小規模サンプルサイズのノンパラメトリック許容区間の計算 (2020-EU-30MP-343)オリバー・トゥーニッチ、STATCON GmbH コンサルタント
産業生産において、許容区間はプロセスの品質を判断するために広く使用されています。しかし、一般的に使用されている許容区間は、データの正規分布を前提としており、多くのプロセスで問題となります。クライアントのリクエストに応じて、JMP に実装されているノンパラメトリック経験尤度アプローチを使用して、分位数の信頼区間を計算することで、ノンパラメトリック許容区間を計算する可能性を思いつきました。必要なサンプル サイズが非常に小さくなると、従来のノンパラメトリック信頼区間は不安定な結果を返す傾向があります。そのため、経験尤度法を拡張し、小さなサンプルでも母集団の大部分に対して安定したノンパラメトリック許容区間を生成できる JSL スクリプトを開発しました。シミュレーション スタディでは、生産データと生存分析データを使用して、既存の方法と比較してこのアプローチのパフォーマンスを評価します。特にデータが正規分布から大きく異なる場合、提案された方法は既存の方法よりもはるかに安定していることがわかりました。実装された方法と JMP を組み合わせて使用することで、品質の測定に非常にコストがかかったり、時間がかかったりするプロセスの品質を保証できます。
高度な統計モデリング自動化とスクリプト基本的なデータ分析とモデリング消費者および市場調査データの探索と視覚化予測モデリングと機械学習品質およびプロセスエンジニアリング信頼性分析結果の共有と伝達
