Re: 다변량 모델 기반 제어 차트안녕 @치트란슈 ,
표시되는 동작은 정상이며 모든 컨트롤 차트에서 볼 수 있습니다.
이전 컨트롤 차트를 기반으로 일부 포인트를 제거/제외하므로 새 차트가 생성되는 데이터 세트가 변경됩니다. 평균과 컨트롤 한계가 다시 계산되므로 포인트가 이전에 컨트롤 한계 내에 있었습니다. 새로 계산되고 더 엄격한 제어 한계를 벗어날 수 있습니다.
다변량 제어 한계 계산을 위해 여기에서 방정식을 볼 수 있습니다. 개별 관찰에 대한 통계 세부 정보(jmp.com) . 제어 한계는 예를 들어 변수 p의 수와 관측치 m의 수에 의해 영향을 받는 것을 볼 수 있습니다. 따라서 일부 포인트를 제거하면 관측치의 수가 더 이상 동일하지 않으므로 본 변경 사항이 나타납니다.
프로젝트의 맥락을 모르지만 품질 방법에 대한 STIPS 과정과 관리도 사용에 대한 토론을 살펴볼 수 있습니다. 산업문제 해결을 위한 통계적 사고 | JMP JMP에서 제공하는 이 무료 과정을 살펴볼 수도 있습니다. JMP 통계 공정 제어 과정
관리도의 목적은 이상값을 제거하는 것이 아니라 시간 경과에 따른 프로세스 결과를 연구하는 것입니다.
가변성이 무작위/"정상" 변동(제어 한계 범위 내에서 제어 중인 프로세스)에서 오는지 식별하고 해결해야 하는 추가 변동 원인에서 오는지 구별하는 그래픽 도구입니다.
나보다 경험이 더 많은 다른 구성원이 필요한 경우 공정 제어 방법론/제어 차트에 대한 더 많은 정보, 지침 및 참조를 제공할 수 있습니다.
이 답변이 도움이 되길 바라며,
Re: 다변량 모델 기반 제어 차트Victor의 설명이 맞습니다."이상치"를 제거하는 이유는 무엇입니까?이는 데이터 세트에서 가장 흥미롭고 유익한 포인트일 수 있습니다.컨트롤 차트를 사용하는 목적은 다양한 구성 요소/변동 소스를 분할하고 할당하는 것입니다.통제한계 안에 있어서는 안 된다.
Re: 다변량 모델 기반 제어 차트모니터링 목적으로 모델을 준비하고 있고 과거 데이터 세트에서 일부 매개변수가 비정상적으로 작동[특정 시간에 잘못된 작동 또는 결함 있는 기기]하고 이러한 이상값을 제거하지 않은 경우 현재 데이터는 있는 경우 플래그를 지정하지 않습니다. 그런 이상.
Re: 다변량 모델 기반 제어 차트죄송합니다 혼란스러워서 뭐하는 건가요?나는 컨트롤 차트를 진단 도구로 사용하는 것이지 모니터링(반동적임)이 아님을 인정합니다. 모니터링하고 대응하려는 경우 사양 제한이 있는 실행 차트를 사용할 수 있습니다. 컨트롤 차트는 변동 요소를 분리하고 지정하는 데 도움이 되는 진단 도구입니다. 범위 차트의 관리 범위를 벗어난 지점은 변동의 부분군 내 구성 요소와 관련된 특수/지정 가능한 원인 변동을 나타냅니다.또한 일관성이 없거나 불안정한 프로세스를 나타낼 수도 있습니다. 해당 시점에 무슨 일이 있었는지 조사하는 것은 가치가 있지만 그러한 사건을 완화하기 위해 취할 조치는 해당 사건이 일반적인 사건인지 특수 원인 사건인지에 따라 크게 달라집니다(데밍 참조). "매개변수가 비정상적으로 작동"하는 이유는 무엇입니까?제어 한계는 좋거나 나쁘다는 평가가 아닙니다.X-막대 차트에서 제어 한계를 벗어난 지점은 하위 그룹 간 구성 요소와 관련된 변동 원인이 지정 가능하고 추정 가능함을 나타냅니다(또한 지배적일 수 있음).다시 말하지만 좋고 나쁘고는 아무 상관이 없습니다.
다변량 모델 기반 제어 차트등급별 등급별 필터를 적용한 MDMCC를 준비했습니다. 그런 다음 이상값을 제거했지만 이상값을 자동으로 제거한 후 빨간색 선 위에 더 적은 관찰이 더 나타났습니다.
고급 통계 모델링콘텐츠 구성데이터 혼합 및 정리데이터 탐색 및 시각화품질 및 프로세스 엔지니어링
