CIAO,
Mio
nome
È
Colleen
McKendry,
E I Sono a anziano statistico scrittore A JMP,
Ma I Anche Piace A giocare in giro con funzionale dati.
Questo progetto È SU misurazione sistemi analisi per curva dati.
Primo, Io sono Appena andando A Dare a molto breve sfondo SU MSA studi In generale.
MSA studi determinare Come BENE a processo
Potere Essere misurato precedente A studiando IL processo si.
Esso risposte IL domanda, Come tanto misurazione variazione È
contribuendo A IL complessivamente processo variazione.
Nello specifico, IL Calibro Riposo e relax metodo, Quale È Che cosa Malato Essere usando In Mio analisi,
determina Come tanto variazione È dovuto A operazione variazione
contro misurazione variazione.
Voi Potere utilizzo a Calibro Riposo e relax attraversato MSA modello Quando Voi Avere Entrambi a parte E UN operatore.
IL modello Voi Potere Vedere Qui per tuo misurazione Y sub I J K,
questo è andando A Essere IL Kesimo misurazione fatto di IL Jesimo operatore SU IL Con parte.
In Questo modello, Voi Avere a Significare termine,
a casuale effetto Quello corrisponde A IL parte,
a casuale effetto Quello corrisponde A IL operatore,
E a casuale effetto Quello corrisponde A IL interazione O attraverso termine.
Voi Anche Avere UN errore termine.
Questo È semplicemente a casuale effetti modello,
E Tutto Di questi casuale effetti Sono normalmente distribuito casuale variabili
con Significare zero E Alcuni corrispondente varianza componente.
Quando Voi adatto Questo modello,
Voi Potere utilizzo Quello A stima IL varianza componenti
E Poi utilizzo quelli varianza componente stime
A calcolare IL percentuale calibro Riposo e relax usando IL formula mostrato Là.
In a standard MSA studio,
Tutto Di tuo misurazioni Sono andando A Essere separare punti.
Ma Che cosa succede Se questo è non IL caso?
Che cosa Se Invece tu sei misurazione qualcosa Piace a curva?
Quello domanda era IL motivazione dietro Questo progetto.
Là era a cliente Di JMP Quello era a fornitore Di automobilistico parti,
E Essi avevo a cliente Quello specificato
Quello a parte necessario A Avere a specifico forza di distanza curva.
Ovviamente, IL cliente ricercato A progetto
loro prodotto A incontro IL cliente specificato curva.
In ordine A Fare Quello,
Essi ricercato A correre a funzionale risposta DOE analisi
E JMP A progetto loro prodotto In ordine A Fare COSÌ.
Tuttavia, Prima spesa soldi SU Quello sperimentare,
Essi ricercato A eseguire UN MSA SU loro capacità A misura IL parti forza.
Là Sono a quantità Di più dettagli Di IL attuale dati E Questo problema specificamente
In UN prima 2020 bianco carta
intitolato Misurazione Sistemi Analisi per Curvo Dati.
Se Voi Volere Qualunque Di più dettagli, Aspetto Quello su.
Esso Dovrebbe Essere SU IL comunità.
Questo In Questo grafico, questo è Che cosa IL dati sembra Piace.
SU IL asse Y, Noi Avere forza, E SU IL asse X, Noi Avere distanza.
Esso sembra Piace Là Sono soltanto 10 curve In Questo grafico,
Ma Là Sono In realtà 250 totale curve.
C'è Appena Alcuni raggruppamento andando SU.
Là Sono 10 diverso parti, cinque diverso operatori,
E cinque repliche per parte operatore combinazione.
A poco morso Di Questo dati, ovviamente,
questi misurazioni Sono curve E non punti.
IL dati era raccolto uniformemente distanziato In tempo, Ma non uniformemente distanziato In distanza.
Là erano Alcuni prima progetti
Quello provato a pochi diverso modi A eseguire Alcuni tipo Di MSA studio SU Questo dati.
Essi usato Alcuni funzionale componenti, Ma rimasto bello VERO A a standard MSA.
Quando I guardato A Questo dati, I ricercato A Prendere a VERO funzionale approccio
Perché I Avere a sfondo In funzionale dati.
Funzionale dati analisi
È utile per dati Quello Sono In IL modulo Di funzioni O curve.
Là Sono molti tecniche A maniglia in modo diseguale distanziato dati,
a quantità Di Quale Sono disponibile In IL Funzionale Dati Esploratore piattaforma In JMP.
Mio obiettivo era A combinare funzionale dati metodi con tradizionale MSA metodi
A eseguire Alcuni tipo Di funzionale misurazione sistemi analisi.
Mio soluzione era A creare a funzionale casuale effetti modello
di in espansione IL funzionale modello usando Proprio funzione espansione,
riscrittura Quello COME a casuale effetti O a misto modello
Se Voi avevo Qualunque fisso effetti Anche,
E Poi stima IL varianza
componenti associato con IL parte E operatore termini.
A andare a poco morso in IL modello notazione.
Per tuo funzionale modello, Voi Avere Y sub I J K,
Ma Questo tempo A a particolare distanza, D,
A account per IL funzionale natura Di IL dati.
Tu sei andando A Avere a funzionale Significare termine,
a funzionale casuale effetto Quello corrisponde A IL parte,
a funzionale casuale effetto Quello corrisponde A IL operatore,
E a funzionale casuale effetto Quello corrisponde A IL attraverso termine
E Anche tuo errore termine.
Qui, Quando Voi Fare IL modello espansione,
suo a poco matematica, Ma essenzialmente,
Invece Di avendo uno varianza componente associato con IL parte
E uno varianza componente associato con IL operatore,
Voi Ora Avere multiplo varianza componenti associato con ogni Di quelli cose.
Questo è andando A account per IL funzionale natura.
Quando tu sei montaggio IL modello E stima IL varianza componenti,
Piace I disse, Ora tu sei andando A Avere Questo
impostato Di varianza componenti Quello Voi Potere somma insieme
A stima IL funzionale varianza componente per parte
E IL Stesso cosa per operatore E IL attraverso termine.
Una volta Voi Avere Tutto quelli individuale varianza componenti,
Voi Potere utilizzo quelli A stima IL % calibro Riposo e relax Appena Piace In a standard MSA.
Come Fare I Fare Questo In JMP?
Suo a multi fare un passo processo questo è delineato Qui,
E Là Sono Alcuni Di più dettagli In altro diapositive.
Ma essenzialmente, I stima IL Significare curva In FDE E ottenere IL residuo curve.
I Poi modello IL residuo curve In FDE A ottenere IL Proprio funzioni necessario
per IL Proprio funzione espansione Di IL funzionale modello
E salva quelli Proprio funzioni A IL originale dati tavolo.
Io sono andando A utilizzo quelli salvato Proprio funzioni In FitMix
A creare a casuale effetti modello
O a misto modello Se Voi Anche Avere fisso effetti In tuo dati.
Io sono andando A utilizzo nidificazione Di IL Proprio funzione formula colonne
E Anche IL Di E operatore variabili
A definire IL appropriato modello specifiche.
Questo È Che cosa tuo adatto modello finestra volevo Aspetto Piace.
Una volta I fatto Tutto Quello per Questo dati,
I era capace A stima IL varianza componenti E calcolare IL % calibro Riposo e relax,
Quale In Questo caso era 3.3030.
Questo indicato UN accettabile misurazione sistema
secondo A Alcuni intervalli Quello erano definito In Questo carta di Il bar squadra.
Quello era Esso per IL dati analisi per Mio parte.
Questo risultato era In realtà molto simile A a caso peggiore scenario
Quello era ottenuto In a presentazione In 2019.
Esso volevo Essere interessante A Sapere Se Quello era a coincidenza
O Se IL risultati volevo Essere simile per diverso dati COME BENE.
Alcuni pensieri Quello Questo progetto provocato.
Dovrebbe Noi aggiungere a funzionale casuale effetto per ID
A catturare IL entro funzione correlazione attraverso distanza?
Questo tipo Di funzionale casuale effetto
È In realtà Veramente importante In funzionale dati
E È a grande beneficio Di contabilità per IL funzionale natura Di IL dati.
Purtroppo, In Questo dati In particolare.
In qualsiasi momento I creato a modello con Questo termine,
IL corrispondente varianza componenti erano zero,
COSÌ Esso non l'ha fatto Veramente catturare nulla extra, Ma Esso volevo Essere interessante
A Vedere Se Esso Potevo Essere utile In diverso tipi Di dati.
I Anche pensare Esso volevo Essere interessante Se Noi
Potevo calcolare a fiducia intervallo per IL % calibro Riposo e relax.
Là erano Anche Alcuni minore, non problemi,
Ma portato su domande Di IL residui In IL casuale effetti modello.
I osservato a ciclico natura In quelli.
Questo è non Sempre Grande.
I non pensare Esso era a Enorme Affare,
Ma I volevo Piace A Avere a Bene motivo per Perché Quello era IL caso.
Questo è Esso. Grazie per ascolto.
Se Voi Volere Di più dettagli SU Questo progetto,
suo molto simile A a pieno 30 minuti parlare Quello I presentato A Scoperta Europa,
E COSÌ Quello video È SU IL comunità COME BENE.
Grazie Voi.
