Règles d'exécution des cartes de contrôle multivariéesEst-il possible dans JMP (ou même statistiquement approprié) lors de l'utilisation multivariée (T 2 ) des cartes de contrôle pour utiliser des règles d'exécution autres que la règle d'exécution n° 1 (résultat supérieur à la limite de contrôle supérieure) ?Par exemple, exécutez la règle n° 2 pour neuf résultats consécutifs au-dessus de la moyenne/médiane.Merci.
Modélisation statistique avancéeRe : Règles d'exécution des cartes de contrôle multivariéesSalut @gfirmstone
Je ne suis certainement pas un expert, mais dans le but d'engager une conversation, je vais partager mes réflexions.
Je pense que l'un des principaux défis est que les cartes de contrôle univariées typiques ont une hypothèse de normalité.La distribution T^2 de Hotelling est plus ou moins une distribution F.Cette différence signifierait donc que les règles exigeant X écarts-types pour n itérations, etc. seraient différentes simplement parce que les probabilités d'être à ces nombres d'écarts-types éloignés de la moyenne différeraient en raison de distributions différentes.
La deuxième différence est qu'une carte de contrôle T ^ 2 est unilatérale où de nombreuses cartes de contrôle de règle d'exécution examinent les réponses ci-dessus et ci-dessous.Il n'y a vraiment pas de ci-dessous pour une carte de contrôle T^2.
Cela dit, bon nombre de ces règles d'exécution sont développées sur la base de l'expérience et sont mieux décrites comme les meilleures pratiques.Je suppose qu'il serait possible de calculer mathématiquement des analogues de chacune des règles d'exécution pour que la fréquence d'occurrence aléatoire dans une variable de type distribution F comme T ^ 2 soit équivalente à une variable de distribution normale.En général cependant, vous êtes probablement en sécurité pour appliquer les règles (au moins celles qui peuvent être appliquées à un graphique unilatéral).Si T ^ 2 est élevé pour 9 échantillons continus, il y a probablement quelque chose qui vaut la peine d'être étudié, etc.Les règles d'exécution signalent simplement une observation comme quelque chose qui doit faire l'objet d'une enquête pour cause.Donc, le risque est plutôt faible.Si vous trouvez que l'application des mêmes règles d'exécution à T ^ 2 entraîne des enquêtes trop fréquentes ou trop peu fréquentes, vous pouvez certainement vous adapter à quelque chose qui vous convient.
Re : Règles d'exécution des cartes de contrôle multivariéesMerci beaucoup DrewLuebe pour votre réponse.Tout cela est tout à fait logique, appréciez beaucoup vos pensées.
Re : Règles d'exécution des cartes de contrôle multivariéesExcellente critique @DrewLuebe .
Il semble y avoir beaucoup de discussions sur le choix des limites pour T2 et DModX/SPE, mais pas tellement sur ce qu'il faut faire lorsqu'une limite est franchie, donc je pense que c'est un excellent sujet.Mon expérience est que, tout comme dans les graphiques de contrôle univariés, afin de choisir une limite qui est utile , il a tendance à être suffisamment proche des données pour que certains points de données traversent cette limite par hasard.
Voici quelques autres techniques pour maximiser la pertinence des déviations SPE et T2 :
Lissage - La réduction du bruit des entrées signifie que les limites signifient que la limite T2 n'a pas besoin d'être augmentée pour compenser ce bruit.
Transformations - Avec des données non linéaires, un côté d'un cluster de données peut avoir un bord très défini tandis que le côté opposé a beaucoup de bruit.Les limites T2 et DModX ont tendance à être définies par le côté bruyant, ce qui signifie que les déviations sont manquées du côté bien défini.
