intervalli di tolleranza non parametriciNon sono riuscito a trovare un modo semplice per calcolare gli intervalli di tolleranza se dispongo di dati non parametrici, mi sto perdendo qualcosa?
Ri: intervalli di tolleranza non parametriciSarebbe grandioso. Grazie
Ri: intervalli di tolleranza non parametriciJMP fornisce solo intervalli di tolleranza parametrici ma, come sottolinea Jordan, il bootstrap è una buona opzione. Peter, ho un file Excel che esegue questi calcoli se può essere d'aiuto: risale ai miei giorni in Six Sigma. Felice di condividere.
Ri: intervalli di tolleranza non parametriciGrazie Jordan, è una buona idea aggirare le ipotesi parametriche. Forse un'opportunità di upselling in futuro in questo momento, sto solo cercando di accontentarli con la conversione da Minitab.
Ri: intervalli di tolleranza non parametriciChe ne dici di un'analisi bootstrap dell'output dei Quantili da Distribution? Non esattamente uguale a un intervallo di tolleranza, ma fornirebbe lo stesso tipo di informazioni senza presupposti parametrici.
Soluzione esclusivamente JMP Pro, ovviamente. Forse puoi fare upselling!
Ri: intervalli di tolleranza non parametriciGrazie Scott, è una buona opzione, ma non proprio quello che speravo in questo caso. Il cliente desidera poter selezionare una confidenza e una proporzione da coprire come possiamo fare attualmente negli intervalli di tolleranza solo utilizzando dati non parametrici (questa è una funzionalità di Minitab che sperano di ricreare in JMP).
Ri: intervalli di tolleranza non parametriciPeter,
Funzionerebbe? Andare su Distribuzione e adattare un adattamento continuo - Curva uniforme per ottenere un adattamento non parametrico.
Quindi un'opzione di triangolo rosso consisteva nell'impostare le "specifiche" K-Sigma in base al quantile della distribuzione.
Quindi è possibile ottenere in dettaglio la capacità completa del processo non parametrico.
Ecco un esempio utilizzando Big Class...
Spero che questo ti aiuti!
Scott
