Berechnen Sie den Gesamtprozentsatz der Ausreißer für einen Prozess mit mehreren kombinierten EigenschaftenIch versuche, die Gesamtausbeute eines Prozesses zu berechnen. Der Prozess bestimmt mehrere Eigenschaften eines Produkts. Wenn bei einem der Produkte, die aus diesem Prozess hervorgehen, eine dieser Eigenschaften außerhalb der von uns angestrebten Grenzen liegt, sollte dieses Produkt als Ausreißer gezählt werden. Ich fand es praktisch, die Ausreißer für jede einzelne Eigenschaft einzeln zu berechnen, aber ich habe keine Möglichkeit gefunden, den Prozentsatz der Ausreißer zu berechnen, der durch diejenigen definiert ist, die eine der Eigenschaftenlisten zusammen verletzen. Gibt es eine Möglichkeit, dies für Prozesse mit mehreren Eigenschaften zu tun?
Grundlegende Datenanalyse und ModellierungQualitäts- und VerfahrenstechnikBetreff: Berechnen Sie den Gesamtprozentsatz der Ausreißer für einen Prozess mit mehreren kombinierten EigenschaftenEs wäre hilfreich zu sehen, wie Ihre Datentabelle aussieht und wie Sie die verschiedenen Eigenschaften für die Produkte bestimmen.
Betreff: Berechnen Sie den Gesamtprozentsatz der Ausreißer für einen Prozess mit mehreren kombinierten EigenschaftenHallo Jim
Danke für die Antwort.
Das ist mein Tisch
Grundsätzlich möchte ich, dass JMP den Gesamtprozentsatz der Einträge berechnet, die sowohl das Längen- als auch das Höhenkriterium erfüllen
| | Länge (Ziel 55, Untergrenze 54,5, Obergrenze 55,5) | Höhe (Ziel 14,5, Untergrenze 13,5, Obergrenze 15,5) |
1 | 55.2118 | 12.8086 |
| 2 | 55.2468 | 14,8872 |
| 3 | 56.2425 | 14,8144 |
| 4 | 55,2735 | 14.8709 |
| 5 | 59.243 | 16,87 |
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Betreff: Berechnen Sie den Gesamtprozentsatz der Ausreißer für einen Prozess mit mehreren kombinierten EigenschaftenHaben Sie versucht, die mit der Distributionsplattform verknüpften Statistiken anzuzeigen? Wenn Sie die Spezifikation für jede Spalte eingeben, können Sie zahlreiche zusammenfassende Statistiken abrufen.
https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/?os=mac&source=application#page/jmp/process-capability.shtml%23
Kommentar, den Sie ignorieren können … Ihre Definition von „Ausreißer“ ist, dass der Datenpunkt außerhalb der „Spezifikationsgrenzen“ liegt. Dies ist keine statistische Definition eines Ausreißers, da die Spezifikationsgrenzen unabhängig von der tatsächlichen Prozessvariation abgeleitet werden. Warum verwenden Sie nicht die tatsächlich gemessenen Werte, anstatt sie in einen kategorischen (z. B. nominalen) Wert umzuwandeln? Dies würde viel mehr Informationen liefern.
