CIAO , IO 'M Annie Dudley ,
E IO Sono UN Controllo Grafico Sviluppatore per JMP .
IO Sono Qui Oggi A parlare con Voi Di IL nuovo In JMP versione 17
Laney P ' E U ' controllo grafici .
Permettere 'S revisione.
IL controllo grafici Sono destinato A spettacolo IL stabilità Di tuo processi .
Se tuo processi È non stabile , Poi Voi Potere 'T in modo affidabile Fare IL Stesso misurare
O IL Stesso parti , E clienti Volere Ottenere Rovesciato
E non Volere A acquistare da Voi Ancora .
In Questo caso , Noi 'Rif parlando specificamente Di attributo grafici ,
Quale Sono basato O SU IL Binomiale O IL Poisson distribuzione ,
E Essi assumere UN costante varianza,
UN costante varianza Perché Entrambi IL Binomiale E IL Poisson
Sono UN uno parametro distribuzione .
Voi avuto uno parametro per IL Significare E Poi manipolazioni SU Quello
per IL varianza .
Ma Che cosa accade Se tuo varianza È non costante Sopra tempo ?
Quando Voi Avere UN non -costante varianza ,
In altro parole ,
Se Voi Avere Di più varianza In tuo modello O In Alcuni casi , meno ,
Di più varianza In tuo modello di Voi 'Rif attualmente descrivendo ,
Quello 'S riferito A COME sovradispersione .
Uno parametro modello non può modello sovradispersione .
Davide Laney proposto Quello Noi normalizzare IL dati
E Noi account per variando sottogruppo dimensioni , Noi calcolare UN in movimento allineare ,
E media Quello , E Poi Noi inserire Quello in Nostro modello ,
in Nostro limiti per IL controllo grafici .
Permettere 'S Prendere UN Aspetto A Questo In JMP .
Permettere 'S Mantenere In mente Questo assunzione È Quello per IL regolare P E U grafici ,
Noi Avere Questo assunzione Di IL probabilità Di non conformità
È IL Stesso per ogni campione .
In altro parole , Noi Avere assunzione Quello Nostro varianza È costante .
Permettere 'S Aspetto brevemente A Nostro limiti formule .
Per IL P grafico , Esso 'S IL media più O meno 3
volte Nostro standard errore E IL Stesso con IL U grafico .
Ancora , Ricordare , Noi Avere Questo uno parametro .
Là 'S non tanto Quello Noi Potere Fare Se Nostro limiti Sono non costante Qui
O Se Nostro varianza È non costante .
Che cosa Fare Noi Fare Se Noi Avere sovradispersione ?
Questo È IL grande domanda .
Che cosa Laney proposto era fondamentalmente Noi standardizzare Nostro dati ,
Noi Prendere IL in movimento allineare , Noi calcolare UN media in movimento allineare ,
E Poi Noi regolare Quello E modulo UN sigma sub Z .
Questi limiti Quello Laney È proponendo Aspetto molto simile A IL altro limiti .
Noi erano Appena inserendo IL sigma sub Z in IL formula
Giusto Prima IL standard errore per Entrambi IL P grafici E IL U grafici .
Permettere 'S Prendere UN Aspetto A UN esempio .
IO 'M andando A inizio con UN dati impostato da IL JMP campione dati cartella .
Noi Avere quantità dimensioni Quello Sono non terribilmente grande .
F O Nostro Primo esempio , permettere 'S Aspetto A Questo uno .
IO 'M andando A andare Attraverso IL interfaccia per Questo Primo uno .
Noi 'LL utilizzo dialoghi per futuro quelli .
Noi Avere IL numero Di difettoso rondelle Quello Noi 'Rif andando A modello .
IO 'M andando A modifica IL grafico tipo A attributo .
Prima Noi andare A Poisson , IO Avere Mio quantità COME il mio io identificatore per Nostro X -asse ,
E Noi 'Rif Appena andando A utilizzo IL costante quantità misurare Di 400 .
Gocciolare Quello In IL n Prove gocciolare zona .
Ora , Laney 'S grafici Sono soltanto disponibile Quando Nostro statistica È proporzionato ,
COSÌ IO Avere A modifica Quello Indietro A proporzione .
Quando IL statistica È proporzione , Poi Noi Avere quattro scelte
per Nostro sigma valore .
IO 'M andando A scegliere Laney P '. Ma Primo , permettere 'S Prendere UN Aspetto Qui .
Noi Vedere Noi Avere due punti fuori Di controllo SU Questo P grafico,
Quale È indicando A noi Quello Questo È non UN stabile processi .
Noi Potere certamente giro SU IL limiti , E Quello Appena afferma Che cosa Noi macchiato .
Se Noi modifica IL Laney P ' grafico , Quello sigma sub Z
era chiaramente maggiore di 1 , Perché Ora Nostro limiti
Avere saltato su considerevolmente .
Mentre IL punti essendo tracciato Sono IL Stesso COME Essi erano SU IL P grafico ,
IL superiore limite In particolare
ha ottenuto più grandi .
Là 'S UN abbastanza semplice esempio .
Permettere 'S mossa SU A un altro esempio .
Questo È Ancora , un altro dati impostato fuori Di Questo JMP campione dati .
In Questo caso , Noi 'Rif guardare al numero Di difetti fuori Di ...
Noi Avere parecchi unità Quello Sono essendo testato ,
parecchi bretelle Quello Sono essendo testato In ogni unità .
Ogni unità è 'T IL Stesso misurare .
Questo È un altro scenario Dove
Questo problema con IL non -costante varianza pop su.
Noi Potere contare IL numero Di difetti .
Noi 'Rif non conteggio IL numero Di difettosi.
Noi 'Rif conteggio IL numero Di difetti per unità .
In Questo caso , Nostro unità misurare È variando .
Permettere 'S scegliere UN U grafico Sotto IL Controllo Grafico menù.
Noi Avere Nostro numero Di difetti , E Noi Avere Nostro data
COME Nostro sottogruppo identificatore , E Noi Avere Nostro unità misurare
COME Nostro n Prove .
Noi parlato Di avendo Quello non -costante unità misurare ,
COSÌ Noi Avere variando limiti.
Noi Fare Vedere Alcuni Di IL punti Sono fuori Di controllo Qui .
Ancora , Questo appare A Essere UN non -stabile processi,
Quale È causa per panico O avendo A riaggiustare qualunque cosa .
Ora , Se Noi spettacolo IL controllo pannello , Da Noi Avere proporzione COME UN statistica ,
Noi Potere modifica Questo da UN Poisson O CNU A UN Laney .
Ancora , IL limiti Avere Ora è aumentato .
Noi Ora rendersi conto Noi Avere UN stabile processi . Noi assistente 'T Avere Qualunque punti fuori Di controllo .
Questo È Meglio caratterizzante Nostro scenario , Nostro dati Qui .
Ora , permettere Me spettacolo Voi UN terzo esempio , Quale È UN poco morso Di più complesso .
IL immagine In Mio sfondo Qui È In realtà UN immagine IO preso
da Acadia Nazionale Parco .
UN coppia Di estati fa , IO era lavorando A IL Scolastico Punto
E volontariato A studio microplastiche In IL acqua su Là .
Noi erano prendendo campioni Di uno litro Di acqua per settimana A diverso posizioni .
Noi volevo Prendere Quello acqua , E Noi volevo versare Esso Attraverso UN filtro ,
E Poi Noi Prendere IL filtro E Aspetto Sotto UN microscopio
E fisicamente contare IL numero Di micro perline E microfibre
Quello erano apparire SU IL filtro Quello Noi versato IL acqua Attraverso .
Permettere 'S analizzare Questo COME UN controllo grafico .
IL principale investigatore per Questo particolare studio
È provando A modulo UN Carino , complesso modello Sopra tempo
A Trovare fuori se O non IL acqua plastica erano crescente .
Ma In ordine A Fare Quello , Voi Veramente Volere A Sapere
Quello Voi 'Rif modellazione tuo dati correttamente
E se O non Noi Avere effettivo stabile dati .
Questo È UN esempio dove noi Potevo correre UN P grafico ,
COSÌ permettere 'S Tentativo Quello .
Essendo IL controllo grafico sviluppatore , IO 'M Sempre guardare per Di più opportunità
A modello controllo grafici .
Noi Volere A Aspetto A IL totale plastica.
Per Nostro sottogruppo , Noi Avere settimana ,
E per Nostro n Prove , Noi Avere totale volume ,
E Poi Noi Avere diverso luogo ID COME UN fase .
Qui Noi Vedere Noi Avere tre diverso punti Quello Noi erano prendendo IL misurazioni da .
Alcuni erano Meglio di altri ,
Ma Essi Tutto sembrava A Essere Veramente fuori Di controllo .
Lui 'S andando Indietro A IL disegno asse E Piace , "Che cosa Dovrebbe IO Fare ?
Dovrebbe IO Prendere Di più dati ? Come Fare IO ..."
IO Pensiero , "Hmm , permettere 'S Vedere Se Questo Veramente È caratterizzante IL situazione ,
IL processi Qui molto BENE. "
Permettere 'S correre Questo Ancora Attraverso UN dialogo ,
E Voi Vedere Là Sono due nuovo inserimenti SU IL menù ,
uno per Laney P ' E uno per Laney U controllo grafico .
Ancora , permettere 'S Aspetto A Nostro totale plastica COME IL Y ,
E IL totale volume È Nostro n Prove .
Nostro settimana È Nostro sottogruppo , E IL luogo ID È IL fase .
Noi ho avuto IL Stesso punti Ancora , Ma All'improvviso, Nostro limiti Sono tanto più ampio .
Noi Potere concludere da Questo Quello , BENE , Noi In realtà Avere UN bello stabile processi .
Questo È Bene dati .
Lui Potere andare avanti E inizio A modulo il suo più grandi modello SU Questo dati .
Mentre Esso 'S UN calmante cosa , Anche, Esso fa UN quantità Di più senso .
In chiusura , IO volevo Piace A consigliare Quello tutti utilizzo IL Laney P ' E U '
controllo grafici Quando monitoraggio tuo proporzione
Di non -conforme O difetti ,
particolarmente Quando Voi Vedere UN differenza fra IL P E IL P ' grafico .
Grazie Voi molto tanto .
