Hallo, Ich bin Annie Dudley Reich, Die Entwickler für Kontrolle Diagramme In JMP . In Version 17, I hinzugefügt Die Laney P' Prime Und IN' Prime Kontrolle Diagramme.
Nur a wenig Erinnerung Zu alle, Die Kontrolle Diagramme Sind beabsichtigt Zu zeigen Die Stabilität von dein Verfahren, Wie Also Du dürfen zuverlässig machen Die Dasselbe Teil von Die Dasselbe Größe über Und über wieder über Zeit.
Lasst uns denken um, In Befehl Zu Tun Das, Du brauchen Zu haben a Konstante Varianz. Ein Attribut Diagramm, entweder Binomial oder Poisson, annehmen a Konstante Varianz.
Aber Was passiert Wenn dein Varianz Ist nicht Konstante? Was passiert Wenn Die Temperatur Änderungen oder Die Luftfeuchtigkeit Ebene Änderungen, oder Die Stromspannung Änderungen, oder alle Arten von wenig Dinge ändern In dein Verfahren, Und Du kippen verlassen An Die Varianz Sein Konstante über Zeit?
Das Ist angerufen über Dispersion, oder In selten Instanzen, unter Dispersion. A eins Parameter Verteilung, Die Binomial Und/ oder Die Poisson dürfen Modell über Dispersion oder unter Dispersion.
Jetzt, Laney erkennt Das Und vorgeschlagen Das Wir normalisieren Die Daten, Konto für variierend Untergruppe Größen, Und Dann berechnen a Umzug Reichweite. Eins Ding Zu halten In Geist mit Laney Kontrolle Diagramme Ist Die über Dispersion Und unter Dispersion passieren typischerweise Wann Du haben entweder groß viel Größen oder Du haben ungleich viel Größen. Es Ursachen Die traditionell Attribut Diagramme Zu falsch charakterisieren dein Verfahren.
Lasst uns nehmen a sehen bei a Probe Daten Das hat, Obwohl diese viel Größen Sind nicht schrecklich groß, Es tut haben manche Das Sind ungleich In Größe. Also offen hoch Unterlegscheiben Und gehen Zu Kontrolle Diagramm Baumeister. War gehen Zu Modell unser Nummer von Teile defekt.
I Wille ändern Mein Diagramm Typ Zu Attribut Weil Das Ist nur verfügbar In Die Attribut Kontrolle Diagramme. Krank ziehen In Mein viel Größe Und Die viel. Dann abrufen Das viel Größe 2 Ist Die variierend viel Größe. Ich bin gehen Zu ziehen Das runter hinein Die viel Größe Gruppierung Hier.
Jetzt, Wir beachten Wir haben variierend Kontrolle Grenzen Und Wir haben a Paar von Punkte aus von Kontrolle. Ich bin gehen Zu drehen An unser prüfen darüber hinaus Grenzen. Wir sehen Wir haben zwei Punkte aus von Kontrolle.
Jetzt, war suchen bei a Poisson Diagramm. Auch verstehen Das Laneys P' Prime Und IN' Prime Kontrolle Diagramme nur anwenden Wann Die Statistik Ist a Anteil . Nächste, Wir brauchen Zu ändern unser Statistik Zu a Anteil. Wieder, Wir beachten Das diese Dasselbe zwei Punkte Sind darüber hinaus Die Grenzen.
Jetzt, Wenn Wir ändern unser Sigma Also Das Wir dürfen wählen a Laney P' Prime, Wir beachten Das Jetzt Das Wir ändern Es Zu Anteil. Wir haben vier Optionen Hier. Nicht nur Nur Die regulär Binomial- Und Poisson, Wir Auch haben Die Laney P' Prime Und Laney IN' Prime.
Jetzt, war suchen bei a IN' Diagramm Rechts Jetzt von Nummer von defekt, also Ich bin gehen Zu ändern Es Zu a Laney In der Blütezeit Nur für Konsistenz . Du beachten Jetzt diese zwei Punkte Das war aus von Kontrolle Sind Jetzt In Kontrolle. Es ist nicht Anzeige Das unser Verfahren Ist instabil bei Das Punkt.
Also nehmen a wenig sehen bei Die Formeln. Es gibt unser standardisiert Werte. Wir berechnen a Umzug Reichweite von diese standardisiert Werte. Wir Summe ihnen hoch Und Dann Wir berechnen ein Durchschnitt . Das Sigma Unter Z Ist Was Ist eingefügt hinein Die Formel für beide Die P' Prime Grenzen Und Die In der Blütezeit Grenzen.
Diese sehen Nur wie Die Formeln für Die IN' Und Die P' Diagramme, nur mit Das Sigma Unter Z In Dort . Das Sigma Unter Z Ansätze eins als über Dispersion geht weg . Halten In Geist Das In der Blütezeit Und P' Prime Diagramme Wille übereinstimmen dein IN' Und P' Diagramme, jeweils, Wenn Dort Ist NEIN über Dispersion, Und Das Das Ist verfügbar Wann Die Diagramm Typ Ist Attribut Diagramm Und Die Statistik Ist Anteil.
Dank Du sehr viel für dein Zeit. I Hoffnung Du gefunden Das sprechen hilfreich, Und fühlen frei Zu erreichen aus Zu Mich mit beliebig Fragen. Dank Du.
