こんにちは、私はジェリー魚。
私仕事のためにJMP。
私サポート私たちの顧客での中央地域ののユナイテッド州。
今日、私はそうするだろうのようにに話すにあなたについての加えるそれ私は発展した。
のタイトルのの紙は
Aの取得任意の真の部分分布
Mさんから確保した一部分布そしてのゲージ特徴
それ行く平行との測定。
今日の議題。
初めだった行くに話すについて、のコース、何これをしますか話す住所？
なぜはこれそれで重要？
なぜできない私たちはただ引き算差異に得る私たちの本当の部品の配布?
あ少し少しについて何ですか後ろに私たちの推定計算。
病気デモの加える、
含むいくつかのテスト結果そして追加いくつかのトラブルシューティングチップ。
病気教えてあなたどこあなたできる探すの加える、
そしてそれから良い共有とあなたどうやってあなたできる与える自分フィードバック
の上何ですか良いそして何あなたしないでくださいのようにについての加える、
地域のために改善、そしてそれで前方へ。
何は私たちはアドレッシングここ？
良い、だった話しているについての加えるそれ決定するある真の部分の配布
もしあなた与えるそれある測定された一部分布
そしてもしあなた説明するあなたのゲージパフォーマンス特徴。
そのかわいい簡単に概念化するもし私たちは始めるとある真の部品の配布。
こちらです私たちの真実一部価値対私たちの割合の部品。
それから私たちは走るそれを通してあるゲージ、
の不完全ゲージそれもっているいくつかの分散そしてバイアス特徴。
私たちは意思得るある測定された一部分布外のそれ。
私たちはしないでください知る、けれど、何私たちの真の部分の配布は。
何だった話しているについてはスワッピングそれらのポジション
どこ私たちは始めるとある測定されたP美術分布、
私たちは引き算外私たちのゲージパフォーマンス特徴、
そして私たちは終わり上とある真の部品の配布。
それはかわいい単純に理解する、しかしそれ取得もっと複雑
もし私たちは持っているある測定した一部分布それはない通常は配布された
および/または私たちは持っているあるゲージそれ実行しますで規格外の方法、あなたかもしれない言う。
多分私たちの標準偏差ショー曲率との測定された一部価値、
または多分それもっているバイアスそれ直線的に変化、
または多分それもっている曲率として良い。
どうやってできる私たちは取るこれら量、の測定した一部分布
と任意ゲージパフォーマンス曲線、
そして来る上と何の真実一部価値だった
それしなければならない持っている引き起こされたこれ測定した一部価値？
なぜはそれ重要？
良い、私たちは全て知るそれ全てゲージは不完全。
結婚したのようにに得るのアイデアのこれ真の部品の配布。
あなたはそうするだろう見るそれ言及にとして、私たちは行く平行としてTPD。
私たちはできる理解する私たちのタイプ1そしてタイプ2エラー。
あタイプ1エラー手段私たちのゲージは投げ離れて良い部品。
あタイプ2エラー手段私たちのゲージは受け入れる悪い部品。
両方のこれら、特にである製造業環境、
は悪いものに起こる。
もしだった投げ離れて良い部品、それからそれは無駄。
私たちはしないでください欲しいに持っている無駄で私たちのプロセス。
それはただある真っ直ぐ底ライン控除から私たちの利益声明。
私たちはまたしないでください欲しいに受け入れる悪い部品。
もし私たちはするそれ、私たちは船の悪い部品外にあるお客様。
だったおそらく行くに得る苦情、だった行くに得る戻り値、手直し、
その行くにダメージ私たちの会社の評判。
私たちはしないでください欲しいに持っているどちらか1つのそれらの種類のエラー。
彼らは両方傷つく私たちの会社。
もし私たちは知っていたの真の部分の分布、
私たちはできた見積もりの費用関連するとこれらエラー。
それ特定の主題は対処されたで別の紙
いる提示されたここで発見2023年。
とこれタイトルそしてこれ紙番号、私奨励するあなたに見てそれ上。
私共著これ紙と二
の私の同僚、ブレイディブレイディそしてジェイソンウィギンズ。
私たちは必要それ真の部分の配布に作るこれ評価。
なぜできない私たちはただ引き算の差異は？
良い、あなたできる。
もしあなたの測定された部品の分布は通常は
そしてあなたのゲージもっている絶え間ない分散そしてバイアス横切っての測定範囲、
それからあなたできる得るにあなたの真の部品の配布。
あなたしないでください知るの真の部分価値観の個人部品。
あなたは一度もない行くに知るそれ、しかしあなたできる得るにの分布。
その単に、下これら制約、下これら仮定、
の分散のの真の部分の配布はただの違いでの差異
のあなたの測定部品の分布そしてあなたのゲージ分散。
あなた引き算それらの二、
あなた取るの四角根、そしてあなた得るの標準偏差のあなたのゲージ。
T彼平均、私はごめん、標準偏差のあなたの真の部品の配布。
の平均どこあなたの真実一部分布は中心にある
は単にどこでもあなたの測定した一部分布
は中心にあるマイナスのバイアスののゲージ。
○ fコース、の質問は、何するあなたする
もしあなたの測定部品の分布はない普通
またはもしあなたのゲージもっている普通でない特徴は？
これはどうやって私たちはできる概念化する入力するこれら価値観、
そして病気見せるあなたの加えるでただある2番。
私たちはできる持っているどれでも任意入力。
ここ私たちは持っています得たのために私たちの測定された部品の分布、
これは私たちの測定された部品の値。
T彼カウントのためにしかし部品それ私たちは持っている測定した。
多分これ見た目のようにある組み合わせの二普通配布物。
多分その何かある少し違うよりもそれ。
のポイントは、あなたできる置くでどれでも入力それあなたはそうするだろうのように、
どれでも入力形のためにの測定した一部分布。
それから私たちは説明されたのゲージを使用して二次関数機能
のためにのシグマそしてのためにのバイアスののゲージ。
通常は、全てあなたは行くに持っているはある標準ゲージ
するだろうなれただこれら定数外ここでフロント、
C0そしてD0、そしてD0 5月なれゼロもし、あんたがしないでください持っているどれでもゲージバイアス。
私fあなたのシグマ変化直線的にと一部価値、
私たちは許可するあなたに置くでC1そしてD1もしあなたのバイアス変化直線的に。
もしあるよどれでも曲率、私たちは許可するあなたに置くであるC2そしてあるD2.
いつあなたセット上あなたのゲージ方程式、もしあなた置くで全てのこれら価値観、
その可能に生成するネガティブ標準逸脱
内での測定範囲。
やめてくださいするそれ。
もしあなたできる避けるそれ、しないでくださいするそれ。
そこには5月なれ予想外の結果との加える
もしあなた持っているネガティブ標準逸脱。
ただ気をつけてのそれ。
なに？後ろにの推定計算？
良い、私たちは始めると、のコース、
の実際の測定一部分布そしてのゲージ特徴。
私たちは選ぶの推定真の部分の分布、
どれのらしいのようにある良いアイデア。
良い始めると実際の測定したパート D配布。
それから私たちは置くそれ推定トゥルーパートD分配
を通してある変換それを表しますのゲージ特徴、
そしてそれ収量の推定測定した一部分布。
私たちはできるそれから比較するの推定測定Pa RT分布
との実際の測定されたP美術分布の上あるビンごとに基礎
そして得るある残留物和の正方形エラーのためにそれ比較。
それからもし私たちは行く戻るそして調整するの振幅
のの真実パート D分配推定、
我々はできる調整するそれらのそれまで私たちは得るの推定測定一部分布
に同意するとして密接にとして可能とともに実際の測定一部分布。
私たちはするそれを使用してあるJSL 最小化関数
に試すに最小化するの残留物和の正方形。
全て右、しましょう取るある見てでの加える。
一度あなたインストールの加える、
それ意思来るで下ゲージ勉強ツールそしてTPD推定。
これは何の加える現在見た目のように、バージョン1.0。
私たちは始めるオフとの能力に選ぶ
何タイプの入力測定部品の分布を行うあなた持っている？
今それ不定、病気来る戻るにの任意形である分。
私たちはまた持っている普通、
あなた入力の平均そして標準偏差、対数正規、ワイブル
指数関数的、ガンマ、そして2つの混合物普通分布。
私たちはできるセットこれら上になれパラメトリックもし私たちは欲しい。
もしあなた知るそれあなた持っているあるワイブル分布、のために例、
あなたできる使用それとしてあなたの入力分布。
しましょう始めると普通。 しましょうただ作るそれ単純。
ここ私たちは持っているある普通分布それは持っていますある平均のゼロ
そしてある標準偏差の三つ。
T帽子の示されているでこれパネルここでこれ少しグラフ。
しましょう使用あるゲージ、それはあるとても単純ゲージ、
もっているある標準偏差の1つそしてあるバイアスのゼロ。
クリック次。
ここ、多くののようにその上、私たちは得るに選ぶの真の部分の配布形。
私たちはできた言うそれは行くになれ任意、またはそれできた持っているある普通分布、
またはそれできた持っているある対数正規、全ての同じ分布ここ。
または下ここでの底、
私たちは与えるあなたのオプションにフィット全てのの分布その上。
しましょうまた始めるとある単純例のある普通分布、
そして良い計算するそれらの結果。
私たちは現在二出力プロット。
これプロットショーの真の部分の配布で青、
の推定真の部分の配布対の測定した一部分布、
の実際の測定した一部分布で赤。
としてあなたするだろう期待するでこれ場合、
私たちは持っています得たある普通分布のためにの測定した、そして私たちは持っています得たある単純ゲージ。
これは1つのそれらのそれ私たちは解決できたによる手もし私たちは欲しかったに。
私たちは終わり上とあるわずかに狭い真の部分の配布よりもの測定しました。
もし私たちはそれから行くにするあるチェックの上それ、
私たちはできる取るそれ真の部分の分布、置くそれを通してのゲージ、
そして私たちは終わり上との推定測定した分布対の実際の。
それは何私たちは得る下ここ。
それ見た目のように私たちは持っています得たとても良い合意でこれ特定の場合。
しましょう行く戻る上に私たちのゲージ意味。
良い保つの同じ測定された一部分布。
これ時間良い置くであるバイアスの二。
良い解決するまた、仮定してそれ
私たちの真の部品の配布は通常は配布されました。
私たちは得るこれ外。
かわいい簡単に概念化する。
すべてはただずれた以上による二単位。
こちらです私たちの真の部分の配布そして私たちの測定した一部分布。
もし私たちは置くそれを通してそれゲージとのバイアス、
私たちは得る戻るにとても良い合意間
の実際の測定された部品の分布との推定測定一部分布。
三番目例、しましょう言うそれ...
しましょう来る戻る上ここそして病気振り向くバイアスオフ以来私たちは持っています実証済みそれ。
しましょう言う私たちは持っています得たの同じ入力、私たちは持っています得たの同じ単純ゲージ、
しかし今しましょう言う多分私たちは持っています得たあるガンマ分布ここ。
あるよガンマ、そして私たちは欲しいにフィットそれ。
良い打つ計算します。
これはの最高-フィットガンマ分布のためにそれ入力普通分布。
あなたできる見るそれしませんフィットとてもとして良い。
私たちの真の部分の配布はある少し少し歪んだ、どれのは特性のガンマ。
もしあなた置くそれを通して私たちのゲージ、私たちは終わり上とこれ合意
間の測定した一部分布、実際のそしての推定。
そのないとして良いあるフィット。
あまとめのそれらのは与えられたここでこれテーブル。
これショー私たちそれの初め時間私たちは走ったこれ、私たちはしたある普通分布入力、
どれのと二パラメーター、私たちはしたある普通フィットの上の出力
と二パラメーター、そして私たちは得たこれ和の正方形エラー。
の2番時間だったとあるバイアス、
そして私たちは得たの同じ和の正方形エラーでの終わり、としてあなたかもしれない期待する。
それからとのガンマ、私たちの和の正方形エラーだったある少し少しより高い。
私たちは得るある素早い少しまとめでこれテーブル。
そこにはは二他の
JMPデータテーブルそれは建てられたそれ持っている全てのこれ情報、
のオリジナル分布そしての出力分布
そして全てのゲージ特徴。
全てのそれらのは要約したでこれら他の二テーブル
に許可するあなたに行くを通してそして作るあなたの自分のプロットもしあなた欲しいに。
彼らははまたそこには。
しましょうする1つそれはある少し少し違う。
しましょう来る戻る上にの上そしてしましょう選ぶあるユーザー定義の形。
のデータテーブルは単にある2列データテーブル。
の初めカラムは想定されるになれのセンターのあなたの一部価値観、
あなたの置き場センター、もしあなた意思、でそれヒストグラム。
の2番カラムを表しますの振幅としてあなた行く横切って。
それらの振幅できるなれ実際の一部カウント、彼らはできるなれパーセンテージ。
何でもそれそれぞれ置き場身長
またはそれぞれヒストグラムバー身長は相対的にの他のハイツ。
私規模すべてに作るの和の全てそれらの追加上
に1つ内でのプログラムともかく。
として長さとしての相対的ハイツはの同じ、
しません案件何の実際の振幅は。
私与えるのオプションに開けるあるデータテーブルもしそのないすでに開いた、
またはもしそのすでに開かれた内でJMP、
それから私たちはできるただ言う、選択するのすでに開かれたデータテーブル。
こちらですの例とある四角波
またはあるユニフォーム分布のために私たちの入力、測定した一部分布。
今、これはある厳しい分布に持っている。
もしあなた考えるについてこれ、もしあなたは得たあるゲージ
それは作る通常は配布されたエラーでどれでもポイント、
その行くになれ本当に難しいに作る
何かそれはニースそしてシャープそしてさわやかなのようにこれ分布の上の出力。
しましょう与えるそれある試す。
しましょう言うここ私は得たあるかわいい広い変化。
これ行きますからゼロに30、私考える。
しましょう言う私たちは持っています得たあるゲージそれもっているある標準偏差の五といいえバイアス。
しましょう言う私たちは欲しいにフィットある普通分布にそれ、
そして今良い計算するそれらの結果。
ここ私たちは持っています得たの最高フィット普通分布
のためにある真の部分の配布それは行くに走るを通してこれゲージ
とある標準偏差の五に試すに与える私たちこれ四角波
のために私たちのM確保した一部分布。
どうやって良いした私たちはする？
良い、そのここ。
そのないある本物素晴らしい形、そしてあなたおそらくそうはしないだろう期待するそれ
になれある素晴らしいフィット与えられたそれだった試していますに使用ある普通分布
にフィットある四角、のアイシャープ四角関数。
もし私たちは欲しかったにするの任意関数、しましょう言うこれ1つここ。
これ1つ私ただ作った上いくつかのデータ。
病気見せるあなたある少し少しもっとについて何それは。
多分これ見た目のようにある普通
2つの混合物、二普通分布混合された一緒に。
しましょうチェックそれ外。
しましょう見るもし私たちはできるフィットこれにある2つの混合物普通、
そしてそれオプションは下ここ、そして良い計算するそれらの結果。
ここ私たちは行く。
させて自分走るそれ1つもっと時間。
私しないでください欲しい私の標準偏差になれそれ大きい。
しましょう取るある小さい標準偏差。
良い話すについてそれものである分。
すべてそれ以外の同じ、計算する結果。
時々それかかりますある少し秒に来る戻る。
それただ依存しますの上道のルーティーンはフィッティングもの。
ここは私たちのフィットした真の部分の配布
比較したにの測定した一部分布。
仮定するとそれ私たちの真の部分の配布
は二普通分布混合された一緒に。
もしあなた走るそれを通してのゲージ、それ終わる上探しているのようにこれ。
これはの試みにマッチそれ
そして何私たちの測定したパート D分配するだろう持っているされた。
それはないあまりにも悪い。
それはの方法それの加える動作します。
今、そこにはは別のオプションここ、
そしてそれはいつあなたフィット、あなたできる選ぶ何でも入力あなた欲しい
のためにあなたの測定した一部分布、あなたのゲージ特徴。
それからいつあなたフィット下ここ、あなたできるまたフィットの任意形。
今、それかかりますの上私のパソコン多分ある分に走る。
私は行くに予備のあなたそれそしてただ見せるあなたの出力内であるパワーポイント滑り台。
ここ私たちはは戻るでパワーポイント。
これは1つ他の例それ私は得た前に私得るにの任意入力。
これ1つもっているあるバイアスそれ私は表現されたとして1つプラス0.03回の一部価値。
私は得たある直線的に変化バイアス横切っての測定範囲。
私持っているある普通分布のために私の入力、
そして私欲しいにフィットある普通分布にの出力。
としてそれターン外、これは私の真の部分の分布、
そしてこれは私の測定した一部分布。
もし私走るそれらのを通してこれゲージ、
平けれどその得たこれ直線的に変化バイアス
横切っての測定範囲、私得るとても良い合意間の二。
これは何起こるもし私取るそれ四角波
そして言う、 "おいJMP、行くフィット何でも真の部分の配布あなたが欲しい
そして走るそれを通してあるゲージそれもっているあるシグマの二そしてあるバイアスのゼロ、
そして教えて自分何それ分布かもしれない見てのように。
何あなた得る外、の赤曲線また
はの測定された一部分布、それ四角波。
あなた得るこれ狂ったように見えるものと
全て違うピークそして谷でそれとしての真の部品の配布。
良い、それしません見てのようにどれでも真の部分分布それ私するだろう持っている、
しかしもしあなた見て下ここ、いつあなた走るそれを通してのゲージ、
それするあるかわいい良い仕事のシミュレートするこれ四角波分布。
これはユニフォーム分布。
私信じるその働く。
今、そこにはは理由それそれかもしれないやってくると何かのようにこれ、
おそらく関連するとの解決ののゲージそれあなた持っている。
のゲージただ5月ない解決する十分要素横切っての測定範囲
何としてあなた必要に得るあるニーススムーズ分布以上ここ。
それはのアイデアそれあなたできるするこれとこれゲージ。
あ少しについてトラブルシューティング。
そこにはは問題もしあなたのゲージ標準偏差
はあまりにも大きいで比較にの測定した一部解決。
もしあなた持っているある測定した一部分布、
しましょう言うその通常は配布されたとある標準偏差の三つ、
そしてあなた教えてこれ加えるそれ私のゲージがあります標準偏差の五。
良い、あるよいいえ方法に得る、平もしあなた持っているの同じ真実一部
それあなた測定以上そして以上そして以上また、あなたは行くに得るある広める
それもっているある標準偏差の五、それできないフィット。
あなたはそうするだろう得るいくつかののエラーいつこれが発生します。
その上にあなたに形それ外それ、
"おい、私の標準偏差のために私のゲージは方法あまりにも大きい。"
もしその単にの上の寸前のいるあまりにも大きい。
しましょう言うあなたの標準偏差のあなたの測定された分布は3、
そしてあなたのゲージは2.8、
それからまた、その行くに試すに与えるあなたあるとても狭い
真の部分の配布にサポートそれ、
そしてそれできる鉛にいくつかの奇妙な結果。
そこにははいくつかの奇数組み合わせそれ私は走る横切って
それできる原因これらもの、私電話彼ら捕らえられないエラー。
いつあなた行くの中へのJMP最小化する関数、
それするその自分のものそしてそれから来る戻るとの答え。
もしそれ走るの中へある問題、それ意思投げるのエラー。
多分のようにこれ。
私は見た二または三つ違うもの、これは1つの彼ら。
私しないでください持っているある方法にトラップのためにそれらの。
もしあなた得るのエラーのようにこれ、の加える意思続くに走る、
しかしあなたはそうします必要に見ての中へ何条件持っているあなた置くでここ
それJMPしませんのようにそれその持っているトラブル解決するのために。
分厚い測定した一部配布。
もしあなた持っているある測定した一部分布、
で事実、これ1つここ、これかもしれないなれかわいい分厚い。
による分厚い、私平均そこにはそうではありませんとても多くのゴミ箱横切っての測定範囲。
その関連しているにあなたのゲージでの終わり。 そのどうやって多くのできるあなたのガウマケゲ解決する。
あなた欲しいに持っているある多くのゴミ箱横切ってここ。
もっとゴミ箱はより良い。
少ないゴミ箱作るの真実一部分布とても難しいに見積もり。
それから私言及されたまたはほのめかしたに以前それあなたできる持っている長さ収束回、
特にいつあなたは試していますに解決するのためにこれら
任意真の部分配布。
の上私のパソコン、そのない珍しいに行くある分またはある少し少しもっと。
ただ下がるでそこには。 の加えるもっているいつも来る戻るのために自分。
それしません下がる。 それただかかりますあるその間のためにいくつかのソリューション。
加える可用性すべきなれ添付にこれ特定の録音、
そしてあなたすべきまたなれできるに探すそれ
でのJMPコミュニティファイル交換下TPD推定。
もしあなた持っているコメントまたは質問、あなたできる役職彼らどちらか下にこれビデオ
またはの上のファイル交換、そしてお願いします置くでそこにはどれでも提案それあなた持っている
のために改善されたグラフィカルなユーザーIインターフェース、どれでも変化での出力。
私たちはしませんでした話すについてのデータテーブルそれ私建てられた、
しかしもしあなた見るそれらのそしてあなた決める、 "おい、私願いそれするだろうなれでこれフォーマット。"
させて自分知る。
それらのはもの私できる変化かなり簡単に。
提案のためにもっとパラメトリック、測定した、または真の部品の配布。
これらはの普通、の対数正規、
のワイブルのガンマ、全てのそれらの機能。
もしあなた持っているもっとそれあなた欲しいに追加にそれ、
させて自分知るそして病気見るもし私できる組み込むそれらの。
それから、のコース、問題遭遇した。
もしあなたできる含むある説明のの問題、どうやってそれ発生した、
それ意思ヘルプ自分でデバッグ中。
もし可能、含むある非機密サンプル入力ファイル
それ私できる使用にヘルプ複製するの問題。
そしてどこでもあなた役職これらコメント、
お願いします含む@JerryFishであなたのコメント、それで病気得るある通知。
感謝あなたとても多くののために聞いているにこれ録音。
やめてください忘れるにチェック外の付随の発見紙、
ニュースフラッシュ、ゲージそうではありません完璧、わかった、あなた知るそれ。
しかしどうやって多くのはそれ原価計算あなたの仕事？
下これ特定の紙番号？
感謝あなたとても多くののためにあなたの時間。
