Regole di esecuzione del grafico di controllo multivariatoÈ possibile in JMP (o anche statisticamente appropriato) quando si utilizza il formato multivariato (T 2 ) utilizzare regole di esecuzione diverse dalla regola di esecuzione n. 1 (risultato superiore al limite di controllo superiore)?Ad esempio, esegui la regola n. 2 per nove risultati consecutivi al di sopra della media/mediana.Grazie.
Modellazione statistica avanzataRe: regole di esecuzione del grafico di controllo multivariatoCIAO @gfirmstone
Non sono certamente un esperto, ma nel tentativo di avviare una conversazione, condividerò i miei pensieri.
Penso che una delle sfide principali sia che i tipici grafici di controllo univariati presuppongono la normalità.La distribuzione T^2 di Hotelling è più o meno una distribuzione F.Questa differenza significherebbe quindi che le regole che richiedono X deviazioni standard per n iterazioni ecc. sarebbero diverse semplicemente perché le probabilità di essere quel numero di deviazioni standard lontano dalla media sarebbero diverse a causa delle diverse distribuzioni.
La seconda differenza è che un grafico di controllo T ^ 2 è unilaterale in cui molti dei grafici di controllo delle regole di esecuzione guardano le risposte sopra e sotto.Non c'è davvero un sotto per un grafico di controllo T ^ 2.
Detto questo, molte di queste regole di esecuzione sono sviluppate sulla base dell'esperienza e sono meglio descritte come best practice.Suppongo che sarebbe possibile calcolare matematicamente gli analoghi di ciascuna delle regole di esecuzione per rendere la frequenza dell'occorrenza casuale in una variabile di tipo di distribuzione F come T ^ 2 equivalente a una normale variabile di distribuzione.In generale, tuttavia, è probabile che tu applichi le regole (almeno quelle che possono essere applicate a un grafico unilaterale).Se T^2 è elevato per 9 campioni continui, probabilmente c'è qualcosa che vale la pena indagare, ecc.Le regole della corsa si limitano a contrassegnare un'osservazione come qualcosa che deve essere indagato per la causa.Quindi, il rischio è piuttosto basso.Se ritieni che l'applicazione delle stesse regole di esecuzione a T ^ 2 stia causando indagini troppo frequenti o troppo rare, potresti sicuramente adattarti a qualcosa che si adatta.
Re: regole di esecuzione del grafico di controllo multivariatoGrazie mille DrewLuebe per la tua risposta.Tutto ha perfettamente senso, apprezzo molto i tuoi pensieri.
Re: regole di esecuzione del grafico di controllo multivariatoOttima recensione @DrewLuebe .
Sembra che ci siano molte discussioni sulla scelta dei limiti per T2 e DModX/SPE, ma non tanto su cosa fare quando viene superato un limite, quindi penso che questo sia un ottimo argomento.La mia esperienza è che, proprio come nei grafici di controllo univariati, per scegliere un limite che è utile , tende ad essere abbastanza vicino ai dati che alcuni punti dati attraverseranno tale confine per caso.
Ecco alcune altre tecniche per massimizzare la rilevanza delle deviazioni SPE e T2:
Levigatura - Ridurre il rumore dagli ingressi significa limitare significa che il limite T2 non ha bisogno di espandersi per compensare quel rumore.
Trasformazioni - Con i dati non lineari, un lato di un cluster di dati potrebbe avere un bordo molto definito mentre il lato opposto ha molto rumore.I limiti T2 e DModX tendono a essere definiti dal lato rumoroso, il che significa che le deviazioni vengono perse sul lato ben definito.
