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在配送平台中引入检测限 (2022-US-EPO-1164)

在进行测量时，有时我们无法可靠地测量高于或低于特定阈值的数值。例如，我们可能在已知只能测量低至 10 克的秤上称量物品。这种阈值称为“检测限”，将其纳入我们的数据分析中非常重要。这张海报将重点介绍 JMP 17 分布平台中的新功能，这些功能使分析具有检测限的数据变得更加容易。我们将强调在分析过程能力时识别检测限的重要性，并说明忽略检测限如何导致质量分析师对其过程的质量做出错误的结论。

你好， 我的 姓名 是 黏土 巴克， 和 我是 a 统计 开发商 在 这 跳转 团体。

我是 去 到 是 说 关于 一些 新的 特征 在 这 分配 平台

齿轮 向 分析 限制 的 检测 数据。

它是 某物 I 工作 在 和 我的 同事， 劳拉 兰开斯特,

谁是 还 a 统计 开发商 在 跳转。

到 踢 事物 离开， 什么 是 a 有限的 检测 问题？

什么 是 我们 试 到 解决？

它 是 基本的 等级，

a 限制 的 检测 问题 是 什么时候 我们 有 一些 测量 设备

和 它是 不是 有能力的 到 提供 好的 测量 外部 的 一些 临界点。

那是 什么 我们 称呼 a 限制 的 检测 问题。

F 或者 例子， 让我们 说 我们 有， 是 服用 重量 测量

和 是 使用 a 规模 那是 不是 有能力的 到 制作 测量 以下 1克 .

在 这 实例， 星期三 说 那 我们 有 较低的 检测 限制 的 1

因为 我们 不能 措施 以下 那。

但 在 我们的 数据 放， 是 仍然 记录 那些 值 作为 1.

因为 的 那些 限制，

我们 看， 我们 可能 有 a 数据 放 那 看起来 喜欢 这。

在 部分， 我们 有 一些 值 的 1 和 一些 非1 值 那 是 很多 大。

我们 不 真的 相信 那 那些 值 是 1秒。

我们 只是 知道 那 那些 是 在 最多 1.

这 数据 发生 全部 这 时间 在 实践。

如果 你 思考 关于 有时 是 不是 有能力的 到 措施 以下 a 降低 临界点。

有时 是 不是 有能力的 到 措施 多于 一个 上 临界点。

那些 是 两个都 有限的 检测 问题。

什么 应该 我们 做 关于 那？

让我们 看 在 a 真的 简单的 例子。

I 模拟 一些 数据 那 是 通常情况下 分散式

和 意思是 10 和 差异 1 ,

和 是 施加 a 降低 检测 限制 的 9.

如果 我们 看 在 我们的 数据 放 这里，

我们 有 一些 值 多于 9， 和 我们 有 一些 9秒。

什么时候 我们 看 在 这 直方图，

这 确实 没有 看 通常情况下 分散式

因为 我们 有 a 所有的 束 的 额外的 9秒

和 我们 不 有 任何事物 以下 9.

什么 发生 如果 我们 只是 模型 那 数据 作为 是？

出色地， 它 转弯 出去 这 结果 不是 那 伟大的。

我们 得到 a 体面的 估计 的 我们的 地点 范围， 我们的 在，

它是 真的 关闭 到 10， 哪个 是 这 真相。

但 我们已经 真的 低估 那 规模 或者 分散 范围。

我们已经 估计的 它 到 是 0.8，

什么时候 这 真相 是 那 我们 生成 它 和 规模 平等的 到 1.

你会 注意 那 我们的 信心 间隔 为了 那 规模 范围

没有 甚至 覆盖 1.

它 没有 包含 这 真相 和 那是 一般来说 不是 a 伟大的 情况 到 是 在。

什么是 更多的， 如果 我们 看 在 这… 我们 合身 a 少数 的 分布，

我们 合身 这 日志 普通的， 这 伽马， 和 这 普通的，

嗯 普通的 分配， 哪个 是 什么 我们 使用 到 产生 我们的 数据，

它 不是 甚至 竞争的 基于 在 这 AIC。

基于 在 那些 航空工业协会 价值观，

我们 会 确实 选择 a 日志 普通的 分配 到 模型 我们的 回复。

我们 没有 完毕 a 好的 工作 估计 我们的 参数。

是 不是 甚至 选择 到 使用 这 分配

那 我们 生成 这 数据 和。

W e 只是 扔了 全部 那些 9秒 进入 我们的 数据 放。

我们 被忽略 这 事实 那 那是 不完整 信息

然后 没有 工作 出去 出色地。

什么 如果， 反而 的 忽略 那 限制 的 检测，

什么 如果 我们 只是 扔 出去 全部 那些 次？

出色地， 现在 我们已经 得到 a 更小 数据 放 和 它是 有偏见。

我们已经 被抛出 出去 a 大的 块 的 我们的 数据 在 它。

我们 有 a 有偏见 样本 现在。

现在 如果 我们 合身 我们的 普通的 分配，

现在 是 高估 这 地点 范围，

和 是 仍然 低估 模仿 这 规模 范围。

是 实际上 在 相当 a 坏的 位置 仍然，

因为 我们 没有 完毕 a 好的 工作 和 任何一个 的 那些 参数。

是 仍然 不太可能 到 挑选 正常 分配。

基于 在 这 AIC， 这 日志 普通的 和 这 伽马 分配

两个都 合身 相当 a 少量 更好的 比 这 普通的 分配。

是 仍然 在 a 坏的 地方。

我们 尝试过 投掷 出去 这 9 年代, 和 那 没有 转动 出去 出色地。

我们 尝试过 只是 包括 他们 作为 9 秒。

那 没有 转动 出去 出色地 任何一个。

什么 应该 我们 做 反而？

这 回答 是 那 我们 应该 对待

那些 观察 在 这 限制 的 检测。

我们 应该 对待 那些 作为 受到审查 观察结果。

审查 是 a 情况 在哪里

我们 仅有的 有 部分的 信息 关于 我们的 回复 多变的。

那是 确切地 这 情况 是 在 这里。

如果 我们 有 一个 观察 在 这 降低 检测 限制， 和 这里 我有 表示 它

D子L，

我们 说 那 观察 是 较少的 受到审查。

我们 不 说 那 Y 是 平等的 到 那 限制 的 检测。

我们 说 那 Y 是 较少的 比 或者 平等的 到 那 深度学习 价值。

在 这 翻动 边，

如果 我们 有 a 上 限制 的 检测， 表示 的 这里，

那些 观察 是 正确的 受到审查。

因为 是 不是 说 那 Y 是 平等的 到 那 价值。

是 只是 说 它是 在 至少 那 价值。

如果 你是 看着 为了 更多的 信息 关于 如何 到 处理 受到审查 数据，

一 的 这 参考 那 我们 建议 全部 这 时间 是

米克和 埃斯科瓦尔的 书 统计 方法 为了 可靠性 数据。

那是 a 真的 好的 概述 为了 如何 你 应该 对待 受到审查 数据。

如果 你已经 用过的 一些 的 这...

如果 你 使用 一些 的 这 特征 和 这 生存 和 可靠性 菜单 在 JMP 中，

然后 你是 熟悉的 和 事物 喜欢 生活 分配 和 合身 生活 经过 X。

这些 是 全部 平台 那 容纳 审查 在 跳转。

什么 是 兴奋的 关于 在 跳转 17 是 现在

我们 有 添加 一些 特征 到 分配 所以 那 我们 能 处理

这 限制 的 检测 问题 和分配 作为 出色地。

全部 你 有 到 做 是 你 添加

a 检测 限制 柱子 财产 到 你的 回复 多变的，

和 你 指定 什么 这 上 和 或者 降低 检测 限制 是，

和 你是 好的 到 去， 有 没有什么 别的 你 有 到 做。

在 我的 模拟 例子， I 有 a 降低 检测 限制 的 9.

I 会 放 9 在 这 降低 检测 限制 场地 这里。

那是 真的 全部 你 有 到 做。

经过 指定 那 检测 限制，

现在 分配 是 去 到 说， 好的， I 知道 那 值 的 9

是 实际上 左边 受到审查，

和 我是 去 到 做 估计 会计 为了 那。

现在 和 那 相同的 模拟 例子， 和 这 降低 检测 限制 指定的，

现在 你会 注意 我们 得到 a 很多 更多的 合理的 合身 这 普通的 分配。

现在 我们的 信心 间隔 为了 两个都 这 地点 和 规模 范围

盖子 这 真相，

因为 我们 知道， 再次， 这 地点 曾是 10 和 这 规模 曾是 1.

现在 我们的 信心 间隔 覆盖 这 真相

这就是 a 很多 更好的 情况。

如果 你 看 在 这 累积分布函数 阴谋 这里，

这 是 a 真的 好的 方式 到 比较 我们的 合身 分配 到 我们的 数据。

什么 它是 正在做 是 那 红色的 线 是 这 经验 累积分布函数，

和 这 绿色的 线 是 这 合身 普通的 累积分布函数。

作为 你 能 告诉， 他们是 真的 关闭 向上 直到 9.

然后 使 感觉， 因为 那是 在哪里 我们 有 审查。

是 正在做 a 很多 更好的 工作 配件 这些 数据

因为 是 适当地 处理 那 检测 限制。

I 只是 通缉 到 观点 出去 那 什么时候 你已经 指定的 这 检测 限制，

这 报告 使 它 真的 清除 那 我们已经 用过的 它。

作为 你 能 看 这里，

它 说 这 合身 普通的 分配 和 检测 限制，

和 它 让我们 你 知道 确切地 哪个 检测 限制 它 用过的。

现在 不是 仅有的 是，

因为 是 正在做 a 更好的 工作 估计 我们的 参数，

事物 喜欢 推理 关于 那些 参数 是 更多的 值得信赖。

如果 我们 做 某物 喜欢 我们 看 在 这 分配 剖析器

现在 我们 能 相信 这些

推理 基于 在 我们的 合身 分配，

我们 感觉 很多 更好的 关于 信任 事物 喜欢 这 分配 分析器。

和 这 模拟 例子， 如果 我们 使用 我们的 合身 普通的 分配，

因为 我们 适当地 已处理 审查，

我们 知道 那 关于 16 % 的 这 观察

是 坠落 以下 那 降低 检测 限制。

I 还 通缉 到 观点 出去 那

什么时候 你 有 检测 限制 在 分配，

现在 是 仅有的 有能力的 到 合身 a 子集 的 这 分布

那 你 会 通常情况下 看 在 这 分配 平台。

我们 能 合身 这 普通的， 指数， 伽马 日志， 普通的， 威斯康星州 和 测试版。

全部 的 那些 分布 支持 审查

或者 有限的 检测 在 分配。

但 如果 你 是 使用 某物 喜欢 这 混合物 的 正常情况下，

出色地， 那 那 没有 延长 出色地 到 传感器 数据。

你是 不是 去 到 是 有能力的 到 合身 那 什么时候 你 有 a 限制 的 检测。

I 还 通缉 到 观点 出去 如果 你 有 跳转 赞成

和 你是 用过的 到 使用 这 广义的 回归 平台，

广义的 回归 承认 那 精确的 相同的 柱子 财产。

这 检测 限制 柱子 财产

是 认可 经过 两个都 分配 和 广义的 .

一 的 这 真的 好的 事物 关于

这 新的 特征 是 那 它 获取 携带的 在 到 这 能力 平台。

如果 你 做 你的 合身 和 分配， 和 你 发射 能力，

现在 是 去 到 得到 更多的 值得信赖 能力 结果。

让我们 说 那 是 制造业 a 新的 药品，

和 我们 想 到 措施 这 数量 的 和 不纯 在 这 药品。

我们的 数据 可能 看 喜欢 什么 我们 有 这里。

我们 有 a 束 的 小的 价值观， 和 我们 有 a 降低 检测 限制 的 1 毫克。

这些 值 的 1 那 是 突出显示 这里，

我们 不 真的 思考 那些 是 1.

我们 实际上 思考 它是 某物... 我们 知道 那 它是 某物 较少的 大于 1 .

我们 有 一个 上 规格 限制 的 2.5 毫克。

这 是 a 情况 在哪里 我们 有 两个都 规格 限制 和 检测 限制。

它是 真的 简单的 到 指定 那些 在 这 柱子 特性。

这里 我们已经 定义 我们的 上 规格 限制 作为 2.5

和 我们的 降低 检测 限制 的 1.

现在 全部 你 有 到 做 是 只是

给 分配 这 柱子 那 你 想 到 分析。

它 知道 确切地 如何 到 处理 那 回复 多变的。

让我们 看 在 这 能力 结果。

现在， 因为 我们已经 适当地 已处理 那 限制 的 检测，

我们 相信 那 我们的 日志 普通的 合身 是 好的。

我们 看 那 我们的 峰, 价值 这里 是 0.546 .

那是 不是 非常 好的。

通常 你 会 想 a 峰峰值 多于 1.

这 是 告诉 我们 那 我们的 系统 是 不是 非常 有能力的。

我们已经 得到 一些 问题 那 我们 可能 需要 到 种类 出去。

一次 再次， 什么 会 有 發生 如果 我们 有 被忽略 那 限制 的 检测

和 我们 有 只是 治疗 全部 那些 1秒 作为 如果 他们 确实 是 1秒。

出色地， 让我们 拿 a 看。

我们 做 我们的 合身， 忽略 这 限制 的 检测， 和 我们 得到 a 峰峰值 的 多于 1.

基于 这 合身，

我们 会 说 那 我们 实际上 有 a 体面地 有能力的 系统，

因为 a 峰峰值 的 1 是 不是 也 坏的。

它 可能 是 一个 可接受 价值。

经过 忽略 那 限制 的 检测，

我们已经 被骗 我们自己 进入 思维 我们的 系统 是 更多的 有能力的 比 它 真的 是。

I 思考 这 是 a 凉爽的 例子，

因为 我们 有 a 降低 检测 限制， 哪个 可能 带领 你 到 相信，

出色地， I 可能 是 或许 忽略 这 限制 的 检测 会 是 保守的，

因为 我是 高估 这 地点 范围。

那是 真的， 什么时候 我们 忽略 这 限制 的 检测，

是 高估 那 地点 范围。

但 这 问题 是 是 严重地 低估 这 规模 范围。

那是 什么 使 我们 制作 坏的 决定 出去 在 这 尾巴

的 那 分配。

经过 忽略 那 限制 的 检测，

我们已经 真的 得到 我们自己 进入 a 坏的 情况。

只是 到 总结，

它是 真的 重要的 到 认出 什么时候 我们的 数据 特征 a 限制 的 检测。

I 思考 它是 简单的 到 思考 的，

有时 我们 思考 关于 数据 套 在哪里

或许 我们已经 分析 这 回复 作为 是 在 这 过去的，

什么时候 真的吗， 或许 我们 应该 有 已调整 为了 a 限制 的 检测。

因为 喜欢 我们 只是 锯， 什么时候 我们 忽略 那些 限制， 我们 得到 误导 适合。

然后 我们 可能 制作 坏的 决定 基于 在 那些 误导 适合。

喜欢 我们 锯 在 我们的 例子，

我们 得到 坏的 估计 或者 这 地点 和 规模 参数，

和 我们的 峰峰值 估计 曾是 几乎 双倍的 什么 它 应该 有 到过。

但 什么 是 兴奋的 关于 在 跳转 17

是 那 这 分配 平台 使 它 真的 简单的 到 避免 这些 陷阱

和 到 分析 这 数据类型 适当地。

全部 你 有 到 做 是 指定 那 检测 限制 柱子 财产，

和 分配 知道 确切地 什么 到 做 和 那。

今天 我们 仅有的 看了 在 降低 检测 限制，

但 你 能 只是 作为 出色地 有 上 检测 限制 作为 出色地。

在 事实， 你 能 有 两个都。

喜欢 I 说， 有 仅有的 六 分布 那 现在 支持

审查 里面 的 这 分配 平台。

但 那些 是 还 这 六 最多 重要的 分布 为了 这些 种类 的 数据。

它 真的 是 好的 选择 的 分布。

那是 它。

我只是想 到 感谢 你 为了 你的 时间

和 鼓励 你 到 查看 出去 这些 增强功能 到 这 分配 平台。

谢谢。

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