こんにちは、私私アニーダドリー、
そして私午前あるコントロールチャート開発者のためにJMP 。
私午前ここ今日に話すとあなたについての新しいでJMPバージョン17
レイニーP 'そしてU 'コントロールチャート。
させてさんのレビュー。
のコントロールチャートは意図されましたに見せるの安定性のあなたのプロセス。
もしあなたのプロセスはない安定した、それからあなたできる't確実に作るの同じサイズ
またはの同じ部品、そして顧客意思得る動揺
そしてない欲しいに購入からあなたまた。
でこれ場合、私たちはですよ話している具体的にはについて属性チャート、
どれのはベースのどちらかの上の二項またはのポワソン分布、
そして彼らは仮定するある絶え間ない分散、
ある絶え間ない分散なぜなら両方の二項そしてのポワソン
はある1つパラメータ分布。
あなた得た1つパラメータのためにの平均そしてそれから操作の上それ
のためにの分散。
しかし何起こるもしあなたの分散はない絶え間ない以上時間?
いつあなた持っているある非-絶え間ない分散、
で他の言葉、
もしあなた持っているもっと分散であなたのモデルまたはでいくつかのケース、少ない、
もっと分散であなたのモデルよりもあなたですよ現在記述、
それさんの言及にとして過分散。
1つパラメータモデルできないモデル過分散。
デビッドレイニー提案されたそれ私たちはノーマライズのデータ
そして私たちはアカウントのために変化するサブグループサイズ、私たちは計算するある移動中範囲、
そして平均それ、そしてそれから私たちは入れるそれの中へ私たちのモデル、
の中へ私たちの限界のためにのコントロールチャート。
させてさんの取るある見てでこれでJMP 。
させてさんの保つで心これ予測はそれのためにの通常PそしてUチャート、
私たちは持っているこれ予測のの確率の不適合
はの同じのためにそれぞれサンプル。
で他の言葉、私たちは持っている予測それ私たちの分散は絶え間ない。
させてさんの見て簡単にで私たちの限界数式。
のためにのPチャート、それさんのの平均プラスまたはマイナス3
回私たちの標準エラーそしての同じとのUチャート。
また、覚えて、私たちは持っているこれ1つパラメータ。
そこにはさんのない多くのそれ私たちはできるするもし私たちの限界はない絶え間ないここ
またはもし私たちの分散はない絶え間ない。
何する私たちはするもし私たちは持っている過分散?
これはの大きい質問。
何レイニー提案されただった基本的に私たちは標準化する私たちのデータ、
私たちは取るの移動中範囲、私たちは計算するの平均移動中範囲、
そしてそれから私たちは調整するそれそして形状あるシグマサブZ 。
これら限界それレイニーは提案見てとても似ているにの他の限界。
私たちはだったただ挿入するのシグマサブZの中への式
右前にの標準エラーのために両方のPチャートそしてのUチャート。
させてさんの取るある見てでの例。
私私行くに始めるとあるデータセットからのJMPサンプルデータフォルダ。
私たちは持っている多くサイズそれはないひどく大きい。
Fまたは私たちの初め例、させてさんの見てでこれ1つ。
私私行くに行くを通してのインターフェースのためにこれ初め1つ。
私たちはするよ使用ダイアログのために未来もの。
私たちは持っているの番号の欠陥のあるワッシャーそれ私たちはですよ行くにモデル。
私私行くに変化のチャートタイプに属性。
前に私たちは行くにポワソン、私持っている私の多くとして私の私識別子のために私たちのバツ-軸、
そして私たちはですよただ行くに使用の絶え間ない多くサイズの400 。
落とすそれでのn トライアル落とすゾーン。
今、レイニーさんのチャートはのみ利用可能いつ私たちの統計は比例した、
それで私持っているに変化それ戻るに割合。
いつの統計は割合、それから私たちは持っている四選択肢
のために私たちのシグマ価値。
私私行くに選ぶレイニーP '。 しかし初め、させてさんの取るある見てここ。
私たちは見る私たちは持っている二ポイント外のコントロールの上これPチャート、
どれのは示すに私たちそれこれはないある安定したプロセス。
私たちはできる確かに振り向くの上の限界、そしてそれただ肯定する何私たちは斑点のある。
もし私たちは変化のレイニーP 'チャート、それシグマサブZ
だった明らかにより大きなよりも1 、なぜなら今私たちの限界
持っている飛び降りた上かなり。
その間のポイントいるプロットされたはの同じとして彼らはだったの上のPチャート、
のアッパー限界で特定の
もっている得たより大きな。
そこにはさんのあるかなり単純例。
させてさんの動くの上に別の例。
これはまた、別のデータセット外のこれJMPサンプルデータ。
でこれ場合、私たちはですよ探しているで番号の欠陥外の...
私たちは持っているいくつかの単位それはいるテストされた、
いくつかのブレースそれはいるテストされたでそれぞれユニット。
それぞれユニットではありません'tの同じサイズ。
これは別のシナリオどこ
これ問題との非-絶え間ない分散ポップス上。
私たちはできるカウントの番号の欠陥。
私たちはですよない数えるの番号の欠陥品。
私たちはですよ数えるの番号の欠陥当たりユニット。
でこれ場合、私たちのユニットサイズは変化する。
させてさんの選ぶあるUチャート下のコントロールチャートメニュー。
私たちは持っている私たちの番号の欠陥、そして私たちは持っている私たちの日付
として私たちのサブグループ識別子、そして私たちは持っている私たちのユニットサイズ
として私たちのn トライアル。
私たちは話しましたについて持っているそれ非-絶え間ないユニットサイズ、
それで私たちは持っている変化する限界。
私たちはする見るいくつかのののポイントは外のコントロールここ。
また、これ表示されますになれある非-安定したプロセス、
どれのは原因のためにパニックまたは持っているに再調整するすべて。
今、もし私たちは見せるのコントロールパネル、以来私たちは持っている割合としてある統計、
私たちはできる変化これからあるポワソンまたはシヌゥにあるレイニー。
また、の限界持っている今増加した。
私たちは今気づく私たちは持っているある安定したプロセス。 私たちはドン't持っているどれでもポイント外のコントロール。
これはより良い特徴づける私たちのシナリオ、私たちのデータここ。
今、させて自分見せるあなたある三番目例、どれのはある少し少しもっと複雑な。
の写真で私の背景ここは実はある写真私取った
からアカディア全国公園。
あカップルの夏前、私だった働くでのスクーディックポイント
そしてボランティアに勉強マイクロプラスチックでの水上そこには。
私たちはだった取るサンプルの1つリットルの水あたり週で違う場所。
私たちはするだろう取るそれ水、そして私たちはするだろう注ぐそれを通してあるフィルター、
そしてそれから私たちは取るのフィルターそして見て下ある顕微鏡
そして物理的にカウントの番号のマイクロビーズそしてマイクロファイバー
それだった登場するの上のフィルターそれ私たちは注がれたの水を通して。
させてさんの分析するこれとしてあるコントロールチャート。
の主要捜査官のためにこれ特定の勉強
は試していますに形状あるニース、複雑なモデル以上時間
に探す外かどうかまたはないの水プラスチックだった増加する。
しかしで注文にするそれ、あなた本当に欲しいに知る
それあなたですよモデリングあなたのデータ正しく
そしてかどうかまたはない私たちは持っている実際の安定したデータ。
これはの例どこできた走るあるPチャート、
それでさせてさんの試すそれ。
いるのコントロールチャート開発者、私私いつも探しているのためにもっと機会
にモデルコントロールチャート。
私たちは欲しいに見てでの合計プラスチック。
のために私たちのサブグループ、私たちは持っている週、
そしてのために私たちのn トライアル、私たちは持っている合計音量、
そしてそれから私たちは持っている違うサイトIDとしてある段階。
ここ私たちは見る私たちは持っている三つ違うポイントそれ私たちはだった取るの測定値から。
いくつかのだったより良いよりもその他、
しかし彼らは全て見えたになれ本当に外のコントロール。
彼さんの行く戻るにの描画ボードそしてのように、 "何すべき私する?
すべき私取るもっとデータ? どうやってする私...」
私考え、 "ふーむ、させてさんの見るもしこれ本当には特徴づけるの状況、
のプロセスこことても良い。 」
させてさんの走るこれまたを通してあるダイアログ、
そしてあなた見るそこにはは二新しいエントリの上のメニュー、
1つのためにレイニーP 'そして1つのためにレイニーUコントロールチャート。
また、させてさんの見てで私たちの合計プラスチックとしてのY 、
そしての合計音量は私たちのn トライアル。
私たちの週は私たちのサブグループ、そしてのサイトIDはの段階。
私たちはやった得たの同じポイントまた、しかし突然、私たちの限界は多くのもっと広い。
私たちはできる結論するからこれそれ、良い、私たちは実は持っているあるかわいい安定したプロセス。
これは良いデータ。
彼できる行く先にそして始めるに形状彼のより大きなモデルの上これデータ。
その間それさんのある落ち着くもの、また、それ作るある多くもっとセンス。
で閉鎖、私するだろうのようにに推薦するそれみんな使用のレイニーP 'そしてU '
コントロールチャートいつ監視あなたの割合
の非-適合または欠陥、
特にいつあなた見るある違い間のPそしてのP 'チャート。
感謝あなたとても多くの。
