那规模或者分散范围。
我们已经估计的它到是0.8,
什么时候这真相是那我们生成的它和规模平等的到1.
你会注意那我们的信心间隔为了那规模范围
不甚至覆盖1.
它不包含这真相和那是一般来说不是A伟大的情况到是在。
什么是更多的，如果我们看在这… 我们合身A少数的分布，
我们合身这日志普通的，这伽玛，和这普通的，
好吧普通的分配，哪个是什么我们使用到产生我们的数据，
它不是甚至竞争的基于在这AIC。
基于在那些航空工业协会价值观，
我们会确实选择A日志普通的分配到模型我们的回复。
我们没有完毕A好的工作估计我们的参数。
是不是甚至选择到使用这分配
那我们生成的这数据和。
瓦e只是扔了全部那些9秒进入我们的数据放。
我们被忽略这事实那那是不完整的信息
然后没有工作出去出色地。
什么如果，反而的忽略那限制的检测、
什么如果我们只是扔出去全部那些次？
出色地，现在我们已经得到A较小数据放和它是有偏见。
我们已经抛出出去A大的块的我们的数据在它。
我们有A有偏见的样本现在。
现在如果我们合身我们的普通的分配，
现在是高估这地点范围，
和是仍然欠下伊玛汀这规模范围。
是实际上在相当A坏的位置仍然，
因为我们没有完毕A好的工作和任何一个的那些参数。
是仍然不太可能到挑选正常的分配。
基于在这工商局,这日志普通的和这伽玛分配
两个都合身相当A少量更好的比这普通的分配。
是仍然在A坏的地方。
我们尝试过投掷出去这9 s,和那没有转动出去出色地。
我们尝试过只是包括他们作为9 s。
那没有转动出去出色地任何一个。
什么应该我们做反而？
这回答是那我们应该对待
那些观察在这限制的检测。
我们应该对待那些作为审查的观察。
审查是A情况在哪里
我们仅有的有部分的信息关于我们的回复多变的。
那是确切地这情况是在这里。
如果我们有一个观察在这降低检测限制，和这里我有表示它
D子L，
我们说那观察是较少的审查。
我们不说那是是平等的到那限制的检测。
我们说那是是较少的比或者平等的到那DL价值。
在这翻动边，
如果我们有A上限制的检测、表示杜这里，
那些观察是正确的审查。
因为是不是说那是是平等的到那价值。
是只是说它是在至少那价值。
如果你是看着为了更多的信息关于如何到处理审查的数据，
一的这参考那我们建议全部这时间是
米克尔和埃斯科巴的书统计方法为了可靠性数据。
那是A真的好的概述为了如何你应该对待审查的数据。
如果你已经用过的一些的这...
如果你使用一些的这特征和这生存和可靠性菜单在 JMP 中，
然后你是熟悉的和事物喜欢生活分配和合身生活经过X。
这些是全部平台那容纳审查在JMP。
什么是兴奋的关于在联合管理计划17 号是现在
我们有添加一些特征到分配所以那我们能处理
这限制的检测问题和分布作为出色地。
全部你有到做是你添加
A检测限制柱子财产到你的回复多变的，
和你指定什么这上和或者降低检测限制是，
和你是好的到去，有没有什么别的你有到做。
在我的模拟的例子，我有A降低检测限制的9.
我会放9在这降低检测限制场地这里。
那是真的全部你有到做。
经过指定那检测限制，
现在分配是去到说，好的，我知道那价值观的9
是实际上左边审查，
和我是去到做估计会计为了那。
现在和那相同的模拟的例子，和这降低检测限制指定的，
现在你会注意我们得到A很多更多的合理的合身这普通的分配。
现在我们的信心间隔为了两个都这地点和规模范围
盖子这真相，
因为我们知道，再次，这地点曾是10和这规模曾是1.
现在我们的信心间隔覆盖这真相
那就是A很多更好的情况。
如果你看在这CDF阴谋这里，
这是A真的好的方式到比较我们的已安装分配到我们的数据。
什么它是正在做是那红色的线是这经验中密度纤维板，
和这绿色的线是这已安装普通的CDF。
作为你能告诉，他们是真的关闭向上直到9.
然后使感觉，因为那是在哪里我们有审查。
是正在做A很多更好的工作配件这些数据
因为是适当地处理那检测限制。
我只是通缉到观点出去那什么时候你已经指定的这检测限制，
这报告使它真的清除那我们已经用过的它。
作为你能看这里，
它说这已安装普通的分配和检测限制，
和它让我们你知道确切地哪个检测限制它用过的。
现在不是仅有的是，
因为是正在做A更好的工作估计我们的参数，
事物喜欢推理关于那些参数是更多的值得信赖。
如果我们做某物喜欢我们看在这分配分析器
现在我们能相信这些
推理基于在我们的已安装分配，
我们感觉很多更好的关于信任事物喜欢这分配分析器。
和这模拟的例子，如果我们使用我们的已安装普通的分配，
因为我们适当地处理过审查，
我们知道那关于16 %的这观察
是坠落以下那降低检测限制。
我还通缉到观点出去那
什么时候你有检测限制在分配，
现在是仅有的有能力的到合身A子集的这分布
那你会通常情况下看在这分配平台。
我们能合身这普通的，指数，伽玛日志，普通的，威斯康辛和测试版。
全部的那些分布支持审查
或者有限的检测在分配。
但如果你是使用某物喜欢这混合物的法线,
出色地，那那不延长出色地到传感器数据。
你是不是去到是有能力的到合身那什么时候你有A限制的检测。
我还通缉到观点出去如果你有联合管理计划亲
和你是用过的到使用这广义的回归平台，
广义的回归认识到那精确的相同的柱子财产。
这检测限制柱子财产
是认可的经过两个都分配和广义的。
一的这真的好的事物关于
这新的特征是那它得到携带的在到这能力平台。
如果你做你的合身和分配，和你发射能力，
现在是去到得到更多的值得信赖的能力结果。
让我们说那是制造业A新的药品，
和我们想到措施这数量的和不纯在这药品。
我们的数据可能看喜欢什么我们有这里。
我们有A束的小的价值观，和我们有A降低检测限制的1毫克。
这些价值观的1那是突出显示这里，
我们不真的思考那些是1.
我们实际上思考它是某物... 我们知道那它是某物较少的比 1 。
我们有一个上规格限制的2.5毫克。
这是A情况在哪里我们有两个都规格限制和检测限制。
它是真的简单的到指定那些在这柱子特性。
这里我们已经定义的我们的上规格限制作为2.5
和我们的降低检测限制的1.
现在全部你有到做是只是
给分配这柱子那你想到分析。
它知道确切地如何到处理那回复多变的。
让我们看在这能力结果。
现在，因为我们已经适当地处理过那限制的检测、
我们相信那我们的日志普通的合身是好的。
我们看那我们的峰,价值这里是0.546 。
那是不是非常好的。
通常你会想A峰峰值多于1.
这是讲述我们那我们的系统是不是非常有能力的。
我们已经得到一些问题那我们可能需要到种类出去。
一次再次，什么会有发生了如果我们有被忽略那限制的检测
和我们有只是治疗过的全部那些1秒作为如果他们确实是1秒。
出色地，让我们拿A看。
我们做我们的合身，忽略这限制的检测、和我们得到A峰峰值的多于1.
基于这合身，
我们会说那我们实际上有A体面地有能力的系统，
因为A峰峰值的1是不是也坏的。
它可能是一个可以接受价值。
经过忽略那限制的检测、
我们已经被欺骗我们自己进入思维我们的系统是更多的有能力的比它真的是。
我思考这是A凉爽的例子，
因为我们有A降低检测限制，哪个可能带领你到相信，
出色地，我可能是或许忽略这限制的检测会是保守的，
因为我是高估这地点范围。
那是真的，什么时候我们忽略这限制的检测、
是高估那地点范围。
但这问题是是严重地低估这规模范围。
那是什么使我们制作坏的决定出去在这尾巴
的那分配。
经过忽略那限制的检测、
我们已经真的得到我们自己进入A坏的情况。
只是到总结，
它是真的重要的到认出什么时候我们的数据特征A限制的检测。
我思考它是简单的到思考的，
有时我们思考关于数据套在哪里
或许我们已经分析过的这回复作为是在这过去的，
什么时候真的吗，或许我们应该有调整过的为了A限制的检测。
因为喜欢我们只是锯，什么时候我们忽略那些限制，我们得到误导性的适合。
然后我们可能制作坏的决定基于在那些误导性的适合。
喜欢我们锯在我们的例子，
我们得到坏的估计或者这地点和规模参数，
和我们的峰峰值估计曾是几乎双倍的什么它应该有到过。
但什么是兴奋的关于在联合管理计划17 号
是那这分配平台使它真的简单的到避免这些陷阱
和到分析这数据类型适当地。
全部你有到做是指定那检测限制柱子财产，
和分配知道确切地什么到做和那。
今天我们仅有的看起来在降低检测限制，
但你能只是作为出色地有上检测限制作为出色地。
在事实，你能有两个都。
喜欢我说，有仅有的六分布那现在支持
审查里面的这分配平台。
但那些是还这六最多重要的分布为了这些种类的数据。
它真的是一个好的选择的分布。
那是它。
我只是想到感谢你为了你的时间
和鼓励你到查看出去这些增强功能到这分配平台。
谢谢。
