我寫信詢問有關計算非參數方法的過程能力指數的信息
在JMP 的製程能力分析平台中，您可以使用「選擇分佈」選項來擬合特定分佈（例如，威布爾、對數常態），然後計算製程能力指數。或者，您可以選擇「非參數」來計算製程能力指數，而無需擬合特定分佈。
我很好奇過程能力指數是如何計算的，尤其是在「分佈選擇」中選擇「非參數」時，因為JMP的結果與我自己計算的結果不同。
我的客戶提到很難理解這個結果是如何獲得的。
JMP 描述了兩種在不假設常態分佈的情況下計算能力指數的方法（請參閱連結：https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/index.shtml#page/jmp/statistical-details-for-capability-indices-for-nonnormal-distributions.shtml
(1) 百分位數法和 (2) Z 分數法。
(1)百分位法
百分位數法使用 USL、LSL、99.865、50 和 0.135 百分位數計算過程能力指數，如下所示。
我很好奇 JMP 如何計算這些百分位數。為了說明我的問題，我附上了一個文件，其中計算了變數 Y 的第 99.865 個、第 50 個和第 0.135 個百分位數，分別為 8.6、8.3 和 8.1。
若USL = 9.9 且LSL = 6.9，我們預期Pp 的計算方式為(USL - LSL) / (99.865th 百分位數- 0.135th 百分位數) = (9.9 - 6.9) / (8.6 - 8.1) = 3 / 0.5 = 6然而，實際的 JMP 輸出顯示 Pp 為 2.451。
當我選擇「非參數」時，JMP 似乎使用不同的方法來計算百分位數，從而導致不同的 Pp 值。您能解釋一下這些百分位數是如何計算的嗎？
(2) Z分數法
在Z-Score方法的描述中，它說F是一個合適的分佈，但我想知道當“分佈選擇”中選擇“非參數”時，哪個分佈是合適的。
預先感謝您的幫忙。我期待您的回覆。
謝謝你，
嗨@HyeWonJung ，
如果你想計算Pp，你可以如下進行。
- 從紅色小三角選擇連續擬合 > 平滑曲線。
- 從「非參數密度」旁的紅色小三角形中，選擇分位數刻畫器。
- 在機率數編輯框中輸入 0.00135，您將獲得 JMP 使用的分位數。
關於z-score方法，我認為JMP在使用z-score方法時始終使用F分佈。
我希望它有幫助。
雄一
