Scrivo per chiedere informazioni sul calcolo degli indici di capacità del processo per metodi non parametrici
All'interno della piattaforma Process Capability Analysis di JMP, puoi usare l'opzione "Select Distribution" per adattare una distribuzione specifica (ad esempio, Weibull, Lognormal) e quindi calcolare gli indici di capacità di processo. In alternativa, puoi selezionare "Nonparametric" per calcolare gli indici di capacità di processo senza adattare una distribuzione specifica.
Sono curioso di sapere come vengono calcolati gli indici di capacità del processo, soprattutto quando in "Selezione distribuzione" è selezionato "Non parametrico", perché i risultati di JMP sono diversi da quelli che ho calcolato io stesso.
Il mio cliente ha detto che è difficile capire come si sia ottenuto questo risultato.
JMP descrive due modi per calcolare gli indici di capacità senza presupporre una distribuzione normale (vedere il collegamento:https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/index.shtml#page/jmp/statistical-details-for-capability-indices-for-nonnormal-distributions.shtml
(1) il metodo percentile e (2) il metodo Z-score.
(1) Metodo percentile
Il metodo percentile calcola l'indice di capacità del processo utilizzando i percentili USL, LSL, 99,865, 50 e 0,135 come segue.
Sono curioso di sapere come JMP calcola questi percentili. Per illustrare la mia domanda, ho allegato un file in cui ho calcolato il 99,865°, 50° e 0,135° percentile per la variabile Y, che sono rispettivamente 8,6, 8,3 e 8,1.
Se USL = 9,9 e LSL = 6,9, ci aspetteremmo che Pp fosse calcolato come (USL - LSL) / (99,865° percentile - 0,135° percentile) = (9,9 - 6,9) / (8,6 - 8,1) = 3 / 0,5 = 6. Tuttavia, l'output JMP effettivo mostra che Pp è 2,451.
Quando seleziono "Non parametrico", sembra che JMP utilizzi un metodo diverso per calcolare i percentili, con conseguenti valori Pp diversi. Puoi spiegare come vengono calcolati questi percentili?
(2) Metodo Z-Score
Nella descrizione del metodo Z-Score, si afferma che F è una distribuzione adatta, ma vorrei sapere quale distribuzione è adatta quando si seleziona "Non parametrico" in "Selezione distribuzione".
Grazie in anticipo per il tuo aiuto. Attendo con ansia la tua risposta.
Grazie,
Ciao @HyeWonJung ,
Per calcolare Pp, procedere come segue.
- Selezionare Adattamento continuo > Curva uniforme dal triangolo rosso.
- Dal triangolo rosso accanto a "Densità non parametrica", selezionare Quantile Profiler.
- Immetti 0,00135 nella casella di modifica Numero di probabilità e otterrai il quantile utilizzato da JMP.
Per quanto riguarda il metodo z-score, penso che JMP utilizzi sempre la distribuzione F quando utilizza il metodo z-score.
Spero che sia utile.
Yuichi
Grazie. Posso darti l'approccio appropriato in base alla tua risposta!><
