你好,我我安妮達德利,
和我是A控制圖表開發商為了聯合管理計劃。
我是這裡今天到演講和你關於這新的在聯合管理計劃版本17 號
萊尼磷'和U '控制圖表。
讓的審查。
這控制圖表是故意的到展示這穩定的你的過程。
如果你的過程是不是穩定的,然後你能't可靠地製作這相同的尺寸
或者這相同的部分,和顧客將要得到沮喪的
和不是想到購買從你再次。
在這案件,我們'關於說具體來說關於屬性圖表,
哪個是基於任何一個在這二項式或者這泊松分配,
和他們認為A持續的方差，
A持續的變異數因為兩個都這二項式和這泊松
是A一範圍分配。
你得到一範圍為了這意思是和然後操縱在那
為了這變異數。
但什麼發生如果你的變異數是不是持續的超過時間？
什麼時候你有A非-持續的變異數,
在其他字,
如果你有更多的變異數在你的模型或者在一些案例,較少的,
更多的變異數在你的模型比你'關於現在描述,
那的提到的到作為過度分散。
一範圍模型不能模型過度分散。
大衛萊尼建議的那我們正常化這數據
和我們帳戶為了變化的子群尺寸,我們計算A移動範圍,
和平均的那,和然後我們插入那進入我們的模型,
進入我們的限制為了這控制圖表。
讓的拿A看在這在聯合管理計劃。
讓的保持在頭腦這假設是那為了這常規的磷和U圖表,
我們有這假設的這可能性的不合格
是這相同的為了每個樣本。
在其他字,我們有假設那我們的變異數是持續的。
讓的看簡要地在我們的限制公式。
為了這磷圖表,它的這平均的加或者減3
次我們的標準錯誤和這相同的和這U圖表。
再次,記住,我們有這一範圍。
那裡的不是很多那我們能做如果我們的限制是不是持續的這裡
或者如果我們的變異數是不是持續的。
什麼做我們做如果我們有過度分散？
這是這大的問題。
什麼萊尼建議的曾是基本上我們標準化我們的數據,
我們拿這移動範圍,我們計算一個平均的移動範圍,
和然後我們調整那和形式A西格瑪子Z 。
這些限制那萊尼是提議看非常相似的到這其他限制。
我們是只是插入這西格瑪子Z進入這公式
正確的前這標準錯誤為了兩個都這磷圖表和這U圖表。
讓的拿A看在一個例子。
我我去到開始和A數據放從這聯合管理計劃樣本數據資料夾。
我們有很多尺寸那是不是可怕大的。
F或者我們的第一的例子,讓的看在這一。
我我去到去透過這介面為了這第一的一。
我們'二使用對話框為了未來那些。
我們有這數位的有缺陷的墊圈那我們'關於去到模型。
我我去到改變這圖表類型到屬性。
前我們去到泊松,我有我的很多作為我的我識別符為了我們的X -軸,
和我們'關於只是去到使用這持續的很多尺寸的400 。
降低那在這n 試驗降低區。
現在,萊尼的圖表是僅有的可用的什麼時候我們的統計是比例,
所以我有到改變那後退到部分。
什麼時候這統計是部分,然後我們有四選擇
為了我們的西格瑪價值。
我我去到選擇萊尼磷'。 但第一的,讓的拿A看這裡。
我們看我們有二點出去的控制在這磷圖表，
哪個是表明到我們那這是不是A穩定的過程。
我們能當然轉動在這限制,和那只是肯定什麼我們斑。
如果我們改變這萊尼磷'圖表,那西格瑪子Z
曾是清楚地更大比1 ,因為現在我們的限制
有跳了向上相當。
儘管這點存在繪製的是這相同的作為他們是在這磷圖表,
這上限制在特別的
有得到更大。
那裡的A相當簡單的例子。
讓的移動在到其他例子。
這是再次,其他數據放出去的這聯合管理計劃樣本數據。
在這案件,我們'關於看著在數位的缺陷出去的…
我們有一些單位那是存在經測試,
一些大括號那是存在經測試在每個單元。
每個單元是't這相同的尺寸。
這是其他設想在哪裡
這問題和這非-持續的變異數持久性有機污染物向上。
我們能數數這數位的缺陷。
我們'關於不是數數這數位的缺陷品。
我們'關於數數這數位的缺陷每單元。
在這案件,我們的單元尺寸是變化的。
讓的選擇A U圖表在下面這控制圖表菜單。
我們有我們的數位的缺陷,和我們有我們的日期
作為我們的子群識別符,和我們有我們的單元尺寸
作為我們的n 試驗。
我們談過關於擁有那非-持續的單元尺寸,
所以我們有變化的限制。
我們做看一些的這點是出去的控制這裡。
再次,這出現到是A非-穩定的過程，
哪個是原因為了恐慌或者擁有到重新調整一切。
現在,如果我們展示這控制控制板,自從我們有部分作為A統計,
我們能改變這從A泊松或者中央大學到A萊尼。
再次,這限制有現在增加。
我們現在意識到我們有A穩定的流程。 我們大學教師't有任何點出去的控制。
這是更好的表徵我們的設想,我們的數據這裡。
現在,讓我展示你A第三例子,哪個是A小的位元更多的複雜的。
這圖片在我的背景這裡是實際上A圖片我拿
從阿卡迪亞國家的公園。
A夫妻的夏天前,我曾是在職的在這斯庫迪奇觀點
和志工服務到學習微塑膠在這水向上那裡。
我們是採取樣品的一公升的水每星期在不同的地點。
我們會拿那水,和我們會倒它透過A篩選,
和然後我們拿這篩選和看在下面A顯微鏡
和身體上的數數這數位的微珠和超細纖維
那是出現在這篩選那我們倒這水透過。
讓的分析這作為A控制圖表。
這主要的研究者為了這特別的學習
是試到形式A好的,複雜的模型超過時間
到尋找出去無論或者不是這水塑膠是增加。
但在命令到做那,你真的想到知道
那你'關於造型你的數據正確地
和無論或者不是我們有實際的穩定的數據。
這是一個例子我們在哪裡可以跑步A磷圖表,
所以讓的嘗試那。
存在這控制圖表開發商,我我總是看著為了更多的機會
到模型控制圖表。
我們想到看在這全部的塑膠.
為了我們的子群,我們有星期,
和為了我們的n 試驗,我們有全部的體積,
和然後我們有不同的地點ID作為A階段。
這裡我們看我們有三不同的點那我們是採取這測量從。
一些是更好的比其他的,
但他們全部似乎到是真的出去的控制。
他的去後退到這繪畫木板和喜歡, 「什麼應該我做？
應該我拿更多的數據？ 如何做我……”
我想法, 「唔,讓的看如果這真的是表徵這情況,
這過程這裡非常出色地。 」
讓的跑步這再次透過A對話,
和你看那裡是二新的條目在這選單,
一為了萊尼磷'和一為了萊尼U控制圖表。
再次,讓的看在我們的全部的塑膠作為這是,
和這全部的體積是我們的n 試驗。
我們的星期是我們的子群,和這地點ID是這階段。
我們已經得到這相同的點再次,但突然，我們的限制是很多更寬的。
我們能得出結論從這那,出色地,我們實際上有A漂亮的穩定的過程。
這是好的數據。
他能去先和開始到形式他的更大模型在這數據。
儘管它的A鎮靜事物,也,它使A很多更多的感覺。
在關閉,我會喜歡到推薦那每個人使用這萊尼磷'和U '
控制圖表什麼時候監控你的部分
的非-符合或者缺陷,
尤其什麼時候你看A不同之處之間這磷和這磷'圖表。
感謝你非常很多。
