756119_ja-JP

liliconcom

流通プラットフォームにおける検出限界の導入 (2022-US-EPO-1164)

測定を行う際、特定のしきい値以上または以下で確実に測定できないことがあります。たとえば、10 グラムまでしか測定できないことがわかっているスケールでアイテムを計量する場合があります。このようなしきい値は「検出限界」と呼ばれ、データ分析に組み込むことが重要です。このポスターでは、検出限界を特徴とするデータの分析を容易にする、JMP 17 の Distribution プラットフォームの新機能について説明します。工程能力を分析する際に検出限界を認識することの重要性を強調し、検出限界を無視すると品質アナリストが工程の品質について誤った結論を下す可能性があることを説明します。

こんにちは、 私の 名前 は 粘土 バーカー、 そして 私は a 統計的 開発者 で の ジャンプ グループ。

私は 行く に なれ 話す について いくつかの 新しい 特徴 で の 分布 プラットホーム

ギア付き に向かって 分析する 制限 の 検出 データ。

その 何か I 働いた の上 と 私の 同僚、 ローラ ランカスター、

だれの また a 統計 開発者 で ＪＭＰ。

に キック もの オフ、 何 は a 限定 検出 問題？

何 は 私たちは 試みる に 解決する？

それ は 基本的な レベル、

a 制限 の 検出 問題 は いつ 私たちは 持っている いくつかの 測定 デバイス

そして その ない できる に 提供する 良い 測定 外 の いくつかの しきい値。

それは 何 私たちは 電話 a 制限 の 検出 問題。

F または 例、 しましょう 言う 私たちは 持っている、 だった 取る 重さ 測定

そして だった 使用して a 規模 それは ない できる に 作る 測定 下に 1グラム .

で これ 実例、 結婚した 言う それ 私たちは 持っている 低い 検出 制限 の 1

なぜなら 私たちは できない 測定 下に それ。

しかし で 私たちの データ セット、 だった まだ 録音 それらの 価値観 として 1.

なぜなら の それらの 制限、

私たちは 見る、 私たちは かもしれない 持っている a データ セット それ 見た目 のように これ。

で 一部、 私たちは 持っている いくつかの 価値観 の 1 そして いくつかの 1以外 価値観 それ は 多くの より大きい。

私たちは しない 本当に 信じる それ それらの 価値観 は 1秒。

私たちは ただ 知る それ それらの は で ほとんど 1.

これ データ 起こる 全て の 時間 で 練習する。

もし あなた 考える について 時々 だった ない できる に 測定 下に a より低い しきい値。

時々 だった ない できる に 測定 その上 の アッパー しきい値。

それらの は 両方 限定 検出 問題。

何 すべき 私たちは する について それ？

さあ 見て で a 本当に 単純 例。

I シミュレーション いくつかの データ それ は 通常は 分散した

と 平均 10 そして 差異 1 ,

そして だった 堂々とした a より低い 検出 制限 の 9.

もし 私たちは 見て で 私たちの データ セット ここ、

私たちは 持っている いくつかの 価値観 その上 9, そして 私たちは 持っている いくつかの 9秒。

いつ 私たちは 見て で の ヒストグラム、

これ 絶対に しない 見て 通常は 分散した

なぜなら 私たちは 持っている a 全体 束 の 余分な 9秒

そして 私たちは しない 持っている 何でも 下に 9.

何 起こる もし 私たちは ただ モデル それ データ として は？

良い、 それ ターン 外 の 結果 ない それ 素晴らしい。

私たちは 得る a ちゃんとした 見積もり の 私たちの 位置 パラメータ、 私たちの で、

その 本当に 近い に 10、 どれの は の 真実。

しかし 私たちは 本当に 過小評価された それ 規模 または 分散 パラメータ。

私たちは 推定 それ に なれ 0.8、

いつ の 真実 は それ 私たちは 生成された それ と 規模 等しい に 1.

あなたは 知らせ それ 私たちの 自信 間隔 のために それ 規模 パラメータ

しない 平 カバー 1.

それ しない 含む の 真実 そして それは 一般的に ない a 素晴らしい 状況 に なれ で。

何ですか もっと、 もし 私たちは 見て で …は 私たちは フィット a 一握りの の 配布、

私たちは フィット の ログ 普通、 の ガンマ、 そして の 普通、

まあ 普通 分布、 どれの は 何 私たちは 使用 に 生成する 私たちの データ、

それ ない 平 競争力 ベース の上 の エイチアイシー。

ベース の上 それらの オーストラリア 価値観、

私たちは だろう 絶対に 選ぶ a ログ 普通 分布 に モデル 私たちの 応答。

私たちは していない 終わり a 良い 仕事 推定する 私たちの パラメーター。

だった ない 平 選択する に 使用 の 分布

それ 私たちは 生成された の データ と。

W e ただ 投げた 全て それらの 9秒 の中へ 私たちの データ セット。

私たちは 無視された の 事実 それ あれは 不完全な 情報

そして しなかった 仕事 外 良い。

何 もし、 その代わり の 無視する それ 制限 の 検出、

何 もし 私たちは ただ 投げる 外 全て それらの 回ですか？

良い、 今 私たちは 得た a 小さい データ セット そして その 偏っている。

私たちは 投げられた 外 a 大きい かたまり の 私たちの データ の上 それ。

私たちは 持っている a 偏った サンプル 今。

今 もし 私たちは フィット 私たちの 普通 分布、

今 だった 過大評価する の 位置 パラメータ、

そして だった まだ 過小評価する 想像する の 規模 パラメータ。

だった 実は で とても a 悪い 位置 まだ、

なぜなら 私たちは していない 終わり a 良い 仕事 と どちらか の それらの パラメーター。

だった まだ ありそうもない に 選ぶ 普通 分布。

ベース の上 の AIC、 の ログ 普通 そして の ガンマ 分布

両方 フィット とても a 少し より良い よりも の 普通 分布。

だった まだ で a 悪い 場所。

私たちは 試した 投げ 外 の 9 s、 そして それ しなかった 振り向く 外 良い。

私たちは 試した ただ 含む 彼ら として 9 s。

それ しなかった 振り向く 外 良い どちらか。

何 すべき 私たちは する その代わり？

の 答え は それ 私たちは すべき 扱う

それらの 観察 で の 制限 の 検出。

私たちは すべき 扱う それらの として 検閲された 観察。

検閲 は a 状況 どこ

私たちは のみ 持っている 部分的 情報 について 私たちの 応答 変数。

それは その通り の 状況 だった で ここ。

もし 私たちは 持っている の 観察 で の より低い 検出 制限、 そして ここ 私は 表記される それ

D サブ L、

私たちは 言う それ 観察 は 少ない 検閲済み。

私たちは しない 言う それ Y は 等しい に それ 制限 の 検出。

私たちは 言う それ Y は 少ない よりも または 等しい に それ ダウンロード 価値。

の上 の フリップ 側、

もし 私たちは 持っている a アッパー 制限 の 検出、 表記される の ここ、

それらの 観察 は 右 検閲済み。

なぜなら だった ない 言う それ Y は 等しい に それ 価値。

だった ただ 言う その で 少しでも それ 価値。

もし あなたは 見ている のために もっと 情報 について どうやって に ハンドル 検閲された データ、

1つ の の 参照 それ 私たちは 提案する 全て の 時間 は

ミーカーと エスコバルの 本 統計 方法 のために 信頼性 データ。

それは a 本当に 良い 概要 のために どうやって あなた すべき 扱う 検閲された データ。

もし あなたは 使用済み いくつかの の ...の

もし あなた 使用 いくつかの の の 特徴 そして の 生存 そして 信頼性 メニュー JMPでは、

それから あなたは おなじみ と もの のように 人生 分布 そして フィット 人生 による バツ。

これら は 全て プラットフォーム それ 収容する 検閲 で ＪＭＰ。

何 だった 興奮した について で ジャンプ 17 は 今

私たちは 持っている 追加した いくつかの 特徴 に 分布 それで それ 私たちは できる ハンドル

これ 制限 の 検出 問題 および配布 として 良い。

全て あなた 持っている に する は あなた 追加

a 検出 制限 カラム 財産 に あなたの 応答 変数、

そして あなた 特定 何 の アッパー そして または より低い 検出 制限 は、

そして あなたは 良い に 行く、 そこには 何もない それ以外 あなた 持っている に する。

で 私の シミュレーション 例、 I 持っていた a より低い 検出 制限 の 9.

I だろう 置く 9 で の より低い 検出 制限 分野 ここ。

それは 本当に 全て あなた 持っている に する。

による 指定する それ 検出 制限、

今 分布 は 行く に 言う、 わかった、 I 知る それ 価値観 の 9

は 実は 左 検閲された、

そして 私は 行く に する 推定 会計 のために それ。

今 と それ 同じ シミュレーション 例、 そして これ より低い 検出 制限 指定された、

今 あなたは 知らせ 私たちは 得る a 多くの もっと 合理的 フィット の 普通 分布。

今 私たちの 自信 間隔 のために 両方 の 位置 そして 規模 パラメータ

カバー の 真実、

なぜなら 私たちは 知る、 また、 の 位置 だった 10 そして の 規模 だった 1.

今 私たちの 自信 間隔 カバー の 真実

そしてそれは a 多くの より良い 状況。

もし あなた 見て で の ドイツ連邦共和国 プロット ここ、

これ は a 本当に 良い 方法 に 比較する 私たちの フィット 分布 に 私たちの データ。

何 その やっている は それ 赤 ライン は の 経験的 CDF、

そして の 緑 ライン は の フィット 普通 ＣＤＦ。

として あなた できる 教えて、 彼らは 本当に 近い 上 それまで 9.

そしてそれは 作る センス、 なぜなら それは どこ 私たちは 持っている 検閲。

だった やっている a 多くの より良い 仕事 フィッティング これら データ

なぜなら だった きちんと 取り扱い それ 検出 制限。

I ただ 望んだ に ポイント 外 それ いつ あなたは 指定された の 検出 制限、

の 報告 作る それ 本当に クリア それ 私たちは 使用済み それ。

として あなた できる 見る ここ、

それ 言う の フィット 普通 分布 と 検出 制限、

そして それ しましょう あなた 知る その通り どれの 検出 限界 それ 使用済み。

今 ない のみ は、

なぜなら だった やっている a より良い 仕事 推定する 私たちの パラメーター、

もの のように 推論 について それらの パラメーター は もっと 信頼できる。

もし 私たちは する 何か のように 私たちは 見て で の 分布 プロファイラー

今 私たちは できる 信頼 これら

推論 ベース の上 私たちの フィット 分布、

私たちは 感じる 多くの より良い について 信頼する もの のように の 分布 プロファイラー。

と の シミュレーション 例、 もし 私たちは 使用 私たちの フィット 普通 分布、

なぜなら 私たちは きちんと 処理された 検閲、

私たちは 知る それ について 16 % の の 観察

は 落下 下に それ より低い 検出 制限。

I また 望んだ に ポイント 外 それ

いつ あなた 持っている 検出 限界 で 分布、

今 だった のみ できる に フィット a サブセット の の 配布

それ あなた だろう 通常は 見る で の 分布 プラットホーム。

私たちは できる フィット の 普通、 指数関数的、 ガンマ ログ、 普通、 ウィスコンシン そして ベータ。

全て の それらの 配布 サポート 検閲

または 限定 検出 で 分布。

しかし もし あなた だった 使用して 何か のように の 混合 の 法線、

良い、 それ それ しない 伸ばす 良い に センサー データ。

あなたは ない 行く に なれ できる に フィット それ いつ あなた 持っている a 制限 の 検出。

I また 望んだ に ポイント 外 もし あなた 持っている ジャンプ プロ

そして あなたは 使用済み に 使用して の 一般化された 回帰 プラットホーム、

一般化された 回帰 認識する それ ちょうど 同じ カラム 財産。

の 検出 制限 カラム 財産

は 認識された による 両方 分布 そして 一般化された .

1つ の の 本当に ニース もの について

これ 新しい 特徴 は それ それ 取得 運ばれた の上 に の 能力 プラットホーム。

もし あなた する あなたの フィット そして 分布、 そして あなた 打ち上げ 能力、

今 だった 行く に 得る もっと 信頼できる 能力 結果。

さあ 言う それ だった 製造業 a 新しい 薬、

そして 私たちは 欲しい に 測定 の 額 の 和 不純物 で の 薬。

私たちの データ かもしれない 見て のように 何 私たちは 持っている ここ。

私たちは 持っている a 束 の 小さい 価値観、 そして 私たちは 持っている a より低い 検出 制限 の 1 ミリグラム。

これら 価値観 の 1 それ は 強調表示 ここ、

私たちは しない 本当に 考える それらの は 1.

私たちは 実は 考える その 何か... 私たちは 知る それ その 何か 少ない 1以上 .

私たちは 持っている の アッパー 仕様 制限 の 2.5 ミリグラム。

これ は a 状況 どこ 私たちは 持っている 両方 スペック 限界 そして 検出 制限。

その 本当に 簡単 に 特定 それらの で の カラム プロパティ。

ここ 私たちは 定義された 私たちの アッパー スペック 制限 として 2.5

そして 私たちの より低い 検出 制限 の 1.

今 全て あなた 持っている に する は ただ

与える 分布 の カラム それ あなた 欲しい に 分析します。

それ 知っている その通り どうやって に ハンドル それ 応答 変数。

さあ 見て で の 能力 結果。

今、 なぜなら 私たちは きちんと 処理された それ 制限 の 検出、

私たちは 信頼 それ 私たちの ログ 普通 フィット は 良い。

私たちは 見る それ 私たちの PPK、 価値 ここ は 0.546 .

それは ない とても 良い。

いつもの あなた だろう 欲しい a PPK その上 1.

これ は 伝える 私たち それ 私たちの システム は ない とても 有能。

私たちは 得た いくつかの 問題 それ 私たちは かもしれない 必要 に 選別 外。

一度 また、 何 だろう 持っている 起こりました もし 私たちは 持っていた 無視された それ 制限 の 検出

そして 私たちは 持っていた ただ 治療された 全て それらの 1秒 として もし 彼らは 本当に だった 1秒。

良い、 しましょう 取る a 見て。

私たちは する 私たちの フィット、 無視する の 制限 の 検出、 そして 私たちは 得る a PPK の その上 1.

に基づく これ フィット、

私たちは だろう 言う それ 私たちは 実は 持っている a きちんと 有能 システム、

なぜなら a PPK の 1 は ない あまりにも 悪い。

それ かもしれない なれ の 許容できる 価値。

による 無視する それ 制限 の 検出、

私たちは 騙された 私たち自身 の中へ 考え 私たちの システム は もっと 有能 よりも それ 本当に は。

I 考える これ は a いいね 例、

なぜなら 私たちは 持っている a より低い 検出 制限、 どれの 5月 鉛 あなた に 信じる、

良い、 I かもしれない なれ 多分 無視する の 制限 の 検出 だろう なれ 保守的、

なぜなら 私は 過大評価する の 位置 パラメータ。

それは 真実、 いつ 私たちは 無視する の 制限 の 検出、

だった 過大評価する それ 位置 パラメータ。

しかし の 問題 は だった ひどく 過小評価する の 規模 パラメータ。

それは 何 作る 私たち 作る 悪い 決定 外 で の しっぽ

の それ 分布。

による 無視する それ 制限 の 検出、

私たちは 本当に 得た 私たち自身 の中へ a 悪い 状況。

ただ に 要約すると、

その 本当に 重要 に 認識する いつ 私たちの データ 特徴 a 制限 の 検出。

I 考える その 簡単 に 考える の、

時々 私たちは 考える について データ セット どこ

多分 私たちは 分析された の 応答 として は で の 過去、

いつ 本当に、 多分 私たちは すべき 持っている 調整された のために a 制限 の 検出。

なぜなら のように 私たちは ただ 見た、 いつ 私たちは 無視する それらの 制限、 私たちは 得る 誤解を招く フィットします。

それから 私たちは 5月 作る 悪い 決定 ベース の上 それらの 誤解を招く フィットします。

のように 私たちは 見た で 私たちの 例、

私たちは 得た 悪い 見積り または の 位置 そして 規模 パラメーター、

そして 私たちの PPK 見積もり だった ほとんど ダブル 何 それ すべき 持っている された。

しかし 何 だった 興奮した について で ジャンプ 17

は それ の 分布 プラットホーム 作る それ 本当に 簡単 に 避ける これら 落とし穴

そして に 分析する これ データの種類 きちんと。

全て あなた 持っている に する は 特定 それ 検出 制限 カラム 財産、

そして 分布 知っている その通り 何 に する と それ。

今日 私たちは のみ 見た で より低い 検出 制限、

しかし あなた できる ただ として 良い 持っている アッパー 検出 限界 として 良い。

で 事実、 あなた できる 持っている 両方。

のように I 言った、 そこには のみ 六 配布 それ 現在 サポート

検閲 内部 の の 分布 プラットホーム。

しかし それらの は また の 六 ほとんど 重要 配布 のために これら 種類 の データ。

それ 本当に は 良い 選択 の 配布。

それは それ。

私はただ に 感謝 あなた のために あなたの 時間

そして 奨励する あなた に チェック 外 これら 機能強化 に の 分布 プラットホーム。

ありがとう。

高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリング消費者および市場調査データの探索と視覚化予測モデリングと機械学習品質およびプロセスエンジニアリング