你好,我我安妮达德利,
和我是A控制图表开发商为了联合管理计划。
我是这里今天到讲话和你关于这新的在联合管理计划版本17 号
莱尼磷'和U '控制图表。
让的审查。
这控制图表是故意的到展示这稳定的你的过程。
如果你的过程是不是稳定的,然后你能't可靠地制作这相同的尺寸
或者这相同的部分,和顾客将要得到沮丧的
和不是想到购买从你再次。
在这案件,我们'关于说具体来说关于属性图表,
哪个是基于任何一个在这二项式或者这泊松分配,
和他们认为A持续的方差，
A持续的方差因为两个都这二项式和这泊松
是A一范围分配。
你得到一范围为了这意思是和然后操纵在那
为了这方差。
但什么发生如果你的方差是不是持续的超过时间？
什么时候你有A非-持续的方差,
在其他字,
如果你有更多的方差在你的模型或者在一些案例,较少的,
更多的方差在你的模型比你'关于现在描述,
那的提到的到作为过度分散。
一范围模型不能模型过度分散。
大卫莱尼建议的那我们正常化这数据
和我们帐户为了变化的子群尺寸,我们计算A移动范围,
和平均的那,和然后我们插入那进入我们的模型,
进入我们的限制为了这控制图表。
让的拿A看在这在联合管理计划。
让的保持在头脑这假设是那为了这常规的磷和U图表,
我们有这假设的这可能性的不合格
是这相同的为了每个样本。
在其他字,我们有假设那我们的方差是持续的。
让的看简要地在我们的限制公式。
为了这磷图表,它的这平均的加或者减3
次我们的标准错误和这相同的和这U图表。
再次,记住,我们有这一范围。
那里的不是很多那我们能做如果我们的限制是不是持续的这里
或者如果我们的方差是不是持续的。
什么做我们做如果我们有过度分散？
这是这大的问题。
什么莱尼建议的曾是基本上我们标准化我们的数据,
我们拿这移动范围,我们计算一个平均的移动范围,
和然后我们调整那和形式A西格玛子Z 。
这些限制那莱尼是提议看非常相似的到这其他限制。
我们是只是插入这西格玛子Z进入这公式
正确的前这标准错误为了两个都这磷图表和这U图表。
让的拿A看在一个例子。
我我去到开始和A数据放从这联合管理计划样本数据文件夹。
我们有很多尺寸那是不是可怕大的。
F或者我们的第一的例子,让的看在这一。
我我去到去通过这界面为了这第一的一。
我们'二使用对话框为了未来那些。
我们有这数字的有缺陷的垫圈那我们'关于去到模型。
我我去到改变这图表类型到属性。
前我们去到泊松,我有我的很多作为我的我标识符为了我们的X -轴,
和我们'关于只是去到使用这持续的很多尺寸的400 。
降低那在这n 试验降低区。
现在,莱尼的图表是仅有的可用的什么时候我们的统计是比例,
所以我有到改变那后退到部分。
什么时候这统计是部分,然后我们有四选择
为了我们的西格玛价值。
我我去到选择莱尼磷'。 但第一的,让的拿A看这里。
我们看我们有二点出去的控制在这磷图表，
哪个是表明到我们那这是不是A稳定的过程。
我们能当然转动在这限制,和那只是肯定什么我们斑。
如果我们改变这莱尼磷'图表,那西格玛子Z
曾是清楚地更大比1 ,因为现在我们的限制
有跳了向上相当。
尽管这点存在绘制的是这相同的作为他们是在这磷图表,
这上限制在特别的
有得到更大。
那里的A相当简单的例子。
让的移动在到其他例子。
这是再次,其他数据放出去的这联合管理计划样本数据。
在这案件,我们'关于看着在数字的缺陷出去的...
我们有一些单位那是存在经测试,
一些大括号那是存在经测试在每个单元。
每个单元是't这相同的尺寸。
这是其他设想在哪里
这问题和这非-持续的方差持久性有机污染物向上。
我们能数数这数字的缺陷。
我们'关于不是数数这数字的缺陷品。
我们'关于数数这数字的缺陷每单元。
在这案件,我们的单元尺寸是变化的。
让的选择A U图表在下面这控制图表菜单。
我们有我们的数字的缺陷,和我们有我们的日期
作为我们的子群标识符,和我们有我们的单元尺寸
作为我们的n 试验。
我们谈过关于拥有那非-持续的单元尺寸,
所以我们有变化的限制。
我们做看一些的这点是出去的控制这里。
再次,这出现到是A非-稳定的过程，
哪个是原因为了恐慌或者拥有到重新调整一切。
现在,如果我们展示这控制控制板,自从我们有部分作为A统计,
我们能改变这从A泊松或者中央大学到A莱尼。
再次,这限制有现在增加。
我们现在意识到我们有A稳定的过程。 我们大学教师't有任何点出去的控制。
这是更好的表征我们的设想,我们的数据这里。
现在,让我展示你A第三例子,哪个是A小的少量更多的复杂的。
这图片在我的背景这里是实际上A图片我拿
从阿卡迪亚国家的公园。
A夫妻的夏天前,我曾是在职的在这斯库迪克观点
和志愿服务到学习微塑料在这水向上那里。
我们是采取样品的一升的水每星期在不同的地点。
我们会拿那水,和我们会倒它通过A筛选,
和然后我们拿这筛选和看在下面A显微镜
和身体上的数数这数字的微珠子和超细纤维
那是出现在这筛选那我们倒这水通过。
让的分析这作为A控制图表。
这主要的研究者为了这特别的学习
是试到形式A好的,复杂的模型超过时间
到寻找出去无论或者不是这水塑料是增加。
但在命令到做那,你真的想到知道
那你'关于造型你的数据正确地
和无论或者不是我们有实际的稳定的数据。
这是一个例子我们在哪里可以跑步A磷图表,
所以让的尝试那。
存在这控制图表开发商,我我总是看着为了更多的机会
到模型控制图表。
我们想到看在这全部的塑料。
为了我们的子群,我们有星期,
和为了我们的n 试验,我们有全部的体积,
和然后我们有不同的地点ID作为A阶段。
这里我们看我们有三不同的点那我们是采取这测量从。
一些是更好的比其他的,
但他们全部似乎到是真的出去的控制。
他的去后退到这绘画木板和喜欢, “什么应该我做？
应该我拿更多的数据？ 如何做我……”
我想法, “唔,让的看如果这真的是表征这情况,
这过程这里非常出色地。 ”
让的跑步这再次通过A对话,
和你看那里是二新的条目在这菜单,
一为了莱尼磷'和一为了莱尼U控制图表。
再次,让的看在我们的全部的塑料作为这是,
和这全部的体积是我们的n 试验。
我们的星期是我们的子群,和这地点ID是这阶段。
我们已经得到这相同的点再次,但突然，我们的限制是很多更宽的。
我们能得出结论从这那,出色地,我们实际上有A漂亮的稳定的过程。
这是好的数据。
他能去先和开始到形式他的更大模型在这数据。
尽管它的A镇静事物,还，它使A很多更多的感觉。
在关闭,我会喜欢到推荐那每个人使用这莱尼磷'和U '
控制图表什么时候监控你的部分
的非-符合或者缺陷,
尤其什么时候你看A不同之处之间这磷和这磷'图表。
感谢你非常很多。
