안녕
저는 몇 가지 공정 매개변수를 사용하여 수백 개의 실험실 데이터를 기반으로 하나의 제품에 대한 점도 모델을 개발했습니다.
이제 모델이 구축되었으므로 시간 경과에 따라 성능을 추적하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 컨트롤 차트?
우리는 분석 대 예측 값을 볼 수 있도록 자주 실험실 분석을 계속 받습니다.
귀하의 조언에 미리 감사드립니다.
흥미 롭군 ... 내 초기 생각은 다음과 같습니다.
첫째, 모델을 어떻게 구축합니까(예: GLM, 단계적, PLS, 신경)? 둘째, 시간 경과에 따른 성과를 추적하는 목적은 무엇입니까? 이것을 사용하여 예측 편차에 대응할 계획입니까? 얼마나 많은 일탈로 인해 반응하게 될까요? 당신의 반응은 무엇입니까? 모델에 있는 X를 차트로 작성하는 것이 더 좋지 않습니까(보다 예측 가능)?
모델 구축이 관찰 데이터를 기반으로 한 경우 모델이 인과 관계인지 상관 관계인지 확인하기 위해 실험을 시도했습니까?
모델을 개선(예: 모델에 포함할 추가 변수 또는 고차 항 식별)하거나 모델의 일관성을 평가하기를 원하십니까? 다른 제품을 포함하도록 추론 공간을 확장하시겠습니까?나는 당신이 잔차 시간 경과에 따라(예: X, MR 차트). 플롯하는 내용과 방법은 "추적"으로 달성하려는 기능입니다.
호기심에 측정 시스템을 평가해 보셨습니까? 이는 관리 차트 방법을 사용할 수 있는 좋은 기회입니다(보정 빈도를 더 잘 결정할 수 있음).
명백한 비교는 예측에 의한 실제의 산점도입니다. 참조를 위해 Y=X 줄을 추가할 수 있습니다.@statman 의 제안은 예측의 안정성으로 이동합니다. 공정 능력(예측은 공정임)을 사용하여 적합성을 평가할 수도 있습니다.
