こんにちは、
私は
ジェリー
魚。
I 仕事 のために ジャンプ。
I サポート 私たちの 顧客 で その 中央 地域 の その ユナイテッド 州。
今日、 私は のように に 話す に あなた について 一つの アドイン それ 私は 発展した。
その タイトル の その 紙 は
Aを取得中 恣意的な 真実の部分 配布
Mから 測定された 一部 配布 そして その ゲージ 特徴
それ 行く 平行 と その 測定。
今日の 議題。
初め だった 行く に 話す について、 の コース、 何 これは 話す 住所？
なぜ は これ それで 重要？
なぜ できない 私たちは ただ 減算する 差異 に 得る 私たちの 本当の部品の分布?
A 少し 少し について 何ですか 後ろに 私たちの 推定 計算。
病気 デモ その アドイン、
含む いくつかの テスト 結果 そして 追加 いくつかの トラブルシューティング ヒント。
病気 教えて あなた どこ あなた できる 探す その アドイン、
そして それから 良い 共有 と あなた どうやって あなた できる 与える 自分 フィードバック
の上 何ですか 良い そして 何 あなた しない のように について その アドイン、
地域 のために 改善、 そして それで 前へ。
何 は 私たちは アドレッシング ここ？
良い、 だった 話している について 一つの アドイン それ 決定する a 真の部品分布
もし あなた 与える それ a 測定された 一部 分布
そして もし あなた 説明する あなたの ゲージ パフォーマンス 特性。
その かわいい 簡単 に 概念化する もし 私たちは 始める と a 真の部品分布。
こちらは 私たちの 真実 一部 価値 対 私たちの パーセンテージ の 部品。
それから 私たちは 走る それ を通して a ゲージ、
一つの 不完全 ゲージ それ もっている いくつかの 分散 そして バイアス 特性。
私たちは 意思 得る a 測定された 一部 分布 外 の それ。
私たちは しない 知る、 けれど、 何 私たちの 真の部品分布 は。
何 だった 話している について は スワッピング それらの ポジション
どこ 私たちは 始める と a 測定されたP 美術 分布、
私たちは 減算する 外 私たちの ゲージ パフォーマンス 特徴、
そして 私たちは 終わり 上 と a 真の部品分布。
それは かわいい 単純 に 理解する、 しかし それ 取得する もっと 複雑
もし 私たちは 持っている a 測定済み 一部 分布 それ は ない 通常 分散型
および/または 私たちは 持っている a ゲージ それ 実行する で 非標準 方法、 あなた かもしれない 言う。
多分 私たちの 標準 偏差 ショー 曲率 と その 測定された 一部 価値、
または 多分 それ もっている バイアス それ 直線的に 変更、
または 多分 それ もっている 曲率 として 良い。
どうやって できる 私たちは 取る これら 数量、 その 測定済み 一部 分布
そして 任意 ゲージ パフォーマンス 曲線、
そして 来る 上 と 何 その 真実 一部 価値 だった
それ しなければならない 持っている 原因となった これ 測定済み 一部 価値？
なぜ は それ 重要？
良い、 私たちは 全て 知る それ 全て ゲージ は 不完全。
私たちは のように に 得る 一つの アイデア の これ 真の部品分布。
あなたは 見る それ 参照 に として、 私たちは 行く 平行 として TPD。
私たちは できる 理解する 私たちの タイプ 1 そして タイプ 2 エラー。
A タイプ 1 エラー 手段 私たちの ゲージ は 投げる 離れて 良い 部品。
A タイプ 2 エラー 手段 私たちの ゲージ は 受け入れる 悪い 部品。
両方 の これら、 特に で a 製造業 環境、
は 悪い もの に 起こる。
もし だった 投げる 離れて 良い 部品、 それから それは 無駄。
私たちは しない 欲しい に 持っている 無駄 で 私たちの プロセス。
それは ただ a 真っ直ぐ 底 ライン 控除 から 私たちの 利益 声明。
私たちは また しない 欲しい に 受け入れる 悪い 部品。
もし 私たちは する それ、 私たちは 船 その 悪い 部品 外 に a お客様。
だった おそらく 行く に 得る 苦情、 だった 行く に 得る 返品、 リワーク、
その 行く に ダメージ 私たちの 会社の 評判。
私たちは しない 欲しい に 持っている どちらか 1つ の それらの 種類 の エラー。
彼らは 両方 傷つく 私たちの 会社。
もし 私たちは 知っていた その 真の部品分布、
私たちは できた 見積もり その コスト 関連する と これら エラー。
それ 特定の 主題 は 対処した で 別の 紙
いる 提示された ここ で 発見 2023年。
と これ タイトル そして これ 紙 番号、 I 奨励する あなた に 見て それ 上。
I 共著 これ 紙 と 二
の 私の 同僚、 ブレイディ ブレイディ、 そして ジェイソン ウィギンス。
私たちは 必要 それ 真の部品分布 に 作る これ 評価。
なぜ できない 私たちは ただ 減算する その 差異？
良い、 あなた できる。
もし あなたの 測定された部品の分布は 通常
そして あなたの ゲージ もっている 絶え間ない 分散 そして バイアス 横切って その 測定 範囲、
それから あなた できる 得る に あなたの 真の部品分布。
あなた しない 知る その 真実の部分 価値観 の 個人 部品。
あなたは 一度もない 行く に 知る それ、 しかし あなた できる 得る に その 分布。
その 単に、 下 これら 制約、 下 これら 仮定、
その 分散 の その 真の部品分布 は ただ その 違い で その 差異
の あなたの 測定部品の分布 そして あなたの ゲージ 分散。
あなた 減算する それらの 二、
あなた 取る その 四角 根、 そして あなた 得る その 標準 偏差 の あなたの ゲージ。
T 彼 平均、 私は ごめん、 標準 偏差 の あなたの 真の部品分布。
その 平均 どこ あなたの 真実 一部 分布 は 中央揃え
は 単に どこでも あなたの 測定済み 一部 分布
は 中央揃え マイナス その バイアス の その ゲージ。
O f コース、 その 質問 は、 何 する あなた する
もし あなたの 測定部品の分布 は ない 普通
または もし あなたの ゲージ もっている 普通でない 特徴は？
これ は どうやって 私たちは できる 概念化する 入力中 これら 価値観、
そして 病気 見せる あなた その アドイン で ただ a 2番。
私たちは できる 持っている どれでも 任意 入力。
ここ 私たちは 得た のために 私たちの 測定された部品の分布、
これ は 私たちの 測定された部品の値。
T 彼 カウント のために しかし 部品 それ 私たちは 持っている 測定されました。
多分 これ 見た目 のように a 組み合わせ の 二 普通 配布物。
多分 その 何か a 少し 違う よりも それ。
その ポイント は、 あなた できる 置く で どれでも 入力 それ あなたは のように、
どれでも 入力 形 のために その 測定済み 一部 分布。
それから 私たちは 説明された その ゲージ 使用して 二次関数 機能
のために その シグマ そして のために その バイアス の その ゲージ。
通常、 全て あなたは 行く に 持っている は a 標準 ゲージ
だろう なれ ただ これら 定数 外 ここ で フロント、
C0 そして D0、 そして D0 5月 なれ ゼロ もしあなたが しない 持っている どれでも ゲージ バイアス。
I f あなたの シグマ 変更 直線的に と 一部 価値、
私たちは 許可する あなた に 置く で C1 そして D1 もし あなたの バイアス 変更 直線的に。
もし そこには どれでも 曲率、 私たちは 許可する あなた に 置く で a C2 そして a D2です。
いつ あなた セット 上 あなたの ゲージ 方程式、 もし あなた 置く で 全て の これら 価値観、
その 可能 に 生成する ネガティブ 標準 逸脱
内で その 測定 範囲。
しないでください する それ。
もし あなた できる 避ける それ、 しない する それ。
そこには 5月 なれ 予想外の 結果 と その アドイン
もし あなた 持っている ネガティブ 標準 逸脱。
ただ 注意してください の それ。
何ですか 後ろに その 推定 計算ですか?
良い、 私たちは 始める と、 の コース、
その 実際の 測定 一部 分布 そして その ゲージ 特性。
私たちは 選ぶ 一つの 推定 真の部品分布、
どれの 思われる のように a 良い アイデア。
良い 始める と 実際の 測定済み パートD 配布。
それから 私たちは 置く それ 推定 真のパートD 配布
を通して a 変換 それ を表す その ゲージ 特徴、
そして それ 利回り 一つの 推定 測定済み 一部 分布。
私たちは できる それから 比較する その 推定 測定Pa rt 分布
と その 実際の 測定されたP 美術 分布 の上 a ビンごとに 基礎
そして 得る a 残留 和 の 正方形 エラー のために それ 比較。
それから もし 私たちは 行く 戻る そして 調整する その 振幅
の その 真実 パートD 配布 推定、
我々はできる 調整する それらの それまで 私たちは 得る その 推定 測定 一部 分布
に 同意する として 密接に として 可能 と 実際の 測定 一部 分布。
私たちは する それ 使用して a JSL 最小化 関数
に 試す に 最小化 その 残留 和 の 正方形。
全て 右、 さあ 取る a 見て で その アドイン。
一度 あなた インストール その アドイン、
それ 意思 来る で 下 ゲージ 勉強 ツール そして TPD 推定。
これ は 何 その アドイン 現在 見た目 のように、 バージョン 1.0。
私たちは 始める オフ と その 能力 に 選ぶ
何 タイプ の 入力 測定された部品の分布は あなた 持っている？
今 それ 様々である、 病気 来る 戻る に その 任意 形 で a 分。
私たちは また 持っている 普通、
あなた 入力 その 平均 そして 標準 偏差、 対数正規分布、 ワイブル、
指数関数、 ガンマ、 そして 2混合物 普通 分布。
私たちは できる セット これら 上 に なれ パラメトリック もし 私たちは 欲しい。
もし あなた 知る それ あなた 持っている a ワイブル 分布、 のために 例、
あなた できる 使用 それ として あなたの 入力 分布。
さあ 始める と 普通。 さあ ただ 作る それ 単純。
ここ 私たちは 持っている a 普通 分布 それは a 平均 の ゼロ
そして a 標準 偏差 の 三つ。
T 帽子の 表示されている で これ パネル ここ で これ 少し グラフ。
さあ 使用 a ゲージ、 それは a とても 単純 ゲージ、
もっている a 標準 偏差 の 1つ そして a バイアス の ゼロ。
クリック 次。
ここ、 多くの のように その上、 私たちは 得る に 選ぶ その 真の部品分布 形。
私たちは できた 言う それは 行く に なれ 任意、 または それ できた 持っている a 普通 分布、
または それ できた 持っている a 対数正規分布、 全て その 同じ 分布 ここ。
または 下 ここ で その 底、
私たちは 与える あなた その オプション に フィット 全て の その 分布 その上。
さあ また 始める と a 単純 例 の a 普通 分布、
そして 良い 計算する それらの 結果。
私たちは 現在 二 出力 プロット。
これ プロット ショー その 真の部品分布 で 青、
その 推定 真の部品分布 対 その 測定済み 一部 分布、
その 実際の 測定済み 一部 分布 で 赤。
として あなた だろう 期待する で これ 場合、
私たちは 得た a 普通 分布 のために その 測定された、 そして 私たちは 得た a 単純 ゲージ。
これ は 1つ の それらの それ 私たちは 解決できる による 手 もし 私たちは 望んでいた に。
私たちは 終わり 上 と a わずかに 狭い 真の部品分布 よりも その 測定済み。
もし 私たちは それから 行く に する a チェック の上 それ、
私たちは できる 取る それ 真の部品分布、 置く それ を通して その ゲージ、
そして 私たちは 終わり 上 と 一つの 推定 測定済み 分布 対 その 実際の。
それは 何 私たちは 得る 下 ここ。
それ 見た目 のように 私たちは 得た とても 良い 合意 で これ 特定の 場合。
さあ 行く 戻る 上 に 私たちの ゲージ 意味。
良い 保つ その 同じ 測定された 一部 分布。
これ 時間 良い 置く で a バイアス の 二。
良い 解決する また、 仮定 それ
真の部品分布 は 通常 配布されます。
私たちは 得る これ 外。
かわいい 簡単 に 概念化する。
すべて は ただ シフトした 以上 による 二 ユニット。
こちらは 私たちの 真の部品分布 そして 私たちの 測定済み 一部 分布。
もし 私たちは 置く それ を通して それ ゲージ と その バイアス、
私たちは 得る 戻る に とても 良い 合意 間
その 実際の 測定された部品の分布と その 推定 測定 一部 分布。
三番目 例、 さあ 言う それ...
さあ 来る 戻る 上 ここ そして 病気 振り向く バイアス オフ 以来 私たちは 実証された それ。
さあ 言う 私たちは 得た その 同じ 入力、 私たちは 得た その 同じ 単純 ゲージ、
しかし 今 さあ 言う 多分 私たちは 得た a ガンマ 分布 ここ。
そこには ガンマ、 そして 私たちは 欲しい に フィット それ。
良い 打つ 計算します。
これ は その 最高- フィット ガンマ 分布 のために それ 入力 普通 分布。
あなた できる 見る それ しない フィット とても として 良い。
私たちの 真の部品分布 は a 少し 少し 歪んだ、 どれの は 特性 の ガンマ。
もし あなた 置く それ を通して 私たちの ゲージ、 私たちは 終わり 上 と これ 合意
間 その 測定済み 一部 分布、 実際の そして その 推定。
その ない として 良い a フィット。
A まとめ の それらの は 与えられた ここ で これ テーブル。
これ ショー 私たち それ その 初め 時間 私たちは 走った これ、 私たちは した a 普通 分布 入力、
どれの と 二 パラメータ、 私たちは した a 普通 フィット の上 その 出力
と 二 パラメータ、 そして 私たちは 得た これ 和 の 正方形 エラー。
その 2番 時間 だった と a バイアス、
そして 私たちは 得た その 同じ 和 の 正方形 エラー で その 終わり、 として あなた かもしれない 期待する。
それから と その ガンマ、 私たちの 和 の 正方形 エラー だった a 少し 少し より高い。
私たちは 得る a 素早い 少し まとめ で これ テーブル。
そこには は 二 他の
ジャンプ データ テーブル それ は 建てられた それ 持っている 全て の これ 情報、
その オリジナル 分布 そして その 出力 分布
そして 全て その ゲージ 特性。
全て の それらの は 要約 で これら 他の 二 テーブル
に 許可する あなた に 行く を通して そして 作る あなたの 自分の プロット もし あなた 欲しい に。
彼らは は また そこには。
さあ する 1つ それは a 少し 少し 違う。
さあ 来る 戻る 上 に その トップ そして さあ 選ぶ a ユーザー定義 形。
その データ テーブル は 単に a 2列 データ テーブル。
その 初め カラム は 想定 に なれ その センター の あなたの 一部 価値観、
あなたの ビン センター、 もし あなた 意思、 で それ ヒストグラム。
その 2番 カラム を表す その 振幅 として あなた 行く 横切って。
それらの 振幅 できる なれ 実際の 一部 カウント、 彼らは できる なれ パーセンテージ。
何でも それ それぞれ ビン 身長
または それぞれ ヒストグラム バー 身長 は 相対的 に その 他の ハイツ。
I 規模 すべて に 作る その 和 の 全て それらの 追加 上
に 1つ 内で その プログラム ともかく。
として 長さ として その 相対的 ハイツ は その 同じ、
しない 案件 何 その 実際の 振幅 は。
I 与える その オプション に 開ける a データ テーブル もし その ない すでに 開かれた、
または もし その すでに 開いた 内で JMP、
それから 私たちは できる ただ 言う、 選択 その すでに 開いた データ テーブル。
こちらは 一つの 例 と a 四角 波
または a 制服 分布 のために 私たちの 入力、 測定済み 一部 分布。
今、 これ は a 厳しい 分布 に 持っている。
もし あなた 考える について これ、 もし あなたは 得た a ゲージ
それは 作る 通常 分散型 エラー で どれでも ポイント、
その 行く に なれ 本当に 難しい に 作る
何か それは ニース そして シャープ そして カリカリ のように これ 分布 の上 その 出力。
さあ 与える それ a 試す。
さあ 言う ここ 私は 得た a かわいい 広い 変化。
これ 行く から ゼロ に 30, I 考える。
さあ 言う 私たちは 得た a ゲージ それ もっている a 標準 偏差 の 五 と いいえ バイアス。
さあ 言う 私たちは 欲しい に フィット a 普通 分布 に それ、
そして 今 良い 計算する それらの 結果。
ここ 私たちは 得た その 最高 フィット 普通 分布
のために a 真の部品分布 それは 行く に 走る を通して これ ゲージ
と a 標準 偏差 の 五 に 試す に 与える 私たち これ 四角 波
のために 私たちのM 測定された 一部 分布。
どうやって 良い した 私たちは する？
良い、 その ここ。
その ない a 本物 素晴らしい 形、 そして あなた おそらく しないだろう 期待する それ
に なれ a 素晴らしい フィット 与えられた それ だった 試して に 使用 a 普通 分布
に フィット a 四角、 一つの Iシャープ 四角 関数。
もし 私たちは 望んでいた に する 一つの 任意 関数、 さあ 言う これ 1つ ここ。
これ 1つ I ただ 作った 上 いくつかの データ。
病気 見せる あなた a 少し 少し もっと について 何 それ は。
多分 これ 見た目 のように a 普通
2つの混合物、 二 普通 分布 混合 一緒に。
さあ チェック それ 外。
さあ 見る もし 私たちは できる フィット これ に a 2混合物 普通、
そして それ オプション は 下 ここ、 そして 良い 計算する それらの 結果。
ここ 私たちは 行く。
させて 自分 走る それ 1つ もっと 時間。
I しない 欲しい 私の 標準 偏差 に なれ それ 大きい。
さあ 取る a 小さい 標準 偏差。
良い 話す について それ もの で a 分。
すべて それ以外 その 同じ、 計算する 結果。
時々 それ かかる a 少し 秒 に 来る 戻る。
それ ただ 依存する の上 道 その ルーティーン は フィッティング もの。
ここ は 私たちの フィット 真の部品分布
比較すると に その 測定済み 一部 分布。
仮定すると それ 私たちの 真の部品分布
は 二 普通 分布 混合 一緒に。
もし あなた 走る それ を通して その ゲージ、 それ 終了 上 見ている のように これ。
これ は その 試み に マッチ それ
そして 何 私たちの 測定済み パートD 配布 だろう 持っている された。
それは ない あまりにも 悪い。
それは その 方法 それ その アドイン 動作します。
今、 そこには は 別の オプション ここ、
そして それ は いつ あなた フィット、 あなた できる 選ぶ 何でも 入力 あなた 欲しい
のために あなたの 測定済み 一部 分布、 あなたの ゲージ 特性。
それから いつ あなた フィット 下 ここ、 あなた できる また フィット 一つの 任意 形。
今、 それ かかる の上 私の パソコン 多分 a 分 に 走る。
私は 行く に スペア あなた それ そして ただ 見せる あなた その 出力 内で a パワーポイント スライド。
ここ 私たちは は 戻る で パワーポイント。
これ は 1つ 他の 例 それ 私は 得た 前に I 得る に その 任意 入力。
これ 1つ もっている a バイアス それ 私は 表現した として 1つ プラス 0.03 回 その 一部 価値。
私は 得た a 直線的に 変化 バイアス 横切って その 測定 範囲。
I 持っている a 普通 分布 のために 私の 入力、
そして I 欲しい に フィット a 普通 分布 に その 出力。
として それ ターン 外、 これ は 私の 真の部品分布、
そして これ は 私の 測定済み 一部 分布。
もし I 走る それらの を通して これ ゲージ、
平 けれど その 得た これ 直線的に 変化 バイアス
横切って その 測定 範囲、 I 得る とても 良い 合意 間 その 二。
これ は 何 起こる もし I 取る それ 四角 波
そして 言う、 "おい JMP、 行く フィット 何でも 真の部品分布 あなたが望む
そして 走る それ を通して a ゲージ それ もっている a シグマ の 二 そして a バイアス の ゼロ、
そして 教えて 自分 何 それ 分布 かもしれない 見て のように。
何 あなた 得る 外、 その 赤 曲線 また
は その 測定された 一部 分布、 それ 四角 波。
あなた 得る これ 狂ったように見える もの と
全て 違う ピーク そして 谷 で それ として その 真の部品分布。
良い、 それ しない 見て のように どれでも 真実の部分 分布 それ I だろう 持っている、
しかし もし あなた 見て 下 ここ、 いつ あなた 走る それ を通して その ゲージ、
それ する a かわいい 良い 仕事 の シミュレーション これ 四角 波 分布。
これは 制服 分布。
I 信じる その 働く。
今、 そこには は 理由 それ それ かもしれない やってくる と 何か のように これ、
おそらく 関連する と その 解決 の その ゲージ それ あなた 持っている。
その ゲージ ただ 5月 ない 解決する 十分 要素 横切って その 測定 範囲
何として あなた 必要 に 得る a ニース スムーズ 分布 以上 ここ。
それは その アイデア それ あなた できる する これ と これ ゲージ。
A 少し について トラブルシューティング。
そこには は 問題 もし あなたの ゲージ 標準 偏差
は あまりにも 大きい で 比較 に その 測定済み 一部 解決。
もし あなた 持っている a 測定済み 一部 分布、
さあ 言う その 通常 分散型 と a 標準 偏差 の 三つ、
そして あなた 教えて これ アドイン それ 私の ゲージ は 標準 偏差 の 五。
良い、 そこには いいえ 方法 に 得る、 平 もし あなた 持っている その 同じ 真実 一部
それ あなた 測定 以上 そして 以上 そして 以上 また、 あなたは 行く に 得る a 広める
それ もっている a 標準 偏差 の 五、 それ できない フィット。
あなたは 得る いくつかの 一つの エラー いつ これ 発生します。
その 上 に あなた に 形 それ 外 それ、
"おい、 私の 標準 偏差 のために 私の ゲージ は 方法 あまりにも 大きい。"
もし その 単に の上 その 瀬戸際 の いる あまりにも 大きい。
さあ 言う あなたの 標準 偏差 の あなたの 測定された 分布 は 3、
そして あなたの ゲージ は 2.8、
それから また、 その 行く に 試す に 与える あなた a とても 狭い
真の部品分布 に サポート それ、
そして それ できる 鉛 に いくつかの 奇妙な 結果。
そこには は いくつかの 奇数 組み合わせ それ 私は 走る 横切って
それ できる 原因 これら もの、 I 電話 彼ら 捕らえられない エラー。
いつ あなた 行く の中へ その ジャンプ 最小化 関数、
それ する その 自分の もの そして それから 来る 戻る と 一つの 答え。
もし それ 走る の中へ a 問題、 それ 意思 投げる 一つの エラー。
多分 のように これ。
私は 見た 二 または 三つ 違う もの、 これ は 1つ の 彼ら。
I しない 持っている a 方法 に トラップ のために それらの。
もし あなた 得る 一つの エラー のように これ、 その アドイン 意思 続く に 走る、
しかし あなたは 必要 に 見て の中へ 何 条件 持っている あなた 置く で ここ
それ ジャンプ しない のように それ その 持つ トラブル 解決する のために。
チャンキー 測定済み 一部 配布物。
もし あなた 持っている a 測定済み 一部 分布、
で 事実、 これ 1つ ここ、 これ かもしれない なれ かわいい 分厚い。
による ずんぐりとした、 I 平均 そこには ない とても 多くの ビン 横切って その 測定 範囲。
その 関連している に あなたの ゲージ で その 終わり。 その どうやって 多くの できる あなたの ガウマケゲ 解決する。
あなた 欲しい に 持っている a 多く の ビン 横切って ここ。
もっと ビン は より良い。
少ない ビン 作る その 真実 一部 分布 とても 難しい に 見積もり。
それから I 言及された または ほのめかした に 以前 それ あなた できる 持っている 長さ 収束 回、
特に いつ あなたは 試して に 解決する のために これら
任意 真実の部分 配布物。
の上 私の パソコン、 その ない 珍しい に 行く a 分 または a 少し 少し もっと。
ただ 下がる で そこには。 その アドイン もっている いつも 来る 戻る のために 自分。
それ しない 下がる。 それ ただ かかる a その間 のために いくつかの ソリューション。
アドイン 可用性 すべき なれ 添付 に これ 特定の 録音、
そして あなた すべき また なれ できる に 探す それ
で その ジャンプ コミュニティ ファイル 交換 下 TPD 推定。
もし あなた 持っている コメント または 質問、 あなた できる 役職 彼ら どちらか 下に これ ビデオ
または の上 その ファイル 交換、 そして お願いします 置く で そこには どれでも 提案 それ あなた 持っている
のために 改善された グラフィカル ユーザーI インターフェース、 どれでも 変更 で その 出力。
私たちは しなかった 話す について その データ テーブル それ I 建てられた、
しかし もし あなた 見る それらの そして あなた 決める、 "おい、 I 願い それ だろう なれ で これ 形式。"
させて 自分 知る。
それらの は もの I できる 変化 かなり 簡単に。
提案 のために もっと パラメトリック、 測定された、 または 真の部品分布。
これら は その 普通、 その 対数正規分布、
その ワイブル、 その ガンマ、 全て の それらの 機能。
もし あなた 持っている もっと それ あなた 欲しい に 追加 に それ、
させて 自分 知る そして 病気 見る もし I できる 組み込む それらの。
それから、 の コース、 問題 遭遇しました。
もし あなた できる 含む a 説明 の その 問題、 どうやって それ 発生した、
それ 意思 ヘルプ 自分 で デバッグ。
もし 可能、 含む a 非機密 サンプル 入力ファイル
それ I できる 使用 に ヘルプ 複製する その 問題。
そして どこでも あなた 役職 これら コメント、
お願いします 含む @ジェリーフィッシュ で あなたの コメント、 それで 病気 得る a 通知。
感謝 あなた とても 多くの のために リスニング に これ 録音。
しないでください 忘れる に チェック 外 その 付随の 発見 紙、
ニュース速報、 ゲージ ない 完璧、 わかった、 あなた 知る それ。
しかし どうやって 多くの は それ 原価計算 あなたの 仕事？
下 これ 特定の 紙 番号？
感謝 あなた とても 多くの のために あなたの 時間。
