Re: MSA のような再現性の計算私はあなたの状況を理解していません。 ここに私の考えがあります（主に質問です）：
1. 「数千個の部品」をまったく同じ場所で測定していますか、それとも部品内の変動が測定精度の再現性と混同していませんか? 他の測定システムの要素 (識別、再現性、安定性、バイアス、精度など) に興味はありませんか?
2. なぜ部品を 10 回測定するのですか? これは 10 のサブグループ サイズであり、推定するには大きすぎるようです。
3. サブグループの要約統計量は簡単に計算できますが、EMP の重要な側面の 1 つは、データをグラフで見て、要約統計量を計算する前にサブグループ内の変動の一貫性を評価することです。
4. 「このタイプのデータセットの仕様を定義する」という意味がわかりませんか? 仕様は、顧客の要件 (理論的には形状、適合性、および機能) に関連している必要があります。
Re: MSA のような再現性の計算申し訳ありませんが、あなたが何を求めているのかわかりません。 また、MSA プラットフォーム (または Fit Model、Fit Y by X、または...) を使用する際のどこに問題があるのか わかりません。 に加えて@スタットマンの思い…
MSA の用語を使用した「再現性」は、単なる残差 (つまり、一元配置 ANOVA の RMSE) であり、数式がありますが、100,000 の標準偏差を計算する必要があるプールされた分散に基づいています。 では、MSA または Fit Model または Fit Y by X に任せてみませんか?MSA で、"Y, Response" と "Part, Sample ID" を入力し、[OK] をクリックします。
ここで、各部分が独自の列である場合 (つまり、100,000 列がある場合)、最初にデータを積み重ねる必要があります...
問題を誤解していた場合は申し訳ありません。
MSA などの再現性計算同じ動作条件で 10 倍再測定された数千の部品からなるデータセットがあります。
したがって、クロスタームや演算子のようなものはありません。私は式を使用して再現性を計算したいと考えていましたが、MSA プラットフォームで 100,000 個の異なる部品を確認する必要はありませんでした。var/mean を実行することはできますが、EMP 計算で得られるものは他にありますか? 数式を取得してJSLで書き出す方法を知っている人はいますか?
このタイプのデータセットの仕様を定義する方法については、他の推奨事項も歓迎します。
ありがとう、
品質およびプロセスエンジニアリング
