Salut, mon nom est Colleen McKendry,
et je suis un senior statistique écrivain à JMP,
mais je aussi comme à jouer autour avec fonctionnel données.
Ce projet est sur la mesure systèmes analyse pour courbe données.
D'abord, Je suis juste en allant à donner un très bref arrière-plan sur MSA études dans général.
MSA études déterminer comment Bien un processus
peut être mesuré avant à étudier le processus lui-même.
Il réponses le question, comment beaucoup la mesure variation est
contribuant à le dans l'ensemble processus variation.
Spécifiquement, le Jauge Détente et détente méthode, lequel est quoi Je vais être en utilisant dans mon analyse,
détermine comment beaucoup variation est exigible à opération variation
contre la mesure variation.
Toi peut utiliser un Jauge Détente et détente franchi MSA modèle quand toi avoir les deux un partie et un opérateur.
Le modèle toi peut voir ici pour ton la mesure Oui sous je J. K,
c'est en allant à être le Kth la mesure fait par le Jème opérateur sur le je partie.
Dans ce modèle, toi avoir un signifier terme,
un aléatoire effet que correspond à le partie,
un aléatoire effet que correspond à le opérateur,
et un aléatoire effet que correspond à le interaction ou croix terme.
Toi aussi avoir un erreur terme.
Ce est simplement un aléatoire effets modèle,
et tous de ces aléatoire effets sont normalement distribué aléatoire variables
avec signifier zéro et quelques correspondant variance composant.
Quand toi ajuster ce modèle,
toi peut utiliser que à estimation le variance Composants
et alors utiliser ceux variance composant estimations
à calculer le pourcentage jauge Détente et détente en utilisant le formule montré là.
Dans un standard MSA étude,
tous de ton des mesures sont en allant à être célibataire points.
Mais quoi arrive si c'est pas le cas?
Quoi si plutôt tu es mesure quelque chose comme un courbe?
Que question était le motivation derrière ce projet.
Là était un client de JMP que était un fournisseur de automobile les pièces,
et ils avait un client que spécifié
que un partie nécessaire à avoir un spécifique forcer par distance courbe.
Évidemment, le client recherché à conception
leur produit à correspondre le client spécifié courbe.
Dans commande à faire que,
ils recherché à courir un fonctionnel réponse BICHE analyse
et JMP à conception leur produit dans commande à faire donc.
Cependant, avant dépenses argent sur que expérience,
ils recherché à effectuer un MSA sur leur capacité à mesure le les pièces forcer.
Là sont un parcelle plus détails à propos le réel données et ce problème spécifiquement
dans un plus tôt 2020 blanc papier
titré La mesure Systèmes Analyse pour Incurvé Données.
Si toi vouloir n'importe lequel plus détails, regarder que en haut.
Il devrait être sur le communauté.
Ce dans ce graphique, c'est quoi le données regards comme.
Sur le axe Y, nous avoir forcer, et sur le axe X, nous avoir distance.
Il regards comme là sont seulement dix courbes dans ce graphique,
mais là sont en fait 250 total courbes.
Il y a juste quelques regroupement en allant sur.
Là sont dix différent les pièces, cinq différent les opérateurs,
et cinq réplications par partie opérateur combinaison.
UN petit peu à propos ce données, évidemment,
ces des mesures sont courbes et pas points.
Le données était collecté uniformément espacé dans temps, mais pas uniformément espacé dans distance.
Là étaient quelques plus tôt projets
que essayé un peu différent façons à effectuer quelques taper de MSA étude sur ce données.
Ils utilisé quelques fonctionnel Composants, mais séjourné joli vrai à un standard MSA.
Quand je regardé à ce données, je recherché à prendre un vrai fonctionnel approche
parce que je avoir un arrière-plan dans fonctionnel données.
Fonctionnel données analyse
est utile pour données que sont dans le formulaire de les fonctions ou courbes.
Là sont beaucoup techniques à poignée inégalement espacé données,
un parcelle de lequel sont disponible dans le Fonctionnel Données Explorateur plate-forme dans JMP.
Mon but était à combiner fonctionnel données méthodes avec traditionnel MSA méthodes
à effectuer quelques taper de fonctionnel la mesure systèmes analyse.
Mon solution était à créer un fonctionnel aléatoire effets modèle
par expansion le fonctionnel modèle en utilisant propre fonction expansion,
réécriture que comme un aléatoire effets ou un mixte modèle
si toi avait n'importe lequel fixé effets aussi,
et alors Estimation le variance
Composants associé avec le partie et opérateur termes.
À aller un petit peu dans le modèle notation.
Pour ton fonctionnel modèle, toi avoir Oui sous je J. K,
mais ce temps à un particulier distance, D,
à compte pour le fonctionnel nature de le données.
Tu es en allant à avoir un fonctionnel signifier terme,
un fonctionnel aléatoire effet que correspond à le partie,
un fonctionnel aléatoire effet que correspond à le opérateur,
et un fonctionnel aléatoire effet que correspond à le croix terme
et aussi ton erreur terme.
Ici, quand toi faire le modèle expansion,
c'est un petit Mathy, mais essentiellement,
plutôt de ayant un variance composant associé avec le partie
et un variance composant associé avec le opérateur,
toi maintenant avoir plusieurs variance Composants associé avec chaque de ceux des choses.
C'est en allant à compte pour le fonctionnel nature.
Quand tu es raccord le modèle et Estimation le variance Composants,
comme je dit, maintenant tu es en allant à avoir ce
ensemble de variance Composants que toi peut somme ensemble
à estimation le fonctionnel variance composant pour partie
et le même chose pour opérateur et le croix terme.
Une fois toi avoir tous ceux individuel variance Composants,
toi peut utiliser ceux à estimation le % jauge Détente et détente juste comme dans un standard MSA.
Comment faire je faire ce dans JMP ?
C'est un multi étape processus c'est décrit ici,
et là sont quelques plus détails dans autre diapositives.
Mais essentiellement, je estimation le signifier courbe dans FDE et obtenir le résiduel courbes.
je alors modèle le résiduel courbes dans FDE à obtenir le propre les fonctions nécessaire
pour le propre fonction expansion de le fonctionnel modèle
et sauvegarder ceux propre les fonctions à le original données tableau.
Je suis en allant à utiliser ceux enregistré propre les fonctions dans FitMix
à créer un aléatoire effets modèle
ou un mixte modèle si toi aussi avoir fixé effets dans ton données.
Je suis en allant à utiliser nidification de le propre fonction formule Colonnes
et aussi le par et opérateur variables
à définir le approprié modèle Caractéristiques.
Ce est quoi ton ajuster modèle fenêtre serait regarder comme.
Une fois je a fait tous que pour ce données,
je était capable à estimation le variance Composants et calculer le % jauge repos,
lequel dans ce cas était 3.3030.
Ce indiqué un acceptable la mesure système
selon à quelques gammes que étaient défini dans ce papier par Baren équipe.
Que était il pour le données analyse pour mon partie.
Ce résultat était en fait très similaire à un pire cas scénario
que était obtenu dans un présentation dans 2019.
Il serait être intéressant à savoir si que était un coïncidence
ou si le résultats serait être similaire pour différent données comme Bien.
Quelques pensées que ce projet provoqué.
Devrait nous ajouter un fonctionnel aléatoire effet pour IDENTIFIANT
à capturer le dans fonction corrélation à travers distance?
Ce taper de fonctionnel aléatoire effet
est en fait vraiment important dans fonctionnel données
et est un grand avantage de comptabilité pour le fonctionnel nature de le données.
Malheureusement, dans ce données dans particulier.
À tout moment je créé un modèle avec ce terme,
le correspondant variance Composants étaient zéro,
donc il n'a pas vraiment capturer rien supplémentaire, mais il serait être intéressant
à voir si il pourrait être utile dans différent les types de données.
je aussi pense il serait être intéressant si nous
pourrait calculer un confiance intervalle pour le % jauge R&R.
Là étaient aussi quelques mineure, pas problèmes,
mais apporté en haut des questions de le résidus dans le aléatoire effets modèle.
je observé un cyclique nature dans ceux.
C'est pas toujours super.
je ne le faites pas pense il était un énorme accord,
mais je serait comme à avoir un bien raison pour pourquoi que était le cas.
C'est il. Merci pour écoute.
Si toi vouloir plus détails sur ce projet,
c'est très similaire à un complet 30 minutes parler que je présenté à Découverte L'Europe ,
et donc que vidéo est sur le communauté comme Bien.
Remercier toi.
