Le escribo para solicitar información sobre el cálculo de índices de capacidad de proceso para métodos no paramétricos.
Dentro de la plataforma de análisis de capacidad de proceso de JMP, puede utilizar la opción "Seleccionar distribución" para ajustar una distribución específica (por ejemplo, Weibull, Lognormal) y luego calcular los índices de capacidad de proceso. Alternativamente, puede seleccionar "No paramétrico" para calcular los índices de capacidad de proceso sin ajustar una distribución específica.
Tengo curiosidad sobre cómo se calculan los índices de capacidad del proceso, especialmente cuando se selecciona "No paramétrico" en "Selección de distribución", porque los resultados de JMP son diferentes de los resultados que calculé yo mismo.
Mi cliente mencionó que es difícil entender cómo se obtuvo este resultado.
JMP describe dos formas de calcular índices de capacidad sin asumir una distribución normal (ver enlace:https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/index.shtml#page/jmp/statistical-details-for-capability-indices-for-nonnormal-distributions.shtml
(1) el método del percentil y (2) el método de puntuación Z.
(1) Método de percentiles
El método de percentil calcula el índice de capacidad del proceso utilizando los percentiles USL, LSL, 99,865, 50 y 0,135 de la siguiente manera.
Tengo curiosidad por saber cómo calcula JMP estos percentiles. Para ilustrar mi pregunta, adjunto un archivo en el que calculé los percentiles 99,865, 50 y 0,135 para la variable Y, que son 8,6, 8,3 y 8,1, respectivamente.
Si USL = 9,9 y LSL = 6,9, esperaríamos que Pp se calcule como (USL - LSL) / (percentil 99,865 - percentil 0,135) = (9,9 - 6,9) / (8,6 - 8,1) = 3 / 0,5 = 6. Sin embargo, la salida real de JMP muestra que Pp es 2,451.
Cuando selecciono "No paramétrico", parece que JMP utiliza un método diferente para calcular percentiles, lo que genera diferentes valores de Pp. ¿Puede explicar cómo se calculan estos percentiles?
(2) Método de puntuación Z
En la descripción del método Z-Score, dice que F es una distribución adecuada, pero me gustaría saber qué distribución es adecuada cuando se selecciona “No paramétrico” en “Selección de distribución”.
Gracias de antemano por su ayuda, quedo a la espera de su respuesta.
gracias,
Hola @HyeWonJung ,
Si desea calcular Pp, puede hacerlo de la siguiente manera.
- Seleccione Ajuste continuo > Curva suave en el triángulo rojo.
- Desde el triángulo rojo al lado de “Densidad no paramétrica”, seleccione Quantile Profiler.
- Ingrese 0,00135 en el cuadro de edición Número de probabilidad y obtendrá el cuantil que utiliza JMP.
Respecto al método de puntuación z, creo que JMP siempre utiliza la distribución F cuando utiliza el método de puntuación z.
Espero que ayude.
Yuichi
¡Gracias! ¡Puedo dar el enfoque apropiado en función de su respuesta!><
