Hallo, Ich bin Jerry Fisch.
ICH arbeiten für JMP.
ICH Unterstützung unser Kunden In Die Zentral Region von Die Vereinigt Zustände.
Heute, Ausweis wie Zu sprechen Zu Du um ein Add-in Das Ich habe entwickelt.
Der Titel von Die Papier Ist
Abrufen von A rbiträr Wahrer Teil Verteilungen
von M gemildert Teil Verteilungen Und Die Messgerät Eigenschaften
Das gehen entlang mit Die Messung.
Heute Agenda.
Erste war gehen Zu sprechen um, von Kurs, Was macht dies sprechen Adresse?
Warum Ist Das Also wichtig?
Warum kippen Wir Nur subtrahieren Abweichungen Zu erhalten unser Echte Teileverteilung?
A wenig bisschen um was ist hinter unser Einschätzung Berechnungen.
Krank Demo Die Add-in,
einschließlich manche prüfen Ergebnisse Und hinzufügen manche Fehlerbehebung Tipps.
Krank erzählen Du Wo Du dürfen finden Die Add-in,
Und Dann Also Aktie mit Du Wie Du dürfen geben Mich Rückmeldung
An was ist Gut Und Was Du nicht wie um Die Add-in,
Bereiche für Verbesserungen, Und Also her.
Was Sind Wir Adressierung Hier?
Also, war reden um ein Add-in Das bestimmt A Echte Teileverteilung
Wenn Du geben Es A gemessen Teil Verteilung
Und Wenn Du beschreiben dein Messgerät Leistung Eigenschaften.
Es ist hübsch einfach Zu konzipieren Wenn Wir Start mit A Echte Teileverteilung.
Hier ist unser WAHR Teil Wert gegen unser Prozentsatz von Teile.
Dann Wir laufen Das durch A Messgerät,
ein unvollkommen Messgerät Das hat manche Varianz Und Voreingenommenheit Eigenschaften.
Wir Wille erhalten A gemessen Teil Verteilung aus von Das.
Wir nicht wissen, obwohl, Was unser Echte Teileverteilung Ist.
Was war reden um Ist tauschen diese Positionen
Wo Wir Start mit A Gemessen P Kunst Verteilung,
Wir subtrahieren aus unser Messgerät Leistung Eigenschaften,
Und Wir Ende hoch mit A Echte Teileverteilung.
Das ist hübsch einfach Zu verstehen, Aber Es bekommt mehr kompliziert
Wenn Wir haben A Gemessen Teil Verteilung Das Ist nicht normalerweise verteilt
und/oder Wir haben A Messgerät Das führt In nicht standardisiert Wege, Du könnte sagen.
Vielleicht unser Standard Abweichung zeigt an Krümmung mit Die gemessen Teil Wert,
oder Vielleicht Es hat Voreingenommenheit Das linear Änderungen,
oder Vielleicht Es hat Krümmung als Also.
Wie dürfen Wir nehmen diese Mengen, Die Gemessen Teil Verteilung
und ein willkürlich Messgerät Leistung Kurve,
Und kommen hoch mit Was Die WAHR Teil Wert War
Das muss haben verursacht Das Gemessen Teil Wert?
Warum Ist Es wichtig?
Also, Wir alle wissen Das alle Messgeräte Sind unvollkommen.
Heiraten wie Zu erhalten ein Idee von Das Echte Teileverteilung.
Du wirst sehen Es verwiesen Zu als, Wir gehen entlang als TPD.
Wir dürfen verstehen unser Typ 1 Und Typ 2 Fehler.
A Typ 1 Fehler bedeutet unser Messgerät Ist werfen weg Gut Teile.
A Typ 2 Fehler bedeutet unser Messgerät Ist akzeptieren schlecht Teile.
Beide von diese, insbesondere In A Herstellung Umfeld,
Sind schlecht Dinge Zu passieren.
Wenn war werfen weg Gut Teile, Dann das ist Abfall.
Wir nicht wollen Zu haben Abfall In unser Verfahren.
Das ist Nur A gerade unten Linie Abzug aus unser profitieren Stellungnahme.
Wir Auch nicht wollen Zu akzeptieren schlecht Teile.
Wenn Wir Tun Das, Wir Schiff Die schlecht Teile aus Zu A Kunde.
War wahrscheinlich gehen Zu erhalten Beschwerden, war gehen Zu erhalten kehrt zurück, Überarbeitungen,
es ist gehen Zu Schaden unser Unternehmen Ruf.
Wir nicht wollen Zu haben entweder eins von diese Typen von Fehler.
Sie beide verletzt unser Unternehmen.
Wenn Wir wusste Die Echte Teileverteilung,
Wir könnte schätzen Die Kosten damit verbundenen mit diese Fehler.
Das besondere Thema Ist angesprochen In ein anderer Papier
Sein vorgeführt Hier bei Entdeckung 2023.
Mit Das Titel Und Das Papier Nummer, ICH ermutigen Du Zu sehen Es hoch.
ICH Co-Autor Das Papier mit zwei
von Mein Kollegen, Brady Brady, Und Jason Wiggins.
Wir brauchen Das Echte Teileverteilung Zu machen Das Bewertung.
Warum kippen Wir Nur subtrahieren Die Abweichungen?
Also, Du dürfen.
Wenn dein Gemessene Teilverteilung ist normalerweise
Und dein Messgerät hat Konstante Varianz Und Voreingenommenheit über Die Messung Reichweite,
Dann Du dürfen erhalten Zu dein Echte Teileverteilung.
Du nicht wissen Die Wahrer Teil Werte von Individuell Teile.
Du bist niemals gehen Zu wissen Das, Aber Du dürfen erhalten Zu Die Verteilung.
Es ist einfach, unter diese Einschränkungen, unter diese Annahmen,
Die Varianz von Die Echte Teileverteilung Ist Nur Die Unterschied In Die Abweichungen
von dein Gemessene Teilverteilung Und dein Messgerät Varianz.
Du subtrahieren diese zwei,
Du nehmen Die Quadrat Wurzel, Und Du erhalten Die Standard Abweichung von dein Messgerät.
T Er Durchschnitt, Ich bin Entschuldigung, Standard Abweichung von dein Echte Teileverteilung.
Der Durchschnitt Wo dein WAHR Teil Verteilung Ist zentriert
Ist einfach wo auch immer dein Gemessen Teil Verteilung
Ist zentriert Minus Die Voreingenommenheit von Die Messgerät.
Ö F Kurs, Die Frage Ist, Was Tun Du Tun
Wenn dein Gemessene Teilverteilung Ist nicht normal
oder Wenn dein Messgerät hat ungewöhnlich Eigenschaften?
Das Ist Wie Wir dürfen konzipieren Eingabe diese Werte,
Und Krank zeigen Du Die Add-in In Nur A zweite.
Wir dürfen haben beliebig willkürlich Eingang.
Hier wir haben bekommen für unser Messteilverteilung,
Das Ist unser Gemessener Teilwert.
T Er zählt für Jedoch Teile Das Wir haben gemessen.
Vielleicht Das sieht aus wie A Kombination von zwei normal Verteilungen.
Vielleicht es ist etwas A wenig anders als Das.
Der Punkt Ist, Du dürfen setzen In beliebig Eingang Das du würdest wie,
beliebig Eingang Form für Die Gemessen Teil Verteilung.
Dann Wir beschrieben Die Messgerät verwenden quadratisch Funktionen
für Die Sigma Und für Die Voreingenommenheit von Die Messgerät.
Normalerweise, alle du bist gehen Zu haben Ist A Standard Messgerät
würde Sei Nur diese Konstanten aus Hier In Vorderseite,
C0 Und D0, Und D0 Mai Sei null wenn du nicht haben beliebig Messgerät Voreingenommenheit.
ICH F dein Sigma Änderungen linear mit Teil Wert,
Wir erlauben Du Zu setzen In C1 Und D1 Wenn dein Voreingenommenheit Änderungen linear.
Wenn Es gibt beliebig Krümmung, Wir erlauben Du Zu setzen In A C2 Und A D2.
Wann Du Satz hoch dein Messgerät Gleichung, Wenn Du setzen In alle von diese Werte,
es ist möglich Zu generieren Negativ Standard Abweichungen
innerhalb Die Messung Reichweite.
Nicht Tun Das.
Wenn Du dürfen vermeiden Es, nicht Tun Das.
Dort Mai Sei unerwartet Ergebnisse mit Die Add-in
Wenn Du haben Negativ Standard Abweichungen.
Nur in acht nehmen von Das.
Was ist hinter Die Einschätzung Berechnungen?
Also, Wir Start mit, von Kurs,
Die tatsächlich messen Teil Verteilung Und Die Messgerät Eigenschaften.
Wir wählen ein geschätzt Echte Teileverteilung,
welche scheint wie A Gut Idee.
Also Start mit das Tatsächliche Gemessen Teil D Verteilung.
Dann Wir setzen Das geschätzt Wahr, Teil D Verteilung
durch A Transformation Das repräsentiert Die Messgerät Eigenschaften,
Und Das Erträge ein geschätzt Gemessen Teil Verteilung.
Wir dürfen Dann vergleichen Die geschätzt Gemessener Pa rt Verteilung
mit Die tatsächlich Gemessen P Kunst Verteilung An A Behälter für Behälter Basis
Und erhalten A Restwert Summe von Quadrate Fehler für Das Vergleich.
Dann Wenn Wir gehen zurück Und anpassen Die Amplituden
von Die WAHR Teil D Verteilung Einschätzung,
wir können anpassen diese bis Wir erhalten Die geschätzt Messen Teil Verteilung
Zu zustimmen als eng als möglich mit dem tatsächlich messen Teil Verteilung.
Wir Tun Das verwenden A JSL minimieren Funktion
Zu versuchen Zu minimieren Die Restwert Summe von Quadrate.
Alle Rechts, Lasst uns nehmen A sehen bei Die Add-in.
Einmal Du Installieren Die Add-in,
Es Wille kommen In unter Messgerät Studie Werkzeuge Und TPD Einschätzung.
Das Ist Was Die Add-in momentan sieht aus wie, Ausführung 1,0.
Wir Start aus mit Die Fähigkeit Zu wählen
Was Typ von Eingang Gemessene Teilverteilung tun Du haben?
Jetzt Das variiert, Krank kommen zurück Zu Die willkürlich Form In A Minute.
Wir Auch haben normal,
Du Eingang Die Durchschnitt Und Standard Abweichung, LogNormal, Weibull,
Exponentiell, Gamma, Und Zwei-Mischung normal Verteilung.
Wir dürfen Satz diese hoch Zu Sei parametrisch Wenn Wir wollen.
Wenn Du wissen Das Du haben A Weibull Verteilung, für Beispiel,
Du dürfen verwenden Das als dein Eingang Verteilung.
Lasst uns Start mit normal. Lasst uns Nur machen Es einfach.
Hier Wir haben A normal Verteilung das hat A bedeuten von null
Und A Standard Abweichung von drei.
T Hut gezeigt In Das Panel Hier In Das wenig Graph.
Lasst uns verwenden A Messgerät, das ist A sehr einfach Messgerät,
hat A Standard Abweichung von eins Und A Voreingenommenheit von null.
Klicken Nächste.
Hier, viel wie über, Wir erhalten Zu wählen Die Echte Teileverteilung Form.
Wir könnte sagen das ist gehen Zu Sei willkürlich, oder Es könnte haben A normal Verteilung,
oder Es könnte haben A lognormal, alle Die Dasselbe Verteilungen Hier.
Oder runter Hier bei Die unten,
Wir geben Du Die Möglichkeit Zu fit alle von Die Verteilungen über.
Lasst uns wieder Start mit A einfach Beispiel von A normal Verteilung,
Und Also Berechnung diese Ergebnisse.
Wir gegenwärtig zwei Ausgabe Grundstücke.
Das Handlung zeigt an Die Echte Teileverteilung In Blau,
Die geschätzt Echte Teileverteilung gegen Die Gemessen Teil Verteilung,
Die tatsächlich Gemessen Teil Verteilung In Rot.
Als Du würde erwarten In Das Fall,
wir haben bekommen A normal Verteilung für Die gemessen, Und wir haben bekommen A einfach Messgerät.
Das Ist eins von diese Das Wir lösen könnte von Hand Wenn Wir gesucht Zu.
Wir Ende hoch mit A leicht schmaler Echte Teileverteilung als Die Gemessen.
Wenn Wir Dann gehen Zu Tun A überprüfen An Das,
Wir dürfen nehmen Das Echte Teileverteilung, setzen Es durch Die Messgerät,
Und Wir Ende hoch mit ein geschätzt Gemessen Verteilung gegen Die tatsächlich.
Das ist Was Wir erhalten runter Hier.
Es sieht aus wie wir haben bekommen sehr Gut Vereinbarung In Das besondere Fall.
Lasst uns gehen zurück hoch Zu unser Messgerät Definition.
Also halten Die Dasselbe gemessen Teil Verteilung.
Das Zeit Also setzen In A Voreingenommenheit von zwei.
Also lösen wieder, vorausgesetzt Das
unsere True Part Distribution Ist normalerweise verteilt.
Wir erhalten Das aus.
Hübsch einfach Zu konzipieren.
Alles Ist Nur verschoben über von zwei Einheiten.
Hier ist unser Echte Teileverteilung Und unser Gemessen Teil Verteilung.
Wenn Wir setzen Das durch Das Messgerät mit Die Voreingenommenheit,
Wir erhalten zurück Zu sehr Gut Vereinbarung zwischen
Die tatsächlich Messteilverteilung und Die geschätzt Messen Teil Verteilung.
Dritte Beispiel, Lasst uns sagen Das...
Lasst uns kommen zurück hoch Hier Und Krank drehen Voreingenommenheit aus seit wir haben gezeigt Das.
Lasst uns sagen wir haben bekommen Die Dasselbe Eingang, wir haben bekommen Die Dasselbe einfach Messgerät,
Aber Jetzt Lasst uns sagen Vielleicht wir haben bekommen A Gamma Verteilung Hier.
Es gibt Gamma, Und Wir wollen Zu fit Das.
Also Schlag Berechnung.
Das Ist Die am besten- fit Gamma Verteilung für Das Eingang normal Verteilung.
Du dürfen sehen Es nicht fit ganz als Also.
Unser Echte Teileverteilung Ist A wenig bisschen schief, welche Ist charakteristisch von Gammas.
Wenn Du setzen Das durch unser Messgerät, Wir Ende hoch mit Das Vereinbarung
zwischen Die Gemessen Teil Verteilung, tatsächlich Und Die geschätzt.
Es ist nicht als Gut A fit.
A Zusammenfassung von diese Ist gegeben Hier In Das Tisch.
Das zeigt an uns Das Die Erste Zeit Wir rannte Das, Wir tat A normal Verteilung Eingang,
welche mit zwei Parameter, Wir tat A normal fit An Die Ausgabe
mit zwei Parameter, Und Wir bekommen Das Summe von Quadrate Fehler.
Der zweite Zeit War mit A Voreingenommenheit,
Und Wir bekommen Die Dasselbe Summe von Quadrate Fehler In Die Ende, als Du könnte erwarten.
Dann mit Die Gamma, unser Summe von Quadrate Fehler War A wenig bisschen höher.
Wir erhalten A schnell wenig Zusammenfassung In Das Tisch.
Dort Sind zwei andere
JMP Daten Tische Das Sind gebaut Das haben alle von Das Information,
Die Original Verteilung Und Die Ausgabe Verteilungen
Und alle Die Messgerät Eigenschaften.
Alle von diese Sind zusammengefasst In diese andere zwei Tische
Zu erlauben Du Zu gehen durch Und machen dein eigen Grundstücke Wenn Du wollen Zu.
Sie Sind Auch Dort.
Lasst uns Tun eins das ist A wenig bisschen anders.
Lasst uns kommen zurück hoch Zu Die Spitze Und Lasst uns wählen A benutzerdefinierte Form.
Der Daten Tisch Ist einfach A zweispaltig Daten Tisch.
Der Erste Spalte Ist vermutet Zu Sei Die Zentren von dein Teil Werte,
dein Behälter Zentren, Wenn Du Wille, In Das Histogramm.
Der zweite Spalte repräsentiert Die Amplituden als Du gehen über.
Diese Amplituden dürfen Sei tatsächlich Teil zählt, Sie dürfen Sei Prozentsätze.
Irgendetwas Das jede Behälter Höhe
oder jede Histogramm Bar Höhe Ist relativ Zu Die andere Höhen.
ICH Skala alles Zu machen Die Summe von alle diese hinzufügen hoch
Zu eins innerhalb Die Programm Trotzdem.
Als lang als Die relativ Höhen Sind Die Dasselbe,
nicht Gegenstand Was Die tatsächlich Amplituden Sind.
ICH geben Die Möglichkeit Zu offen A Daten Tisch Wenn es ist nicht bereits geöffnet,
oder Wenn es ist bereits geöffnet innerhalb JMP,
Dann Wir dürfen Nur sagen, wählen Die bereits geöffnet Daten Tisch.
Hier ist ein Beispiel mit A Quadrat Welle
oder A Uniform Verteilung für unser Eingang, Gemessen Teil Verteilung.
Jetzt, Das Ist A hart Verteilung Zu haben.
Wenn Du denken um Das, Wenn Du hast bekommen A Messgerät
das ist Herstellung normalerweise verteilt Fehler bei beliebig Punkt,
es ist gehen Zu Sei Wirklich hart Zu machen
etwas das ist Hübsch Und scharf Und knackig wie Das Verteilung An Die Ausgabe.
Lasst uns geben Es A versuchen.
Lasst uns sagen Hier Ich habe bekommen A hübsch breit Variation.
Das geht aus null Zu 30, ICH denken.
Lasst uns sagen wir haben bekommen A Messgerät Das hat A Standard Abweichung von fünf mit NEIN Voreingenommenheit.
Lasst uns sagen Wir wollen Zu fit A normal Verteilung Zu Das,
Und Jetzt Also Berechnung diese Ergebnisse.
Hier wir haben bekommen Die am besten fit normal Verteilung
für A Echte Teileverteilung das ist gehen Zu laufen durch Das Messgerät
mit A Standard Abweichung von fünf Zu versuchen Zu geben uns Das Quadrat Welle
für unser M gemildert Teil Verteilung.
Wie Also tat Wir Tun?
Also, es ist Hier.
Es ist nicht A real Großartig Form, Und Du wahrscheinlich würde nicht erwarten Es
Zu Sei A Großartig fit gegeben Das war versuchen Zu verwenden A normal Verteilung
Zu fit A Quadrat, ein I-scharf Quadrat Funktion.
Wenn Wir gesucht Zu Tun ein willkürlich Funktion, Lasst uns sagen Das eins Hier.
Das eins ICH Nur gemacht hoch manche Daten.
Krank zeigen Du A wenig bisschen mehr um Was Es Ist.
Vielleicht Das sieht aus wie A normal
zwei Mischungen, zwei normal Verteilungen gemischt zusammen.
Lasst uns überprüfen Das aus.
Lasst uns sehen Wenn Wir dürfen fit Das Zu A Zwei-Mischung normal,
Und Das Möglichkeit Ist runter Hier, Und Also Berechnung diese Ergebnisse.
Hier Wir gehen.
Lassen Mich laufen Das eins mehr Zeit.
ICH nicht wollen Mein Standard Abweichung Zu Sei Das groß.
Lasst uns nehmen A kleiner Standard Abweichung.
Also sprechen um Das Ding In A Minute.
Alles anders Die Dasselbe, Berechnung Ergebnisse.
Manchmal Es dauert A wenige Sekunden Zu kommen zurück.
Es Nur kommt darauf an An der Weg Die Routine Ist passend zu Dinge.
Hier Ist unser tailliert Echte Teileverteilung
verglichen Zu Die Gemessen Teil Verteilung.
Vorausgesetzt Das unser Echte Teileverteilung
Ist zwei normal Verteilungen gemischt zusammen.
Wenn Du laufen Das durch Die Messgerät, Es endet hoch suchen wie Das.
Das Ist Die versuchen Zu übereinstimmen Das
Und Was unser Gemessen Teil D Verteilung würde haben gewesen.
Das ist nicht zu schlecht.
Das ist Die Weg Das Die Add-in funktioniert.
Jetzt, Dort Ist ein anderer Möglichkeit Hier,
Und Das Ist Wann Du fit, Du dürfen wählen was auch immer Eingänge Du wollen
für dein Gemessen Teil Verteilung, dein Messgerät Eigenschaften.
Dann Wann Du fit runter Hier, Du dürfen Auch fit ein willkürlich Form.
Jetzt, Das dauert An Mein PC Vielleicht A Minute Zu laufen.
Ich bin gehen Zu Ersatzteil Du Das Und Nur zeigen Du Die Ausgänge innerhalb A Steckdose gleiten.
Hier Wir Sind zurück In Steckdose.
Das Ist eins andere Beispiel Das Ich habe bekommen Vor ICH erhalten Zu Die willkürlich Eingänge.
Das eins hat A Voreingenommenheit Das Ich habe ausgedrückt als eins Plus 0,03 mal Die Teil Wert.
Ich habe bekommen A linear Ändern Voreingenommenheit über Die Messung Reichweite.
ICH haben A normal Verteilung für Mein Eingang,
Und ICH wollen Zu fit A normal Verteilung Zu Die Ausgabe.
Als Es wendet sich aus, Das Ist Mein Echte Teileverteilung,
Und Das Ist Mein Gemessen Teil Verteilung.
Wenn ICH laufen diese durch Das Messgerät,
sogar obwohl es ist bekommen Das linear Ändern Voreingenommenheit
über Die Messung Reichweite, ICH erhalten sehr Gut Vereinbarung zwischen Die zwei.
Das Ist Was das passiert Wenn ICH nehmen Das Quadrat Welle
Und sagen, "Hey JMP, gehen fit was auch immer Echte Teileverteilung Sie wollen
Und laufen Es durch A Messgerät Das hat A Sigma von zwei Und A Voreingenommenheit von null,
Und erzählen Mich Was Das Verteilung könnte sehen wie.
Was Du erhalten aus, Die Rot Kurve wieder
Ist Die gemessen Teil Verteilung, Das Quadrat Welle.
Du erhalten Das verrückt aussehend Ding mit
alle anders Gipfel Und Täler In Es als Die Echte Teileverteilung.
Also, Das nicht sehen wie beliebig Wahrer Teil Verteilung Das ICH würde haben,
Aber Wenn Du sehen runter Hier, Wann Du laufen Das durch Die Messgerät,
Es tut A hübsch Gut Arbeit von simulieren Das Quadrat Welle Verteilung.
Das ist Uniform Verteilung.
ICH glauben es ist Arbeiten.
Jetzt, Dort Sind Gründe dafür Das Es könnte aufkommen mit etwas wie Das,
wahrscheinlich damit verbundenen mit Die Auflösung von Die Messgerät Das Du haben.
Der Messgerät Nur Mai nicht lösen genug Elemente über Die Messung Reichweite
als was Du brauchen Zu erhalten A Hübsch glatt Verteilung über Hier.
Das ist Die Idee Das Du dürfen Tun Das mit Das Messgerät.
A wenig um Fehlerbehebung.
Dort Sind Probleme Wenn dein Messgerät Standard Abweichung
Ist zu groß In Vergleich Zu Die Gemessen Teil Auflösung.
Wenn Du haben A Gemessen Teil Verteilung,
Lasst uns sagen es ist normalerweise verteilt mit A Standard Abweichung von drei,
Und Du erzählen Das Add-in Das Mein Messgerät hat ein Standard Abweichung von fünf.
Also, Es gibt NEIN Weg Zu erhalten, sogar Wenn Du haben Die Dasselbe WAHR Teil
Das Du messen über Und über Und über wieder, du bist gehen Zu erhalten A verbreiten
Das hat A Standard Abweichung von fünf, Es kippen fit.
Du wirst erhalten manche ein Fehler Wann Das tritt ein.
Es ist hoch Zu Du Zu Figur Das aus Das,
"Hey, Mein Standard Abweichung für Mein Messgerät Ist Weg zu groß."
Wenn es ist einfach An Die Rand von Sein zu groß.
Lasst uns sagen dein Standard Abweichung von dein gemessen Verteilung Ist 3,
Und dein Messgerät Ist 2,8,
Dann wieder, es ist gehen Zu versuchen Zu geben Du A sehr eng
Echte Teileverteilung Zu Unterstützung Das,
Und Das dürfen führen Zu manche seltsam Ergebnisse.
Dort Sind manche seltsam Kombinationen Das Ich habe laufen über
Das dürfen Ursache diese Dinge, ICH Anruf ihnen uneinnehmbar Fehler.
Wann Du gehen hinein Die JMP Minimieren Funktion,
Es tut es ist eigen Ding Und Dann kommt zurück mit ein Antwort.
Wenn Es läuft hinein A Problem, Es Wille werfen ein Fehler.
Vielleicht wie Das.
Ich habe gesehen zwei oder drei anders Einsen, Das Ist eins von ihnen.
ICH nicht haben A Weg Zu fangen für diese.
Wenn Du erhalten ein Fehler wie Das, Die Add-in Wille weitermachen Zu laufen,
Aber du wirst brauchen Zu sehen hinein Was Bedingungen haben Du setzen In Hier
Das JMP nicht wie Das es ist haben Problem lösen für.
Klobig Gemessen Teil Verteilungen.
Wenn Du haben A Gemessen Teil Verteilung,
In Tatsache, Das eins Hier, Das könnte Sei hübsch klobig.
Von klobig, ICH bedeuten Dort sind nicht sehr viele Mülleimer über Die Messung Reichweite.
Es ist verwandt Zu dein Messgerät In Die Ende. Es ist Wie viel dürfen dein gaumakege lösen.
Du wollen Zu haben A viel von Mülleimer über Hier.
Mehr Mülleimer Ist besser.
Weniger Mülleimer macht Die WAHR Teil Verteilung sehr schwierig Zu schätzen.
Dann ICH erwähnt oder angedeutet Zu früher Das Du dürfen haben lang Konvergenz mal,
insbesondere Wann du bist versuchen Zu lösen für diese
willkürlich Wahrer Teil Verteilungen.
An Mein PC, es ist nicht ungewöhnlich Zu gehen A Minute oder A wenig bisschen mehr.
Nur aufhängen In Dort. Der Add-in hat stets kommen zurück für Mich.
Es nicht aufhängen. Es Nur dauert A während für manche Lösungen.
Add-in Verfügbarkeit sollen Sei beigefügt Zu Das besondere Aufzeichnung,
Und Du sollen Auch Sei fähig Zu finden Es
In Die JMP Gemeinschaft Datei Austausch unter TPD Einschätzung.
Wenn Du haben Kommentare oder Fragen, Du dürfen Post ihnen entweder unten Das Video
oder An Die Datei Austausch, Und Bitte setzen In Dort beliebig Vorschläge Das Du haben
für verbessert grafisch Benutzer I Schnittstelle, beliebig Änderungen In Die Ausgänge.
Wir nicht sprechen um Die Daten Tische Das ICH gebaut,
Aber Wenn Du sehen diese Und Du entscheiden, "Hey, ICH Wunsch Es würde Sei In Das Format."
Lassen Mich wissen.
Diese Sind Dinge ICH dürfen ändern ziemlich leicht.
Vorschläge für mehr Parametrisch, Gemessen, oder Echte Teilverteilungen.
Diese Sind Die normal, Die lognormal,
Die Weibull, Die Gamma, alle von diese Funktionen.
Wenn Du haben mehr Das Du wollen Zu hinzufügen Zu Das,
lassen Mich wissen Und Krank sehen Wenn ICH dürfen Übernehmen diese.
Dann, von Kurs, Probleme angetroffen.
Wenn Du dürfen enthalten A Beschreibung von Die Problem, Wie Es geschah,
Das Wille helfen Mich In Debuggen.
Wenn möglich, enthalten A nicht vertraulich Probe Eingabedatei
Das ICH dürfen verwenden Zu helfen replizieren Die Problem.
Und wo auch immer Du Post diese Kommentare,
Bitte enthalten @JerryFish In dein Kommentare, Also Krank erhalten A Benachrichtigung.
Dank Du sehr viel für Hören Zu Das Aufzeichnung.
Nicht vergessen Zu überprüfen aus Die begleitend Entdeckung Papier,
News-Flash, Messgeräte sind nicht perfekt, Okay, Du wissen Das.
Aber Wie viel Ist Es Kalkulation dein Geschäft?
Unter Das besondere Papier Nummer?
Dank Du sehr viel für dein Zeit.
