CIAO, Mio nome È Colleen McKendry,
E IO Sono UN anziano statistico scrittore A JMP,
Ma IO Anche Piace A giocare in giro con funzionale dati.
Questo progetto È SU misurazione sistemi analisi per curva dati.
Primo, Io sono Appena andando A Dare UN molto breve sfondo SU MSA studi In generale.
MSA studi determinare Come BENE UN processi
Potere Essere misurato precedente A studiando IL processi si.
Esso risposte IL domanda, Come tanto misurazione variazione È
contribuendo A IL complessivamente processi variazione.
Nello specifico, IL Gage Ricerca e sviluppo metodo, Quale È Che cosa Malato Essere utilizzando In Mio analisi,
determina Come tanto variazione È dovuto A operazione variazione
contro misurazione variazione.
Voi Potere utilizzo UN Gage Ricerca e sviluppo attraversato MSA modello Quando Voi Avere Entrambi UN parte E UN operatore.
IL modello Voi Potere Vedere Qui per tuo misurazione Y sub IO J K,
quello è andando A Essere IL Kth misurazione fatto di IL Jth operatore SU IL Ith parte.
In Questo modello, Voi Avere UN Significare termine,
UN casuale effetto Quello corrisponde A IL parte,
UN casuale effetto Quello corrisponde A IL operatore,
E UN casuale effetto Quello corrisponde A IL interazione O attraverso termine.
Voi Anche Avere UN errore termine.
Questo È semplicemente UN casuale effetti modello,
E Tutto Di questi casuale effetti Sono normalmente distribuito casuale variabili
con Significare zero E Alcuni corrispondente varianza componente.
Quando Voi adatto Questo modello,
Voi Potere utilizzo Quello A stima IL varianza componenti
E Poi utilizzo quelli varianza componente stime
A calcolare IL percentuale calibro Ricerca e sviluppo utilizzando IL formula mostrato Là.
In UN standard MSA studio,
Tutto Di tuo misurazioni Sono andando A Essere separare punti.
Ma Che cosa accade Se quello è non IL caso?
Che cosa Se Invece tu sei misurazione qualcosa Piace UN curva?
Quello domanda era IL motivazione dietro Questo progetto.
Là era UN cliente Di JMP Quello era UN fornitore Di settore automobilistico parti,
E Essi avevo UN cliente Quello specificato
Quello UN parte necessario A Avere UN specifica forza di distanza curva.
Ovviamente, IL cliente ricercato A progetto
loro Prodotto A incontro IL cliente specificato curva.
In ordine A Fare Quello,
Essi ricercato A correre UN funzionale risposta DOE analisi
E JMP A progetto loro Prodotto In ordine A Fare COSÌ.
Tuttavia, Prima spesa soldi SU Quello sperimentare,
Essi ricercato A eseguire UN MSA SU loro capacità A misurare IL parti forza.
Là Sono UN quantità Di più dettagli Di IL effettivo dati E Questo problema specificamente
In UN prima 2020 bianco carta
intitolato Misurazione Sistemi Analisi per Curvo Dati.
Se Voi Volere Qualunque Di più dettagli, Aspetto Quello su.
Esso Dovrebbe Essere SU IL Comunità.
Questo In Questo grafico, quello è Che cosa IL dati sembra Piace.
SU IL Asse Y, Noi Avere forza, E SU IL Asse X, Noi Avere distanza.
Esso sembra Piace Là Sono soltanto 10 curve In Questo grafico,
Ma Là Sono In realtà 250 totale curve.
C'è Appena Alcuni raggruppamento andando SU.
Là Sono 10 diverso parti, cinque diverso operatori,
E cinque repliche per parte operatore combinazione.
UN poco morso Di Questo dati, ovviamente,
questi misurazioni Sono curve E non punti.
IL dati era raccolto uniformemente distanziato In tempo, Ma non uniformemente distanziato In distanza.
Là erano Alcuni prima progetti
Quello provato UN pochi diverso modi A eseguire Alcuni tipo Di MSA studio SU Questo dati.
Essi usato Alcuni funzionale componenti, Ma rimasto bello VERO A UN standard MSA.
Quando IO guardò A Questo dati, IO ricercato A Prendere UN VERO funzionale approccio
Perché IO Avere UN sfondo In funzionale dati.
Funzionale dati analisi
È utile per dati Quello Sono In IL modulo Di funzioni O curve.
Là Sono molti tecniche A maniglia in modo diseguale distanziato dati,
UN quantità Di Quale Sono disponibile In IL Funzionale Dati Esploratore piattaforma In JMP.
Mio obiettivo era A combinare funzionale dati metodi con tradizionale MSA metodi
A eseguire Alcuni tipo Di funzionale misurazione sistemi analisi.
Mio soluzione era A creare UN funzionale casuale effetti modello
di espansione IL funzionale modello utilizzando proprio funzione espansione,
riscrittura Quello COME UN casuale effetti O UN misto modello
Se Voi avevo Qualunque fisso effetti Anche,
E Poi stima IL varianza
componenti associato con IL parte E operatore termini.
A andare UN poco morso in IL modello notazione.
Per tuo funzionale modello, Voi Avere Y sub IO J K,
Ma Questo tempo A UN particolare distanza, D,
A account per IL funzionale natura Di IL dati.
Tu sei andando A Avere UN funzionale Significare termine,
UN funzionale casuale effetto Quello corrisponde A IL parte,
UN funzionale casuale effetto Quello corrisponde A IL operatore,
E UN funzionale casuale effetto Quello corrisponde A IL attraverso termine
E Anche tuo errore termine.
Qui, Quando Voi Fare IL modello espansione,
suo UN poco mathy, Ma essenzialmente,
Invece Di avendo uno varianza componente associato con IL parte
E uno varianza componente associato con IL operatore,
Voi Ora Avere multiplo varianza componenti associato con ogni Di quelli cose.
Quello è andando A account per IL funzionale natura.
Quando tu sei raccordo IL modello E stima IL varianza componenti,
Piace IO disse, Ora tu sei andando A Avere Questo
impostato Di varianza componenti Quello Voi Potere somma insieme
A stima IL funzionale varianza componente per parte
E IL Stesso cosa per operatore E IL attraverso termine.
Una volta Voi Avere Tutto quelli individuale varianza componenti,
Voi Potere utilizzo quelli A stima IL % calibro Ricerca e sviluppo Appena Piace In UN standard MSA.
Come Fare IO Fare Questo In JMP?
Suo UN multi fare un passo processi quello è delineato Qui,
E Là Sono Alcuni Di più dettagli In altro diapositive.
Ma essenzialmente, IO stima IL Significare curva In FDE E ottenere IL residuo curve.
IO Poi modello IL residuo curve In FDE A ottenere IL proprio funzioni necessario
per IL proprio funzione espansione Di IL funzionale modello
E salva quelli proprio funzioni A IL originale dati tavolo.
Io sono andando A utilizzo quelli salvato proprio funzioni In FitMix
A creare UN casuale effetti modello
O UN misto modello Se Voi Anche Avere fisso effetti In tuo dati.
Io sono andando A utilizzo Nidificazione Di IL proprio funzione formula colonne
E Anche IL par E operatore variabili
A definire IL adeguata modello specifiche.
Questo È Che cosa tuo adatto modello finestra volevo Aspetto Piace.
Una volta IO fatto Tutto Quello per Questo dati,
IO era capace A stima IL varianza componenti E calcolare IL % calibro ricerca e sviluppo,
Quale In Questo caso era 3.3030.
Questo indicato UN accettabile misurazione sistema
secondo A Alcuni intervalli Quello erano definito In Questo carta di Baren squadra.
Quello era Esso per IL dati analisi per Mio parte.
Questo risultato era In realtà molto simile A UN nel caso peggiore scenario
Quello era ottenuto In UN presentazione In 2019.
Esso volevo Essere interessante A Sapere Se Quello era UN coincidenza
O Se IL risultati volevo Essere simile per diverso dati COME BENE.
Alcuni pensieri Quello Questo progetto provocato.
Dovrebbe Noi aggiungere UN funzionale casuale effetto per ID
A catturare IL entro funzione correlazione attraverso distanza?
Questo tipo Di funzionale casuale effetto
È In realtà Veramente importante In funzionale dati
E È UN grande beneficio Di contabilità per IL funzionale natura Di IL dati.
Purtroppo, In Questo dati In particolare.
In qualsiasi momento IO creato UN modello con Questo termine,
IL corrispondente varianza componenti erano zero,
COSÌ Esso non l'ho fatto Veramente catturare nulla extra, Ma Esso volevo Essere interessante
A Vedere Se Esso Potevo Essere utile In diverso tipi Di dati.
IO Anche pensare Esso volevo Essere interessante Se Noi
Potevo calcolare UN fiducia intervallo per IL % calibro Ricerca e sviluppo.
Là erano Anche Alcuni minore, non problemi,
Ma portato su domande Di IL residui In IL casuale effetti modello.
IO osservato UN ciclico natura In quelli.
Quello è non Sempre Grande.
IO non pensare Esso era UN Enorme Affare,
Ma IO volevo Piace A Avere UN Bene motivo per Perché Quello era IL caso.
Quello è Esso. Grazie per ascoltando.
Se Voi Volere Di più dettagli SU Questo progetto,
suo molto simile A UN pieno 30 minuti parlare Quello IO presentata A Scoperta Europa,
E COSÌ Quello video È SU IL Comunità COME BENE.
Grazie Voi.
