안녕하세요
모든 사람.
오늘 나의 주제 이다, 영웅들 또는 0: A 제품 분포 분석 사용 중 제이엠피
첫 번째, a 작은 조금 배경.
안 조직 ~와 함께 한 확립된 프로세스
5월 결정하다 에게 구현하다 프로세스 제어
그리고 프로세스 규율 ~에 그들의 조직.
을 위한 예, 만약에 너 가지다 a 제품
움직이는 ~에서 그만큼 개발 단계 에게 그만큼 대량의 생산 단계,
~에 이것 접속사, 하나 ~의 그만큼 문제들 저것 ~할 수 있다 일어나다
~에 저것 우리 5월 가지다 프로세스 변화 문제.
그만큼 변화 ~할 수 있다 BE ~도 크기가 큰 또는 그만큼 변화 하지 않는다 만나다 그만큼 기대.
그만큼 변화 여기 ~할 수 있다 BE 그만큼 변화 ~의 평균,
그만큼 변화 ~의 기준 편차, 등.
우리 ~ 할 것이다 원하다 에게 찾다 밖으로 무엇 그만큼 뿌리 원인 ~이다
~을 위한 그런 변화 문제 그리고 노력하다 에게 고치다 저것.
하지만 ~ 전에 저것, 우리 ~ 할 것이다 필요 에게 수치 밖으로
무엇 유형 ~의 변화 우리 ~이다 깃 달기
왜냐하면 그만큼 유형 ~의 변화 ~ 할 것이다 명령 무엇 행동의 종류
그리고 조사 전략 우리 ~해야 한다 가져가다.
그만큼 데모 여기 오늘
~ 할 것이다 조사하다 이것들 ~을 통해 한 설명적인 분석.
우리 사용 기준 편차 ~처럼 통계 ~의 관심 여기.
그만큼 문제 ~이다 우리 가지다 a 프로세스
저것 가지다 a 높은 전반적인 표준 편차,
하지만 우리 ~할 수 있다 또한 관찰하다 일부 ~의 그만큼 배치 저것 가지다 낮추다 기준 편차.
우리 부르다 이것들 배치, 영웅 배치.
우리 ~ 할 것이다 원하다 에게 찾다 밖으로 무엇 발생했다 그런 높은 전반적인 기준 편차,
하지만 ~ 전에 저것, 우리 필요 에게 수치 밖으로 무엇 프로세스 변화 우리 ~이다 깃 달기,
무엇 프로세스의 종류 변화 ~할 수 있다 주다 우리를 무엇 우리 관찰됨.
~ 안에 일반적인, 거기 ~ 할 것이다 BE 둘 유형 ~의 상황 여기.
하나 ~이다 저것 우리 가지다 a 완전히 무작위의 프로세스
그리고 그만큼 변화 ~이다 체계적인, ~처럼 우리 ~할 수 있다 보다 여기.
하지만 그만큼 프로세스 ~이다 무작위의,
하지만 달려있다 어떻게 우리 일괄 그것 그리고 어떻게 우리 견본 그것.
일부 ~의 그만큼 배치 5월 가지다 낮추다 견본 기준 편차 ~보다 그만큼 다른 사람들.
또 다른 상황 ~이다 저것 우리의 프로세스 ~이다 ~ 아니다 무작위의.
처럼 우리 ~할 수 있다 보다 여기, 이것 프로세스 간다 위로 그리고 아래에.
그것 가지다 일부 평균 옮기다.
그것은 ~ 아니다 a 무작위의 프로세스, 하지만 달려있다 ~에 어떻게 우리 일괄 그것.
일부 ~의 그만큼 배치 저것 살다 ~에 그만큼 안정적인 기간
~ 할 것이다 가지다 비교적 낮추다 견본 기준 편차
비교하다 에게 일부 ~의 그만큼 배치 저것 살다 ~에 그만큼 불안정한 기간
저것 ~할 것 같다 가지다 더 큰 기준 편차.
우리 ~할 수 있다 또한 정의하다 a 한계점 그런 ~처럼 여기, 가리키다 에이, 기준 편차.
우리 비교하다 이것 한계점 에게 그만큼 일괄 기준 편차.
그것 ~ 할 것이다 말하다 우리를 어떻게 많은 ~의 그만큼 배치 풀다 그만큼 기준.
와 함께 이것들 둘 시나리오 ~에 정신,
우리 ~할 수 있다 공식화하다 a 통계적 가설 시험
에게 시험 무엇 프로세스 변화 우리 ~이다 취급 와 함께.
우리 ~할 수 있다 추정하다 우리의 프로세스 ~이다 무작위의,
그 다음에 어떻게 ~할 것 같은 우리 ~ 할 것이다 관찰하다 무엇 우리 관찰했나요?
A 더 상세한 성명 ~이다 좋다 이것,
가정하다 배치 ~와 함께 낮은 기준 편차
~이다 단지 ~로 인한 에게 견본 추출 부족
그리고 그만큼 역사적인 데이터 ~이다 대표 ~의 그만큼 인구,
그 다음에 그만큼 시뮬레이션 배치 생성됨 ~에서 그만큼 같은 분포
~해야 한다 가지다 a 통과 비율 저것 ~이다 통계적으로 구분할 수 없는
~보다 그만큼 실제 통과 비율 ~의 그만큼 역사적인 데이터.
~에 그만큼 오른손 옆, 너 ~할 수 있다 보다 이것 바퀴.
이것 ~이다 그만큼 절차 우리 갔다 ~을 통해 에게 만들다 이것 테스트 일어나다.
첫 번째, 우리 ~ 할 것이다 필요 에게 정의하다 a 한계점.
을 통해 이것 한계점, 우리 ~할 수 있다 믿다 그만큼 통과 비율.
우리 비교하다 그만큼 배치
~에 그만큼 역사적인 데이터 ~을 통해 이것 한계점
에게 얻다 그만큼 백분율 ~의 그만큼 역사적인 배치 저것 ~이다 좋은 배치.
왜냐하면 우리 또한 추정하다 저것 우리의 프로세스 ~이다 무작위의,
우리 ~할 수 있다 맞다 그만큼 역사적인 데이터 에게 여러 개의 분포
그리고 그런 다음 선택 그만큼 최상의 장착됨 하나.
사용 중 이것 장착됨 분포, 우리 ~할 수 있다 생성하다 a 세트 ~의 K 샘플.
K 여기 ~이다 그만큼 같은 ~처럼 그만큼 숫자 ~의 샘플
~에 각 배치 ~에 그만큼 역사적인 데이터.
우리 반복하다 이것 절차 N 타임스.
여기 N ~이다 그만큼 같은 ~처럼 그만큼 숫자 ~의 배치 ~에 그만큼 역사적인 데이터.
을 위한 각 시뮬레이션 배치,
우리 ~할 수 있다 그 다음에 믿다 그들의 견본 기준 편차.
비교하다 이것 견본 기준 편차
에게 그만큼 한계점 우리 한정된 전에, 그것 ~ 할 것이다 주다 우리를 a 세트 ~의 이항식 데이터.
와 함께 이것 이항식 데이터 그리고 그만큼 통과 비율 우리 이미 가지다,
우리 ~할 수 있다 공연하다 a 단일 표본 비율 시험 에게 시험 우리의 가설.
사용 중 제이엠피, 우리 ~이다 할 수 있는 에게 통합하다 이것 전체 절차 ~ 안으로 한 애플리케이션.
여기, I ~ 할 것이다 하다 a 빠른 데모 에게 보여주다 너 어떻게 이것 애플리케이션 공장.
이것 애플리케이션 ~할 수 있다 수입 어느 ~의 그만큼 데이터 파일
~와 함께 a 값 열 그리고 또한 색인 열 저것 나타내다 그만큼 일괄 색인.
와 함께 a 딸깍 하는 소리 ~의 단추, 그것 ~ 할 것이다 자동으로 맞다 우리의 데이터
에게 여러 개의 분포 그리고 선택하다 그만큼 최상의 하나.
오른쪽 지금, 그만큼 최상의 장착됨 하나 ~이다 a 정상 분포.
우리 ~할 수 있다 그 다음에 세트 위로 그만큼 숫자 ~의 시뮬레이션 데이터 세트 우리 원하다
그리고 또한 그만큼 크기 ~의 그만큼 세트 그리고 또한 그만큼 한계점.
언제 우리 딸깍 하는 소리,
그것 ~ 할 것이다 공연하다 그만큼 가설 테스트 I 말하는 전에.
그것 또한 쇼 그만큼 백분율 ~의 역사적인 배치 저것 ~이다 좋은
그리고 또한 그만큼 백분율 ~의 그만큼 시뮬레이션 배치 저것 ~이다 좋은.
~에 그만큼 마지막, 그것 ~ 할 것이다 보여주다 너 a 심상 ~의 a 히스토그램
어느 나타내다 그만큼 비율 의 시뮬레이션 배치 저것 ~이다 좋은.
지금, 우리 가다 뒤쪽에 에게 그만큼 테스트 중, 그만큼 가설 테스트.
그만큼 데이터 우리 가지다 여기 쇼 우리 거부하다 그만큼 널 가설.
우리 확인하다 그만큼 P 값,
우리 거부하다 그만큼 널 가설 ~와 함께 95% 신뢰.
그만큼 95% 신뢰 ~이다 그만큼 기본 환경 여기.
이것 결론 제안하다 그만큼 프로세스 ~이다 ~ 아니다 무작위의
그리고 그만큼 좋은 배치 하다 존재하다 ~에 그만큼 안정적인 기간 ~의 그만큼 프로세스.
이것 결론 ~할 수 있다 선두 에게 여러 개의 행동 품목.
을 위한 예, 우리 ~할 수 있다 조사하다
그만큼 프로세스 변하기 쉬운, 그만큼 프로세스 매개변수
~ 사이 그만큼 안정적인 기간 그리고 그만큼 불안정한 기간
그리고 보다 무엇 변경되었습니다.
의 강의, 우리 ~할 수 있다 또한 얻다 a 다른 테스트 결과
어디 우리 할 수 없다 거부하다 그만큼 귀무가설.
이것들 제안하다 우리의 프로세스 ~할 것 같다 BE 무작위의.
우리 ~할 것 같다 가지다 전신적인 변화
그리고 이것들 ~ 할 것이다 선두 에게 완전히 다른 조사 그리고 행동 방법.
을 위한 예, 그만큼 최악의 경우 대본, ~에 주문하다 에게 줄이다 그만큼 전신적인 변화,
우리 ~할 것 같다 필요 에게 완전히 변화 그만큼 조작 환경.
와 함께 이것, I 끝내다 나의 오늘의 프레젠테이션.
I 또한 원하다 에게 감사하다 남자 다프네, WHO ~이다 a 동료 ~의 내 거.
그 가져왔다 위로 이것 흥미로운 질문 에게 나의 주목 ~ 동안 a 프로젝트 회의.
I 또한 원하다 에게 감사하다 너 오늘 ~을 위한 듣기 나의 프레젠테이션.
나는 매우 감사하는 ~의 그것.
