わかった。 こんにちは。
ありがとう のために その ニース 導入。
今日 I 欲しい に 現在 一緒に と ステファン ヴィンセント から LRE 医学
作品 私たちは 終わり で その 最後 年 の上 コントロール チャート作成 運動学的
そして 他の 時間- 依存 測定値。
ではなぜ は それ 重要 に 現在？
それで で 場合 あなた 持っている a 時間- 依存 曲線
そして その 曲線 彼ら自身 は 重要 のために その 品質 の あなたの 製品、
それで その 頻繁 とても 難しい に 定義する どれでも 親切 の 仕様。
そして 私たちの 場合 ここ、
これら 曲線 だった 評価された による 専門家。
それで 毎 測定 だった 送信済み に a スペシャリスト、
見た で その 曲線、 言った、 "はい、 わかった、 または ない わかった。"
これ は かわいい 時間- 消費する そして 思いやり そして それで の上。
そして の上 トップ の それ、 その 平 悪い いつ その 人 は 病気 または で 休暇。
また その a 人- 依存 もの。
それで 頻繁 それ 起こる それ その 人
もっている 違う 気分 または 違う 義務
または 違う 優先事項 そして それで の上。
それで さあ 言う その 調整 の その 曲線 5月 変化する a 少し 少し。
それで その 親切 の 再現性 問題
そして 私たちは 望んでいた に 停止 それ。
それで それ だった その 理由 なぜ 私たちは 開始 と それ。
それで のために 例、 ここ あなた 見る a 選択 から 数百 の これら 曲線 私たちは 測定されました。
そして あなた 見る ここ その a プレッシャー 保持 測定。
それで 私たちは 持っている ここ プレッシャー 対 時間 で 秒。
そして ここ あなた 見る a 束 の 曲線。
そして その 緑 もの、 あなた 見る 彼らは は と呼ばれる 真実。
これ 手段 真実 は 承認されました、 彼らは は 良い。
そして 間違い 手段 拒否された、 彼らは は ない 良い。
それで そこには は a 悪い 製品。
それで 何 あなた 見る ここ それ その 緑 もの は 比較的 縛られた 一緒に。
ここ で これ ハイライト スクリーンショット、 あなた 見る より良い。
それで 彼らは かわいい 近い 一緒に。
そして それから 私たちは 持っている a 選択 の 赤 もの
どれの は どちらか 離れて から その 緑 もの、
しかし そこには は また 二 もの どれの は もっと または 少ない で その 同じ 政権。
しかし として あなた 見る、 彼らは 持っている 完全に 違う 形状。
そこには は いくつかの エッジ そして 他の S字型 曲線 そして それで の上 そして 前進する。
それで もし それ だろう 作る ただ a 単純 t 3シグマ 制限 ±
その周り その 良い もの、 のために 例、 として で その アッパー 場合 ここ、
私たちは だろう 含む また その 良くない 赤 もの ここ から その より低い 写真。
それで a 単純 ± 三つ シグマ 制限
アプローチ その周り これ シリーズ の 曲線 だろう ない なれ ターゲット 先導する。
それで 私たちは 必要 何か どれの 含まれるもの その 位置
どれの は 終わり ここ と その 基本的な 記念碑。
しかし また 私たちは 欲しい に 持っている 何か どれの かかる ケア について その 形
の これら 機能、 の これら グループ、
どうやって に 分析する その 形状 そして ポジションは？
それで そこには は 実は 二 アプローチ。
1つ は かわいい 長さ- 知られている すでに。
これ は その 主要 成分 分析。
それは その 初め 1つ。
そして で もっと 最近の 回 ジャンプ 来た 上 と
a 機能的 データ エクスプローラ どれの また 与える 私たち その 可能性 に する その 同じ。
しかし として 私たちは 持っている 見た、 それ だった ない 本当に その 同じ、 それで それ だった 違う。
それで さあ 始める と その 古い アプローチ、 主要 成分 分析
のために やっている それで、 あなた 必要 に 変身 その 長さ 表I ただ 見せる あなた
で その 次 写真 ここ の上 その 左 側、
a 長さ テーブル どこ あなた 持っている 列
と その 一部 番号、 のために 例、 テストで 日付。
しかし また そして これ は その 重要 一部
の その ランタイム そして その プレッシャー そして これ のために それぞれ 価値。
そして あなた 見る ここ、 これ は で 秒。
それで 私たちは 測定された 毎 いくつかの ミリ秒。
そして として あなた 見る また、 それ は かわいい 難しい それ のために その 次 一部
その その通り その 同じ シリーズ の 数字 ここ、
その通り その 同じ 時間 いつ 私たちは 持っている その 次 プレッシャー ポイント。
そして これ は 実は 必要 いつ あなた 欲しい
に 作る 校長 成分 分析 なぜなら あなた 持っている に 変身
これ 長さ テーブル の中へ a 広い テーブル どこ あなた 持っている 1つ 行 あたり 一部
そして それから あなた 持っている その 白 テーブル
あなたが 持っている のために それぞれ 時間 スロット そして それから その データ ポイント。
だから何 私たちは 必要 に する 今 は、 初め の 全て、
私たちは 必要 に 持ってくる 全て これら 実行時間 の上 その 同じ 規模。
ここ、 私たちは 持っている 終わり それ による ただ 計算する
その 最長 時間 として 100% そして その 最短 は ゼロ。
そして それから 私たちは 持っている 毎 数字 から ミリ秒 秒
転送された の中へ これ パーセント 規模。
それから 私たちは 補間された なぜなら まだ 彼らは だった ない の上 その 同じ 時間 スロット 実は。
それで 私たちは 持っていた に 持ってくる 全て その Y 数字 の上 その 同じ 時間 ポイント。
これ 手段 私たちは 必要 に する a 親切
の 補間 に 持っている 彼ら 全て の上 その 同じ。
そして それから いつ 私たちは 持っている それ、
それで 私たちは 作成された a 新しい カラム と その 標準 相対的 回。
私は ただ 見た 彼ら で その 例 で その 次 スライド、 それで 00001 そして それで の上。
そして それから 私たちは 転置 彼ら の中へ これ 白 形状。
そして から そこには の上、 それから 私たちは できた する その 主要 成分 分析、
節約 その 印刷可能 コンポーネント そして 計算する その T 正方形 から 彼ら
そして 建てる その コントロール チャート から これらのT 正方形 価値観。
それで ここ あなた 見る その その スロット 0%、1%、2% そして それで の上。
そして ここ は その プレッシャー 価値観。
で a 平行 プロット、 それ 見た目 親切 の のように これ。
それで 私たちは 持っている ここ その 違う スロット ここ の上 その X- 軸
そして その プレッシャー は まだ その 同じ 数字 として 前に。
そして あなた 見る それ その 曲線 は 見ている かわいい 多くの その 同じ として 前に。
しかし 今 私たちは 持っている について 100 データ ポイント そして 前に 私たちは 持っていた 何千もの。
それで その その 密度 の その ポイント は a 少し 少ない、 しかし まだ その 曲線
そして その 形状 そして その ポジション そして すべて は その 同じ として 前に。
そして私たちは 取る 今 これ 白 テーブル
そして の上 全て これら 違う 時間 スロット、
私たちは する a 原理 成分 分析。
それから 私たちは 探す ここ これ スコアボード のために それ。
何 あなた すでに 見る ここ は それ で その 真ん中 一部、 私たちは 持っている ここ
全て その 緑 ドット そして その 緑 もの、 として あなた 見る ここ は その 承認済み もの
または 良い 部品 囲まれた による その 赤 ドット、
その 拒否された もの、 その 間違い もの。
そして として あなた 見る また で これ 例 ここ 私たちは できる 滞在する と 二 主要 コンポーネント
なぜなら その 初め 主要 コンポーネント カバー すでに 98% の その 変化
で その 2番 1つ、 2% そして その 他の もの あなた できる 無視。
それで I 考える その 良い 十分 に 保存 ただ その 初め 二 原理 コンポーネント。
そして それから から これら 二 主要 コンポーネント、 私たちは 計算された その T 正方形。
これ 手段 Tスクエア は 主要 成分、
1つ 二乗 プラス 主要 コンポーネント。
二 正方形 だろう なれ それから その Tの2乗 ここ
のために これ データ ポイント。
計算中 これ 1つ .
それで のために 毎 データ ポイント 私たちは 計算された、
これ T 四角 そして 持ってくる それ の上 a コントロール チャート
ほら、 その コントロール 限界 計算された のみ から その 良い、
から その 緑 ドット、 から その 良い 実行、 から その 良い 曲線。
それで あなた 見る それ 下 ここ から その 動く 範囲。
それで これ 手段、 わかった。 これ 制御する、それ を表す その 普通 自然 変化、
何 私たちは 期待する から その 良い もの。
そして 全て その 非 良い もの、 その 赤 もの
外にいるべきだ の これ 政権 ここ。
そして あなた 見る その たいてい 終わり、
しかし ない のために これら 二 ポイント ここ のために 一部 番号 14 そして 一部 番号 15.
それで 彼らは 内部 その コントロール 制限。
しかし それ は ない 何 私たちは 欲しい に 見る。
それで 初め の 全て 私たちは 持っている に 理解する 何 は これら 二。
それで もし あなた 持っている a 見て 上に その 次の写真、
それから そして ハイライト ただ これら 2、14 そして 15, それから 私たちは 見る、
「ああ、わかった。」T ヘセズ は その もの ここ
どれの は 本当に 内で その 政権 の その 緑 もの。
その 他の もの どれの は さらに遠く 離れて から それ、 彼らは は 簡単に 除外
または除外されない、 しかし さあ 言う 著名な
ここ と これ コントロール ショット。
しかし これら 部品 だった ない。
それで 何 私たちは 学んだ から ここ、 それ は その 主要 成分 アプローチ
として 私たちは 持っている 終わり それ ここ または 持っている 終わり それ で 前者 回、
そこには は いいえ 情報 について その 形 の その 曲線。
その もっと 情報 について その 位置 どこ それ は の上 これ Y 規模 ここ。
それで 私たちは 必要 何か それ以外 どれの かかる ケア について その 形 の これ 曲線。
それで いつ 私たちは テスト済み その FDE、 その 関数 データ エクスプローラ、
そして その 初め 良い ニュース は あなた できる ただ 取る その 長さ テーブル として は。
それで そこには いいえ 必要 のために データ 変換
または もたらす その 違う 時間 ポイント の上 その 同じ スロット 番号 または 何でも。
それで あなた ただ 取る その 生 データ として 彼らは は。
多分 あなた 意思 除外する いくつかの 本物 外れ値 どこ そこには その 機械
もっている 与えられた 間違っている 数字 または 何でも。
しかし 全て その 他の もの あなた できる ただ 取る として は
そして 時々 多分 あなた しない 欲しい に する それ の上 その 変身とか。
その ない 本当に 必要。
そして で これ 場合、 私たちは 持っている ただ 撮影 その 生 データ として 彼らは は。
それで 起動 やっている 一つの FDE の上 これ、
私たちは 見る ここ また 私たちの プレッシャー 時間 曲線 として 私たちは 見た 彼ら 前に。
しかし 今 あなた 見る これら 青 垂直分野 ここ
そして これら 青 垂直分野 代表する その 番号 の 結び目。
それで 何 は a 結び目？
それで ここ 私たちは は フィッティング a スプライン 曲線。
そして その スプライン 曲線 は、 さあ 言う もし あなた 取る a ルーラー
そして それから あなた 欲しい に 作る それ もう少し柔軟
に 曲げる それ 上に 全て これら 違う 曲線
あるいは、 調整する それ その 最高 方法 に その データ。
そして その もっと、 ない これ ルーラー もっている その もっと フレキシブル それ は。
そして それで その より良い あなた できる 調整する 全て これら 違う ポイント。
ここ、 私たちは 使用済み これら 20 結び目 もの。
それで これら は 20 垂直分野 ここ そして ここ と その 基本的な 情報 基準、
あなた 見る それ 私たちは 得る の上 全て 違う 機能。
私たちは 得る その 最小 BIC。
そして ただ 持っている 一つの 光学 コントロール の上 これ、
あなた 見る の上 その より低い 左、 全て その データ ポイント 分離された
のために 全て その 違う 曲線 ここ そして と a 赤 ライン の上 トップ の それ
代表する その スプライン 曲線 どれの 私たちは フィット。
それ しない 案件 もし その 曲線 は かわいい 率直な
のように ここ または もっている もっと エッジ または 何でも、
その 完璧に 整列しました。
それで ただ 光学的に、 それ 見た目 とても 良い。
そして あなた できる また チェック それ と その 診断 プロット。
のために 例、 ここ これ 盲目 曲線、
その 予測された 価値観 は 表示された 対 その 実際の もの。
そして あなた 見る 彼らは は 完璧に 整列した その周り これら 45 程度 ライン ここ。
そして また その 残差、 その もの は 左 そして 右 ここ
から これ 予測 ライン、 彼らは は かわいい 小さい、
それで そこには ない a 多く の エラー 左、 どれの は ない 代表される による これ 裸。
だから フィット 見た目 本当に、本当に 素晴らしい。
それで 私たちは 持っている ない 服用 その パラメータ のために これ スプリット、
ごめん のために その スプライン そして した a 機能的 FDE。
まあ、私は 完全に 混乱した 今日。
そして 私たちは した a 主要 成分 分析 の上 これら。
それで 私たちは 分離された その 固有値、
どれの は その 計量 要因、 そして その 自分の 機能
のために それぞれ の これら 曲線。
それから私たちは できる 画面 彼ら の上 a スコアボード。
ここ その 固有値 のために それぞれ の これら 曲線。
そして あなた 見る ここ、
また と その ビック クレジット 基準、
あなた 見る どうやって 多くの 数字 の 機能的 原理
コンポーネント あなた すべき 最適に 使用。
そして あなた 見る は その 最小 と 二。
それで 私たちは 滞在した と 二 また として その 1つ 前に。
そして 今 私たちは 持っている これ スコア ボード、
そして それ 見た目 かわいい 多くの その 同じ として その 1つ 前に。
私たちは 持っている ここ その 中心 緑の部分 の その 曲線、 どれの は 良い、
囲まれた による その 赤 もの、 どれの は 拒否された から その スペシャリスト。
そして 今 私たちは 保存された 全て これら 機能的 版画
そして コンポーネント そして 建てられた a Tスクエア プロット の上 それ。
そして ここ また、 その 同じ 写真、 その 四角。
もし 私たちは 取る 全て その データ ポイント
に 計算する その コントロール 限界、 わかった、 それから その上 これら 二、 すべて
は 一部 は で コントロール。
しかし これ は 実は ない 何 私たちは 欲しい に 持っている。
それで 私たちは 欲しい に 理解する 何 は その 普通 変化 の その 良い もの
に 差別化する 彼ら から その 変化 の その 非 良い もの。
そして それで 下 ここ の上 その 2番 プロット ここ、 私たちは 計算された その コントロール 限界
のみ から その 良い もの。
そして それから あなた 見る、 わかった、 ほぼ 全て 赤 曲線 は 外。
だった 外 の コントロール。 しかし そこには は 二。
それで その 番号 14 そして その 番号 二 ここ は また 直接 の上 その 境界線。
しかし 全て その その他 は 明らかに 分離されました。
それで さあ 持っている a 見て の上 その 二 そして 14 どれの 曲線 これら は。
そして それから 私たちは 見る ここ。 ああ、わかりました。
それで 彼らは は 本当に 違う から その 赤 それは明らかです。
しかし また 親切 の 違う から その 過半数 の その 緑 もの。
それで その 番号 二、 どれの は 定義された として いる 真実 は その 1つ
と a より急な スロープ ここ 比較すると に 全て その 他の 緑 もの ここ。
そして その 番号 14 は これ 男 ここ、
どれの は もっと または 少ない の上 その アッパー 終わり の その 政権 の その 緑。
それで 明らかに、 これ 少し 違い ここ で その 形 は ない
強い 十分 に 来る 上 本当に で これ 統計的 計算。
しかし 私たちは できた 本当に 除外する ここ これ ここにいる男
から その その他 と a 強い 角 ここ。
そして 多分 これ 1つ もし その 専門家 だろう 持っている a 見て これに
2番 時間 または 多分 それ だろう
持っている 拒否された それ なぜなら その あまりにも 急な a スロープ または 何でも。
それで これら は 国境 裏地、 I だろう 言う で 両方 症例 ここ
と その 統計的 アプローチ しかし また、 I 推測 と その マニュアル アプローチ。
しかし 私たちは できた 明らかに 検出する 番号 15, どれの は その 1つ ここ で その 真ん中、
として いる a 非 普通 行動 と これ 道具。
それで あなた 見る、 その FDE もっている また いくつかの 制限事項。
しかし 全体、 で 追加 に その 標準 PCA アプローチ、
それ 来る 上 と これら 形 情報 の その 曲線。
そして これ は また 一部 の 区別する で a コントロール チャート
もし 曲線 または a 測定 は 通常 変化する または は それ ない 普通 もう。
に 結論する これら もの、 その 標準 PCA アプローチ 組み合わせた
と その Tスクエア 分析 または コントロール チャート
は 良い のために 検出 その 位置 の その 曲線
そして 区別する 彼ら から 曲線 どれの は ない で これ 政権。
しかし として 私たちは 持っている 見た、 その 欠けている もし その 形 の その 曲線 は の 重要性。
そして と その FDE アプローチ、 また、 組み合わせた と その Tスクエア 分析、
初め の 全て、 それ ニーズ とても、とても、とても 少ない 起動する 準備。
しかし の上 トップ の それ、 その 良い のために チェック中 その 位置 として その その上、
しかし また なぜなら それ もっている 形 情報 の その 曲線。
それ は また 含む それ で その 良い 良くない 理解。
で 私たちの 仕事、 私たちは 停止した で これ ポイント、
しかし 主に、 あなた できる 建てる a 親切 の 自動。
もし あなた 使用 これら 曲線 または これら 主要 コンポーネント
そして その 情報 の 良い そして 悪い、 あなた できる 自動化する その 良い そして 悪い。
しかし、もし あなた 持っている a モデル 後ろに どれの 予測する あなた、
それからどうする あなた 意思 見る。
しかし 私たちは まだ 終わり それ。
私たちは 停止した ここ の上 その Tスクエア チャート に 理解する
その 変化 そして 何ですか 変化する もっと よりも 普通 変化。
感謝 あなた とても 多くの のために あなたの 注意。
そして もし あなた 持っている 質問、 私は 開ける に 答え 彼ら 今。
感謝 あなた。
