Je vous écris pour me renseigner sur le calcul des indices de capacité des processus pour les méthodes non paramétriques
Dans la plateforme d'analyse de capacité des processus de JMP, vous pouvez utiliser l'option « Sélectionner une distribution » pour ajuster une distribution spécifique (par exemple, Weibull, Lognormal) puis calculer les indices de capacité des processus. Vous pouvez également sélectionner « Non paramétrique » pour calculer les indices de capacité des processus sans ajuster une distribution spécifique.
Je suis curieux de savoir comment les indices de capacité du processus sont calculés, en particulier lorsque « Non paramétrique » est sélectionné dans « Sélection de distribution », car les résultats de JMP sont différents des résultats que j'ai calculés moi-même.
Mon client a mentionné qu’il est difficile de comprendre comment ce résultat a été obtenu.
JMP décrit deux façons de calculer les indices de capacité sans supposer une distribution normale (voir le lien :https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/index.shtml#page/jmp/statistical-details-for-capability-indices-for-nonnormal-distributions.shtml
(1) la méthode du percentile et (2) la méthode du score Z.
(1) Méthode du percentile
La méthode du percentile calcule l'indice de capacité du processus en utilisant les percentiles USL, LSL, 99,865, 50 et 0,135 comme suit.
Je suis curieux de savoir comment JMP calcule ces percentiles. Pour illustrer ma question, j'ai joint un fichier dans lequel j'ai calculé les 99,865e, 50e et 0,135e percentiles pour la variable Y, qui sont respectivement 8,6, 8,3 et 8,1.
Si USL = 9,9 et LSL = 6,9, nous nous attendrions à ce que Pp soit calculé comme (USL - LSL) / (99,865e percentile - 0,135e percentile) = (9,9 - 6,9) / (8,6 - 8,1) = 3 / 0,5 = 6. Cependant, la sortie JMP réelle montre que Pp est de 2,451.
Lorsque je sélectionne « Non paramétrique », il semble que JMP utilise une méthode différente pour calculer les percentiles, ce qui donne des valeurs Pp différentes. Pouvez-vous expliquer comment ces percentiles sont calculés ?
(2) Méthode du score Z
Dans la description de la méthode Z-Score, il est indiqué que F est une distribution appropriée, mais j'aimerais savoir quelle distribution convient lorsque « Non paramétrique » est sélectionné dans « Sélection de distribution ».
Merci d'avance pour votre aide. J'attends votre réponse avec impatience.
merci,
Salut @HyeWonJung ,
Si vous souhaitez calculer Pp, vous pouvez le faire comme suit.
- Sélectionnez Ajustement continu > Courbe lisse dans le triangle rouge.
- Dans le triangle rouge à côté de « Densité non paramétrique », sélectionnez Quantile Profiler.
- Entrez 0,00135 dans la zone d’édition Nombre de probabilité et vous obtiendrez le quantile utilisé par JMP.
Concernant la méthode z-score, je pense que JMP utilise toujours la distribution F lors de l'utilisation de la méthode z-score.
J'espère que ça aide.
Yuichi
Merci. Je peux vous proposer l'approche appropriée en fonction de votre réponse !><
