안녕, 나의 이름 ~이다 소녀 맥켄드리,
그리고 나 ~이다 ㅏ 상위 통계적 작가 ~에 JMP,
하지만 나 또한 좋다 에게 놀다 약 ~와 함께 기능의 데이터.
이것 프로젝트 ~이다 ~에 측정 시스템 분석 ~을 위한 곡선 데이터.
첫 번째, 나는 단지 가고 있다 에게 주다 ㅏ 매우 짧은 배경 ~에 MSA 연구 ~에 일반적인.
MSA 연구 결정하다 어떻게 잘 ㅏ 프로세스
~할 수 있다 BE 정확히 잰 이전의 에게 공부하는 그만큼 프로세스 그 자체.
그것 답변 그만큼 질문, 어떻게 많이 측정 변화 ~이다
기여 에게 그만큼 전반적인 프로세스 변화.
구체적으로, 그만큼 표준 R&R 방법, 어느 ~이다 무엇 아픈 BE 사용하여 ~에 나의 분석,
결정하다 어떻게 많이 변화 ~이다 ~로 인한 에게 작업 변화
~ 대 측정 변화.
너 ~할 수 있다 사용 ㅏ 표준 R&R 교차 MSA 모델 언제 너 가지다 둘 다 ㅏ 부분 그리고 안 운영자.
그만큼 모델 너 ~할 수 있다 보다 여기 ~을 위한 당신의 측정 와이 보결 나 제이 케이,
그건 가고 있다 에게 BE 그만큼 K번째 측정 만들어진 ~에 의해 그만큼 J번째 운영자 ~에 그만큼 이 부분.
~ 안에 이것 모델, 너 가지다 ㅏ 평균 용어,
ㅏ 무작위의 효과 저것 해당 에게 그만큼 부분,
ㅏ 무작위의 효과 저것 해당 에게 그만큼 운영자,
그리고 ㅏ 무작위의 효과 저것 해당 에게 그만큼 상호 작용 또는 십자가 용어.
너 또한 가지다 안 오류 용어.
이것 ~이다 간단히 ㅏ 무작위의 효과 모델,
그리고 모두 ~의 이것들 무작위의 효과 ~이다 보통 분산 무작위의 변수
~와 함께 평균 영 그리고 일부 동 변화 요소.
언제 너 맞다 이것 모델,
너 ~할 수 있다 사용 저것 에게 추정 그만큼 변화 구성 요소
그리고 그 다음에 사용 저것들 변화 요소 견적
에게 계산하다 그만큼 백분율 표준 R&R 사용하여 그만큼 공식 표시됨 거기.
~ 안에 ㅏ 기준 MSA 공부하다,
모두 ~의 당신의 측정 ~이다 가고 있다 에게 BE 하나의 포인트들.
하지만 무엇 발생 만약에 그건 ~ 아니다 그만큼 사례?
무엇 만약에 대신에 당신은 자질 무엇 좋다 ㅏ 곡선?
저것 질문 ~였다 그만큼 동기 부여 뒤에 이것 프로젝트.
거기 ~였다 ㅏ 고객 ~의 JMP 저것 ~였다 ㅏ 공급자 ~의 자동차 부속,
그리고 그들 가졌다 ㅏ 고객 저것 지정된
저것 ㅏ 부분 필요한 에게 가지다 ㅏ 특정한 힘 ~에 의해 거리 곡선.
확실히, 그만큼 고객 구함 에게 설계
그들의 제품 에게 성냥 그만큼 고객 지정된 곡선.
~ 안에 주문하다 에게 하다 저것,
그들 구함 에게 달리다 ㅏ 기능의 응답 암사슴 분석
그리고 JMP 에게 설계 그들의 제품 ~에 주문하다 에게 하다 그래서.
하지만, ~ 전에 지출 돈 ~에 저것 실험,
그들 구함 에게 공연하다 안 MSA ~에 그들의 능력 에게 측정하다 그만큼 부속 힘.
거기 ~이다 ㅏ 많은 더 세부 ~에 대한 그만큼 실제 데이터 그리고 이것 문제 구체적으로
~에 안 더 일찍 2020 하얀색 종이
제목이 붙은 측정 시스템 분석 ~을 위한 구부러진 데이터.
만약에 너 원하다 어느 더 세부, 바라보다 저것 위로.
그것 ~해야 한다 BE ~에 그만큼 지역 사회.
이것 ~에 이것 그래프, 그건 무엇 그만큼 데이터 외모 좋다.
~에 그만큼 Y축, 우리 가지다 힘, 그리고 ~에 그만큼 X축, 우리 가지다 거리.
그것 외모 좋다 거기 ~이다 오직 10 곡선 ~에 이것 그래프,
하지만 거기 ~이다 실제로 250 총 곡선.
있다 단지 일부 클러스터링 가고 있다 에.
거기 ~이다 10 다른 부속, 다섯 다른 운영자,
그리고 다섯 복제 당 부분 운영자 콤비네이션.
ㅏ 작은 조금 ~에 대한 이것 데이터, 확실히,
이것들 측정 ~이다 곡선 그리고 ~ 아니다 포인트들.
그만큼 데이터 ~였다 모은 고르게 이격된 ~에 시간, 하지만 ~ 아니다 고르게 이격된 ~에 거리.
거기 ~이었다 일부 더 일찍 프로젝트
저것 시험을 마친 ㅏ 약간의 다른 방법 에게 공연하다 일부 유형 ~의 MSA 공부하다 ~에 이것 데이터.
그들 사용된 일부 기능의 구성요소, 하지만 머물렀다 예쁜 진실 에게 ㅏ 기준 MSA.
언제 나 보았다 ~에 이것 데이터, 나 구함 에게 가져가다 ㅏ 진실 기능의 접근하다
왜냐하면 나 가지다 ㅏ 배경 ~에 기능의 데이터.
기능의 데이터 분석
~이다 유용한 ~을 위한 데이터 저것 ~이다 ~에 그만큼 형태 ~의 기능 또는 곡선.
거기 ~이다 많은 기법 에게 핸들 불평등하게 이격된 데이터,
ㅏ 많은 ~의 어느 ~이다 사용 가능 ~에 그만큼 기능의 데이터 탐침 플랫폼 ~에 JMP.
나의 목표 ~였다 에게 결합하다 기능의 데이터 행동 양식 ~와 함께 전통적인 MSA 행동 양식
에게 공연하다 일부 유형 ~의 기능의 측정 시스템 분석.
나의 해결책 ~였다 에게 만들다 ㅏ 기능의 무작위의 효과 모델
~에 의해 확장 그만큼 기능의 모델 사용하여 고유 기능 확장,
다시 쓰기 저것 ~처럼 ㅏ 무작위의 효과 또는 ㅏ 혼합된 모델
만약에 너 가졌다 어느 결정된 효과 또한,
그리고 그 다음에 추정 그만큼 변화
구성 요소 관련된 ~와 함께 그만큼 부분 그리고 운영자 자귀.
에게 가다 ㅏ 작은 조금 ~ 안으로 그만큼 모델 표기법.
을 위한 당신의 기능의 모델, 너 가지다 와이 보결 나 제이 케이,
하지만 이것 시간 ~에 ㅏ 특정한 거리, 디,
에게 계정 ~을 위한 그만큼 기능의 자연 ~의 그만큼 데이터.
당신은 가고 있다 에게 가지다 ㅏ 기능의 평균 용어,
ㅏ 기능의 무작위의 효과 저것 해당 에게 그만큼 부분,
ㅏ 기능의 무작위의 효과 저것 해당 에게 그만큼 운영자,
그리고 ㅏ 기능의 무작위의 효과 저것 해당 에게 그만큼 십자가 용어
그리고 또한 당신의 오류 용어.
여기, 언제 너 하다 그만큼 모델 확장,
그것은 ㅏ 작은 수학, 하지만 본질적으로,
대신에 ~의 데 하나 변화 요소 관련된 ~와 함께 그만큼 부분
그리고 하나 변화 요소 관련된 ~와 함께 그만큼 운영자,
너 지금 가지다 다수의 변화 구성요소 관련된 ~와 함께 각 ~의 저것들 것들.
그건 가고 있다 에게 계정 ~을 위한 그만큼 기능의 자연.
언제 당신은 장착 그만큼 모델 그리고 추정 그만큼 변화 구성 요소,
좋다 나 말했다, 지금 당신은 가고 있다 에게 가지다 이것
세트 ~의 변화 구성요소 저것 너 ~할 수 있다 합집합 함께
에게 추정 그만큼 기능의 변화 요소 ~을 위한 부분
그리고 그만큼 같은 물건 ~을 위한 운영자 그리고 그만큼 십자가 용어.
한 번 너 가지다 모두 저것들 개인 변화 구성요소,
너 ~할 수 있다 사용 저것들 에게 추정 그만큼 % 표준 R&R 단지 좋다 ~에 ㅏ 기준 MSA.
어떻게 하다 나 하다 이것 ~에 JMP?
그것은 ㅏ 다중 단계 프로세스 그건 설명 여기,
그리고 거기 ~이다 일부 더 세부 ~에 다른 슬라이드.
하지만 본질적으로, 나 추정 그만큼 평균 곡선 ~에 FDE 그리고 얻다 그만큼 잔여 곡선.
나 그 다음에 모델 그만큼 잔여 곡선 ~에 FDE 에게 얻다 그만큼 고유 기능 필요한
~을 위한 그만큼 고유 기능 확장 ~의 그만큼 기능의 모델
그리고 구하다 저것들 고유 기능 에게 그만큼 원래의 데이터 테이블.
나는 가고 있다 에게 사용 저것들 저장됨 고유 기능 ~에 핏믹스
에게 만들다 ㅏ 무작위의 효과 모델
또는 ㅏ 혼합된 모델 만약에 너 또한 가지다 결정된 효과 ~에 당신의 데이터.
나는 가고 있다 에게 사용 중첩 ~의 그만큼 고유 기능 공식 기둥
그리고 또한 그만큼 평가 그리고 운영자 변수
에게 정의하다 그만큼 적절한 모델 명세서.
이것 ~이다 무엇 당신의 맞다 모델 창문 ~일 것이다 바라보다 좋다.
한 번 나 했다 모두 저것 ~을 위한 이것 데이터,
나 ~였다 할 수 있는 에게 추정 그만큼 변화 구성요소 그리고 계산하다 그만큼 % 표준 R&R,
어느 ~에 이것 사례 ~였다 3.3030.
이것 가리키는 안 받아들일 수 있는 측정 체계
~에 따라 에게 일부 범위 저것 ~이었다 한정된 ~에 이것 종이 ~에 의해 바렌 팀.
저것 ~였다 그것 ~을 위한 그만큼 데이터 분석 ~을 위한 나의 부분.
이것 결과 ~였다 실제로 매우 비슷한 에게 ㅏ 최악의 경우 대본
저것 ~였다 획득 ~에 ㅏ 프레젠테이션 ~에 2019.
그것 ~일 것이다 BE 흥미로운 에게 알다 만약에 저것 ~였다 ㅏ 우연의 일치
또는 만약에 그만큼 결과 ~일 것이다 BE 비슷한 ~을 위한 다른 데이터 ~처럼 잘.
일부 생각 저것 이것 프로젝트 자극했다.
해야 한다 우리 추가하다 ㅏ 기능의 무작위의 효과 ~을 위한 ID
에게 포착 그만큼 이내에 기능 상관관계 가로질러 거리?
이것 유형 ~의 기능의 무작위의 효과
~이다 실제로 정말 중요한 ~에 기능의 데이터
그리고 ~이다 ㅏ 큰 혜택 ~의 회계 ~을 위한 그만큼 기능의 자연 ~의 그만큼 데이터.
안타깝게도, ~에 이것 데이터 ~에 특정한.
언제든지 나 만들어진 ㅏ 모델 ~와 함께 이것 용어,
그만큼 동 변화 구성요소 ~이었다 영,
그래서 그것 하지 않았다 정말 포착 아무것 추가의, 하지만 그것 ~일 것이다 BE 흥미로운
에게 보다 만약에 그것 ~할 수 있었다 BE 유용한 ~에 다른 종류 ~의 데이터.
나 또한 생각하다 그것 ~일 것이다 BE 흥미로운 만약에 우리
~할 수 있었다 계산하다 ㅏ 신뢰 간격 ~을 위한 그만큼 % 표준 R&R.
거기 ~이었다 또한 일부 미성년자, ~ 아니다 문제,
하지만 가져왔다 위로 질문 ~의 그만큼 잔차 ~에 그만큼 무작위의 효과 모델.
나 관찰됨 ㅏ 주기적 자연 ~에 저것들.
그건 ~ 아니다 언제나 엄청난.
나 ~하지 않다 생각하다 그것 ~였다 ㅏ 거대한 거래,
하지만 나 ~일 것이다 좋다 에게 가지다 ㅏ 좋은 이유 ~을 위한 왜 저것 ~였다 그만큼 사례.
그건 그것. 감사해요 ~을 위한 청취.
만약에 너 원하다 더 세부 ~에 이것 프로젝트,
그것은 매우 비슷한 에게 ㅏ 가득한 30분 말하다 저것 나 제시 ~에 발견 유럽,
그리고 그래서 저것 동영상 ~이다 ~에 그만큼 지역 사회 ~처럼 잘.
감사하다 너.
