Vivir de 100 SAS Campus Conduce, tu uno y solo SAS mundo sede en Cari, Norte Carolina. Es El Muestreo Plan Espectáculo protagonizada por Estan Koprowski. Ahora aquí, él es el anfitrión de El Muestreo Plan Espectáculo , Estan Koprowski.
Agradecer tú. Agradecer tú muy mucho. Estás también amable. Agradecer tú. Nosotros amar tú. No, ya es suficiente. Por favor. Todo bien, nosotros tener a excelente espectáculo para tú hoy. Antes nosotros conseguir comenzó, justo a pequeño fondo aquí. I No era muy bien en estadística. En hecho, I consiguió a papel cortar de mi estadística tarea. Qué son el ¿impares? Suficiente de eso.
Hoy eran yendo a hablar acerca de aceptación muestreo y muestreo planes. Eran yendo a aprender acerca de el jefe curva y qué él es. Enfermo ser honesto, este es uno de mi todo tiempo favorito Normas americanas normas. Eran yendo a escuchar acerca de el Normas americanas normas. Bien hacer alguno predicciones para el grande muestreo plan, y entonces finalmente, Bueno espectáculo tú alguno fantástico reflejos usando el JMP muestreo plan agregado con uno de mi todo tiempo favorito industrial estadísticos, Dr. José Ramirez.
Soy contento a ser aquí. Orgulloso De esto espectáculo. I pensar es yendo a ser divertido. S Lo siento a escuchar acerca de estadística ser peligroso a su salud con a papel cortar. Hombre.
Él era a bruto viaje allá, pero Bueno conseguir a través de él. Como tú ver, Aquí está el título de nuestro hablar, y entonces I voluntad jugar alguno otro diapositivas aquí para tú. Su libro, I como este libro. Nosotros usar este a lote en el división. El Estadístico Calidad Control libro: El JMP Compañero . Este es el compañero libro a Doug De Montgomery libro. I pensar estás yendo a mencionar De Doug libro más tarde en el hablar como Bueno.
Eso es verdadero.
Entonces I tener su otro libro arriba aquí también, Analizando y Interpretación Continuo Datos Usando JMP . I saber Tú tienes estado a largo tiempo usuario de JMP, probablemente atrás desde JMP dos. I pensar tú eran probablemente uno de el primero apoyo casos eso vino en tecnología apoyo con su propio director de cliente habilitación, Jeff Perkinson-Per ... Jeff, como nosotros todo saber, comenzó afuera en tecnología apoyo y Enfermo tener a mirar atrás a través de el casos. Pero qué I entender, tú eran a largo tiempo usuario de JMP.
Bienvenido a nuestro espectáculo. Soy contento tú podría ser con a nosotros hoy. Súper entusiasmado a tener tú. Eran yendo a hablar acerca de alguno Opciones aquí para el amigos a llamar en. Si tú desear a llamar en el espectáculo o mensaje, puedes Envíanos un mensaje en JMP-L Antiguo Testamento Plan. El teléfono número, si tú tener a giratorio marcar teléfono, tú poder llamar a nosotros arriba allá, o si tú desear a alcanzar a nosotros en Instagram en JMP Lote Aceptación Muestreo Plan. Vamos ir adelante y ver. I pensar I hacer escuchar a llamar de nuevo. Esperar a minuto. dejame ver OMS eso es.
Sí, este es Dr. juliano París vocación en. Soy el Director de Usuario de JMP Adquisición y I tener a pregunta para Dr. Ramírez.
Ir adelante, Juliano.
Dr. Ramírez, poder tú explicar el diferencia entre lote aceptación muestreo planes y variables aceptación muestreo ¿planes?
I no en realidad creer eso era Juliano. Eso era probablemente Julio de abajo por el escuela yard. Julio, hacer tú tener a ¿pregunta?
Sí, él hizo. Él era preguntando si tú podría dar a nosotros a pequeño introducción a muestreo planes.
Muestreo, bueno . Él es haciendo alguno muestreo por el patio. I preguntarse qué Él es haciendo allá. Julio, desde estás en a escuela, estás por el patio, Vamos ir atrás a el diccionario y mirar en muestreo, qué el diccionario dice. Allá son a pocos definiciones aquí en el diccionario, y uno cosa I como acerca de el primero uno él negociaciones acerca de a adecuado muestra. Para estadísticos eso tiene el significado, parte de eso es allá, el muestra tiene a ser representante. Para aquellos de tú familiar con estadísticas, el otro pedazo eso nosotros también incluir en a definición de adecuado muestra es aleatorio.
Pero qué estás hablando acerca de, acerca de estos muestreo planes es el segundo definición, y ellos consiguió él bien porque a muestreo plan es esencialmente Decidir en un pequeño parte de a lote o a población. El población poder ser cualquiera infinito o él poder ser a finito número como 10.000 elementos. Nosotros desear a llevar a pequeño muestra de eso entonces nosotros poder hacer alguno inspección. Por inspección, nosotros significar eso nosotros son yendo a decidir el destino de eso población o el destino de eso lote.
Bueno, I entender a pequeño poco de qué estás dicho allá. Estás yendo a llevar a muestra de a población y entonces qué el diferencia entre el muestra ¿tipos? Él aspecto como tú eran hablando aquí acerca de un inspección. Es él siempre un inspección o son allá otro tipos de muestreo eso tú poder ¿hacer?
Bien, en general, cuando gente pensar acerca de lote aceptación muestreo planes, Hay alguno tipo de inspección, alguno tipo de de cheques eso va en. T él forma eran yendo a hacer este muestreo es eran yendo a aplicar alguno estadístico principios [diálogo cruzado 00:06:22].
Oh, Dios, eso da miedo.
Pero de hecho eso es qué el agencias desear. Para ejemplo, si tú mirar en alguno de el documentos de el FDA, si estás requerido a hacer alguno tipo de muestreo, ellos desear tú a hacer él en a estadístico forma. Cómo son nosotros yendo a hacer ¿eso? Eso es parte de este espectáculo eso eran teniendo. Pero en el viejo días, y eran yendo a hablar acerca de aquellos viejo días, gente usado normas, y aquellos son el Normas eso son usado bien ahora. El ASQ/ANSI Z1.4 y Z 1.9.
Eso sonidos incluso más aterrador, pero Soy a poco confundido. I pensamiento cuando I era haciendo mi investigación antes I trajo tú en como a invitado, eso allá eran alguno militar normas. I pensamiento el muestreo planes eran basado en militar Normas y ahora tú justo dijo a mí Hay alguno otro Normas en jugar aquí. W sombrero el historia con ¿este?
Bien, sí, eso es verdadero. Estos muestreo planes tener a largo historia. Ellos ir atrás a probablemente el década de 1930, Década de 1940, y allá eran dos militar normas, el 105 Y, cual es el uno eso corresponde a el Z 1.4, y eso es qué estás haciendo usando a técnico término, muestreo por atributo, y entonces allá es el militar estándar, 414, cual es el Z 1.9 eso corresponde a muestreo por variables. Tú poder pensar de discreto versus continuo.
Qué sucede es eso aquellos Normas eran tomado encima ahora por el Americano Sociedad para Calidad, Eso es ASQ, y el Americano Nacional Estándar Instituto, el Normas americanas, y ellos renombrado aquellos, y ahora ellos son llamado Z 1.4 y Z 1.9. Pero ellos son aún el mismo estándar, el mismo mesa eso gente usar a generar muestreo plan.
L y es hablar acerca de cómo nosotros hacer eso. El forma a entender este es eso cada tipo de lote aceptación muestreo plan, y eso es el LASP o LASP, tiene componentes y riesgos. T él componentes de el plan esencialmente es cómo muchos muestras hacer I necesidad a llevar de a población de 10.000 o infinidad eso Soy yendo a ¿prueba? Soy yendo a hacer alguno inspección, y I desear a saber si en eso muestra, allá es a pre- especificado por ciento defectuoso.
Eran yendo a definir calidad como a por ciento defectuoso en el población. Qué eran haciendo es tomando a muestra a ver si eso muestra contiene eso o menos. En orden a determinar si eran yendo a aprobar o fallar eso lote, nosotros también confió en el aceptación número, cual dice a nosotros cómo muchos defectuoso regiones afuera de el muestra nosotros poder aceptar en el plan. Cualquier cosa eso es mayor que que eso, es yendo a decir eran yendo a rechazar o fallar el lote. Eso es por qué, como I dicho antes, eran Determinante el destino de el lote con este [inaudible 00:10:03] .
Aquí nosotros ir. I tenía mi destino a largo tiempo atrás con eso papel cortar. Soy a pequeño ansioso aquí. Qué amable de destino son nosotros hablando ¿acerca de?
Sí, eran yendo a decidir si nosotros son yendo a aprobar el lote y hacer él disponible para lo que objetivo eso lote es ser fabricado, o eran yendo a poner él en cuarentena [inaudible 00:10:31] y tal vez hacer alguno más inspecciones o intentando a entender por qué el fracción defectuoso es Más grande que el preespecificado uno.
Tú mencionado eso Hay alguno riesgo involucrado. Qué amable de ¿riesgo? Es él afuera de mi control o es él dentro mi ¿control? Cuyo riesgo es ¿este?
Sí, Hay riesgo, y eso es el belleza acerca de mi profesión. En estadística, tú no tener a ser cierto acerca de cualquier cosa. I poder 95% seguro. I poder incluso ir arriba a 99% seguro, I no tener a ser cierto. De nuevo, para aquellos de tú familiar con estadística, tú saber qué eran hablando acerca de. Hay el oportunidad eso Hay a perfectamente bien lote eso eran yendo a rechazar porque, de nuevo, eran tomando a pequeño muestra, entonces eran no muestreo el entero población. Hay a riesgo asociado eso este muestra puede determinar eso a bien lote es no bien o Hay a oportunidad eso a malo lote puede ser liberado. Y o poder pensar en términos de FALSO positivo. Y o pensar en términos de a médico prueba.
Eso es similar a como si tú eran a llevar el COVID-19 prueba. Si tú de hecho tenía él y él vino atrás negativo , es eso a FALSO ¿positivo?
Sí, es como eso, a FALSO positivo. Nosotros puede tener a FALSO positivo eso medio este lote es malo, pero el muestreo plan eso él era bien. O vicio viceversa, nosotros tener a bien lote y eran yendo a rechazar él porque el muestreo [diálogo cruzado 00:12:19] . Eso es por qué es importante a usar a estadístico principio en diseño estos muestreo planes. Eso es parte de por qué gente usar normas. Aquellos eran derivado en a forma eso cuando tú seleccionar a plan de aquellos normas, estos riesgos son yendo a ser equilibrado. Eso es qué nosotros hablar acerca de el generación de el lote aceptación muestreo plan.
Nosotros tener estos dos riesgos. De nuevo, nosotros poder decir eso a bien lote es yendo a ser rechazado y Hay también a oportunidad eso a malo lote puede ser liberado como el FALSO positivo. Eran yendo a asignar alguno Probabilidades a este riesgo. Uno cosa nosotros desear a hacer seguro es eso si es bien, nosotros desear a aceptar eso mayoría de el tiempo. Cómo hacer nosotros definir ¿eso?
Bien, estándar práctica es usado 95%. A ganar eso sonidos como 95% confianza cuando tú usar alguno tipo de estadístico prueba. Qué eran dicho es nos vamos a pre definir a fracción defectuoso para eso lote y nosotros son yendo a seleccionar a plan eso garantías eso o casi garantías eso 95% de el tiempo, a bien lote es yendo a ser aceptado. A bien lote es yendo a aprobar.
En el otro mano, eran yendo a también decir eso eran yendo a tener a alto oportunidad de rechazando a malo lote. O si tú voltear eso, tú poder decir Hay a pequeño oportunidad de paso a malo lote. 90% aquí transforma sí mismo a a 10%. Eran dicho Hay a 95% de aceptando a bien lote, pero solo a 10% oportunidad de aceptando a malo lote. Aquellos son estándar números en muestreo planes, en el Normas y el forma gente usar aquellos muestreo planes.
Tú eran hablando acerca de el usuario. El usuario tiene el opción de cambio aquellos números. Bastante que usar 95%, nosotros poder usar 99%. Bastante que usando 10%, nosotros poder usar 5%. Sin embargo, si nosotros conseguir también avaro, entonces como alguno de tú puede saber, el muestra tamaño es yendo a aumentar y eso es parte de eso balance. Nosotros desear a encontrar a muestra tamaño eso es pequeño suficiente eso es yendo a garantizar estos probabilidades.
Debería nosotros hacer alguno ¿ejemplos? Son allá cosas nosotros podría hacer a explicar alguno de el balance eso estás hablando acerca de entre estos dos compitiendo ¿riesgos?
Sí.
Él sonidos como uno podría ser en el consumidor lado, y tal vez uno de el riesgos es en el del productor lado.
Exactamente. El primero oportunidad de ... Si tú mirar en el 95% oportunidad, eso medio Hay a 5% oportunidad eso a bien lote es yendo a ser rechazado. Eso es en el productor lado. Porque como a productor, tú no desear su bien lote a ser rechazado. El pérdida de material o bien producto.
En el otro mano, el 10% oportunidad de aceptando a malo lote, eso es en el consumidores porque nosotros no desear el consumidores a recibir algo eso es malo. Ahora, en orden a hacer este, Hay este herramienta eso nosotros usar en muestreo planes cual es llamado el operante característica curva o jefe curva. Alguno gente puede ser familiar con eso. Aquellos curvas, Soy yendo a espectáculo tú alguno ejemplos, son el unos eso son usado a encontrar eso balance entre este riesgo y probabilidad. Riesgo y probabilidad.
Qué es un jefe ¿curva? Un OC curva es esencialmente a trama eso muestra tú el probabilidad de aceptando a lote como a función de eso fracción defectuoso en el población. Tú mirar en estos dos curvas, el azul línea aquí en el Y- eje, nosotros tener el probabilidad de aceptando el lote, y el INCÓGNITA- eje, nosotros tener el proporción defectuoso en el población.
Como tú poder ver, cuando el proporción defectuoso es muy pequeño, Hay a alto probabilidad de aceptando el lote. A s pronto como eso probabilidad comienza creciente, entonces el probabilidad de aceptando eso lote disminuye, y eso es el forma eso nosotros desear a ver en un jefe curva.
Ahora, recordar nosotros tener dos Probabilidades y dos riesgos. Nosotros desear a 95% oportunidad de aceptando a bien lote y a 10% oportunidad de aceptando a malo lote. Ahora, el definición de bien y malo es en términos de eso proporción defectuoso en el población. Nosotros como usuarios de muestreo planes, nosotros tener a definir qué es a bien fracción defectuoso. De curso, idealmente, el bien fracción defectuoso debería ser cero, pero eso voluntad tirar a [inaudible 00:17:22] en el matemáticas. Si tú saber eso cero dividir por cero, tú conseguir infinidad, significado tú tener a muestra todo si tú desear perfección. Qué nosotros hacer es definir a pequeño número, y eso es llamado el mente, el aceptable calidad nivel.
En el otro lado, nosotros definir el RQL o rechazable calidad nivel. Otorgada, allá son muchos términos eso gente usar. A veces tú puede ver el Policía de larga distancia en cambio de RQL. Eso es el lote tolerancia por ciento defectuoso, el máximo por ciento defectuoso eso tú poder aceptar en su población. Con el Probabilidades y aquellos fracción defectuosos, tú definir dos agujas en este curva. H también, el AQL es 1,8%, y nosotros tener a 95% probabilidad de aceptando eso.
Qué eso medio es, como largo como el fracción defectuoso en el lote es menos que 2%, Vamos decir, entonces Hay a alto oportunidad de aceptando eso lote. Pero como largo como él va más alto, como 2%, entonces eran yendo a aceptar eso lote muy con poca frecuencia. Estos dos agujas son el unos eso tú mirar en en el jefe curva, y aquellos son el unos eso son yendo a determinar el muestra tamaño y el aceptación criterios.
Consiguió él.
I pensar él voluntad ayuda Julio si nosotros correr alguno ejemplo.
I pensar Julio es enviando mensajes de texto y él dicho eso quería ser excelente si nosotros podría hacer un ejemplo. Bueno, Vamos hacer eso. Por qué hizo tú desarrollar o por qué hizo nosotros producir a JMP ¿complemento?
Sí, Julio, qué eran yendo a hacer es eran yendo a espectáculo tú un aplicación a hacer este. Gente a veces preguntar a nosotros, "Por qué hizo tú hacer ¿este? Por qué hacer tú gastar a lote de tiempo para escribiendo código y paquete él en un agregar- ¿en?" Bien, a decir tú el verdad, [diálogo cruzado 00:19:30] .
Eso es en realidad diminuto. Soy yendo a tener a conseguir a nuevo colocar de Lectores o a gigante aumentador vaso. Es eso en realidad cómo gente hacer ¿este?
Ahora Puede ser parecer extraño, pero aún, I creer en alguno industria, gente puede usar a estándar. Otorgada, Puede ser no ser el viejo libro eso ellos usar, tal vez a pdf, pero a veces ellos aún usar este. Pero estos son muy tedioso y ellos son discreto en el sentido eso ellos son justo aproximaciones a el planes.
T Aquí está a proceso a hacer eso. Por supuesto que hay son múltiple mesas eso tú tener a ir a través de en orden a encontrar el adecuado muestra tamaño. W tiene nosotros buscado a hacer es hacer nuestro vida más fácil, de hecho, porque a ser veraz aquí, nosotros usar muestreo planes. Eran también cansado de usando estos Mesas. Entonces nosotros buscado a automatizar el generación de el LASP.
Bueno, consiguió él. Qué demás hacer nosotros necesidad a saber antes nosotros hacer alguno ¿ejemplos?
Este es JMP, cual es uno de el El más grande piezas de software afuera allá para haciendo estadística y conseguir perspectivas afuera de su datos. A otro cosa eso nosotros hizo es eso no solo eran automatizando el generación de el planes, haciendo vida más fácil, pero eran usando todo el visualización herramientas en JMP, como el perfiladores, a entender estos jefe curvas. Recordar, nosotros justo presentado tú eso el forma nosotros determinar o generar el planes es a través de un Curva OC. El Curva OC es también muy importante a evaluar plan. Cómo hacer nosotros ¿saber? Si alguien da a nosotros a muestreo plan, cómo hacer nosotros saber si eso es ¿bien? T sombrero parte de este.
Vamos mirar en un ejemplo. T su llega de Profesor De Montgomery libro. A ganar, Aquí uno desvergonzado Relaciones públicas para a nosotros. Nosotros escribió a compañero libro. Tú sierra eso libro en el comienzo para este. Es llamado JMP Base . I f tú mirar en este cifra, este es en capítulo 15, P maestro Montgomery también muestra otro aproximación. Es otro forma de generando muestreo plan, cual es usando a nombre gráfico. A nombre gráfico es este cifra eso tú ver aquí. Aquí, tú tener a cifra afuera qué su AQL y RQL son, el probabilidades, y eso tú tener a ir en allá y aproximado eso.
Aquí, ellos dar tú un ejemplo dónde ellos decir el aceptable calidad nivel es 2% o 0,02 , el rechazable calidad nivel es 8% o 0,08 . El probabilidad de aceptando a lote eso tiene un AQL de 2% de menos es 0. 95. Como nosotros decir, eso es alto. T él probabilidad de aceptando a lote eso tiene RQL de 8% o más es solo 10%. A ganar, estos 0. 95 y 0,1 son nuestro estándar valor en industria.
Y o aviso este diagrama aquí, ellos poner el 0,02, ellos dibujar a línea aquí a intersecarse el 0. 95. El 0,08 se cruza en eso, y entonces tú intersecarse aquellos dos pauta y tú adivinar en eso. Bueno, eso es a 93 plan. Significado, afuera de un infinito población, tú llevar 90 muestras, tú inspeccionar a ellos todo, y tú poder aceptar arriba a tres defectuosos. Si tú ver más que tres defectuosos, tú rechazar el lote. Si tú ver tres o menos, entonces tú aceptar el lote. T sombrero muestreo plan. A pequeño incómodo también .
Sí, él aspecto a pequeño difícil a línea arriba exactamente. I esperanza nosotros podría conseguir lejos de haciendo eso con el complemento.
Bien, Vamos espectáculo Julio cómo nosotros poder hacer eso con JMP.
Bueno, sonidos como a bien idea. Todo bien, Julio, Vamos saltar encima a alguno ejemplos aquí. H también es jmp y a conseguir a el complemento, tú justo ir a su complemento, JMP Muestreo Planes, y Vamos mirar en atributo muestreo planes. T gallina este particular uno, eran yendo a hacer justo a soltero lote aceptación muestreo plan. W e tener el menú.
Después nosotros hacer eso elección, él llega arriba y él da a nosotros tres Opciones. Nosotros poder evaluar un atributos plan, nosotros poder generar o crear un atributos plan, o nosotros poder comparar planes. El complemento da a nosotros el capacidad a comparar arriba a cinco diferente planes. Hay un opción a mantener el diálogo abierto en caso tú desear a mirar en más que uno plan. L y es ir adelante y generar eso plan eso tú eran justo intercambio aquí de Dr. El libro de Montgomery.
Enfermo dar tú el números. Vamos ver.
Todo bien.
Este es el interfaz. [inaudible 00:24:51] AQL.
Correcto. Y o tener el pareja de diferente Secciones en el interfaz. Tú conseguir a poner en su calidad niveles, su probabilidades, y entonces tú tener el opcional área acerca de el tipo de lote muestreo estás yendo a hacer. T tiene lote muestreo es basado en a distribución. S o nosotros podría cualquiera hacer a hipergeométrico distribución o a binomio distribución.
Pongamos a Montgomery números allá. El AQL en Profesor De Montgomery libro es 0,02 o 2%. El RQL él tiene es 0.08.
Todo bien.
Oh, ellos son pre- poblado. Sí, aquellos son el estándar valores, 0,95.
El estándar valores. Entonces nosotros mantener el por defecto allá. I pensar tú dijo a mí allá era No teorético lote tamaño aquí. Entonces eran yendo a hacer tipo B.
De hecho, en El libro de Montgomery, él dice eso Él es usando a binomio nomograma, entonces es significado Él es usando el binomio distribución. Entonces Sí, eso es el bien elección.
Entonces todo nosotros tener a hacer es golpear bueno, y entonces qué ¿que pasa? JMP da a nosotros este curva aquí y un producción ventana y a informe. T Aquí está tres Secciones a el informe. Tú conseguir a pequeño en el arriba de resumen, tú conseguir a resumen de el plan. I t muestra tú su aporte parámetros y entonces qué el plan generado como a muestra tamaño y aceptación número. T gallina él da tú alguno información en cómo a interpretar el plan.
Eso fue útil.
O afuera de el plan recomendación aquí, de el 98 muestras, él dice tú poder aceptar el lote aquí como largo como el número de defectuosos es menos que o igual a cuatro afuera de eso 98 muestreado. O De lo contrario, tú rechazar él si es mayor que que eso. T gallina él dice tú alguno adicional información allá. I f nosotros mirar en eso jefe curva, I pensar este es qué tú eran demostración a nosotros más temprano.
Sí.
Entonces nosotros tener a probabilidad en 95% y el calidad nivel de 2%. Pero si I recordar, tú dijo a mí en el literatura eso este era a plan de 90 y 3. Entonces Soy confundido de nuevo aquí o debería decir, Julio envió un mensaje de texto a mí y dicho Él es confundido. Cómo es él diferente ¿aquí? o por qué es este ¿diferente?
Eran conseguir 98 y 4. Profesor Montgomery, en su libro, Él es demostración el nombre gráfico y Él es conseguir 90 y 3. Dejar a mí ir atrás allá justo 1 segundo. R recuerda, qué eran usando es este gráfico aquí dónde tú tener todo estos aproximaciones. Tú tener a línea eso va 200, 300, tú ir entre 70 y 100.
Consiguió él.
Hay no en realidad a 93 o 94, cualquier cosa como eso. A s I decir, tú tenía a aproximado estos. T su nomog raph es justo un aproximación. Qué eran de hecho intentando a hacer es resolver estos ecuaciones para aquellos de tú matemáticamente inclinado. El uno menos alfa es el 0. 95, el beta es el 0,10 , p1 es el AQL y pág. 2 es el RQL. I f nosotros poner todo aquellos cuatro cosas en aquí y nosotros resolver estos ecuaciones a intentar a encontrar el mínimo n eso satisfecho aquellos cuatro cosas. W gallina tú hacer eso, En realidad, software hace eso para a nosotros, el código eso nosotros escribió, nosotros conseguir el 98 y 4.
I conseguir eso.
El moral de el historia aquí es eso el nomograma da aproximado lote aceptación muestreo plan de nuevo, porque es justo un aproximación juego. T su es de nuevo uno de el ventajas de usando el complemento, porque tú conseguir-
Complemento de plan de muestreo, de curso.
-más exacto muestreo plan. Y o espectáculo eso nosotros poder evaluar a muestreo plan. L y es hacer eso. Por qué no nosotros evaluar este plan, el 93? Muéstranos cómo w a hacer eso.
Desde I izquierda eso ventana abierto, nosotros no tener a ir atrás a el menú de nuevo. L y es evaluar a plan ahora. W e tener en eso interfaz, de nuevo, eran yendo a poner en nuestro anterior 0,02, 2%, y I pensar él dijo a mí el RQL era 8%.
Sí.
Este tiempo, aunque, en cambio de a muestra tamaño de 20, eran yendo a hacer 90 y evaluar tres. De nuevo, es a binomio.
Aquí, estás entrando el cuatro cantidades eso nosotros habló acerca de en el generación, pero tú también ingresar el actual muestreo plan eso tú desear a evaluar.
Exactamente. Ahora cuando I decir, bueno, es yendo a mirar... Lo siento acerca de Eso lo haré justo rehacer eso rápido.
[inaudible 00:30:31], ¿No?
Sí, Lo siento. I desear a evaluar Ese plan, Obtienes 90 y 3.
Tres, sí.
Cuando I repetición eso, nosotros conseguir el exacto mismo estilo de informe, pero el información es levemente diferente, I ver aquí. I observó también abajo en este mesa, Hay alguno color codificación y dirección de el flechas.
Sí, Veo algunos rojo allá. I ver algunos rojo, Sí. Eso es un asunto.
Es este un indicación eso el especificado calidad nivel es ¿mejor?
De hecho, No. I pensar eso el razón eso es rojo es porque qué sucede aquí es qué este es narración a nosotros. Si I usar a muestra tamaño 90 con un aceptación número de tres, tú poder ver el asociado probabilidad de aceptación es 0. 89. Recordar, nosotros buscado eso a ser 0. 95.
Entonces es de hecho más bajo.
Es más bajo y eso es por qué eso es rojo. T su complemento es donación tú a señal eso su probabilidad de aceptación es menos que el uno tú especificar y eso es un asunto. T sombrero por qué el 98 y 4 es a mejor plan. A También tú poder ver en el abajo eso el probabilidad de aceptación para defectuoso lote es 6% bastante que 10%. I n eso caso, es azul porque es mejor, eso probabilidad es mejor. Y estás yendo a tener a menor del consumidor riesgo. Tú poder ver eso el n es 6.47 versus el 10. 67. T tiene es qué acontecimiento.
Eso productores riesgo es en realidad justo el diferencia entre eso uno menos el asociado probabilidad de aceptación ¿allá?
Exactamente.
Consiguió él.
Exactamente. T él del productor riesgo, nosotros desear él a ser 5%, y en este caso, es 10%. No w este es algo eso I no tengo visto en cualquier otro software. Normalmente, qué tú ver es el trama en el lote. Tú conseguir eso para el asociado AQL y todo eso, y ellos asumir eso el Probabilidades son el unos eso tú especificar, pero ellos son no.
W tiene el complemento hace también, es él volteretas cosas alrededor y dice, bueno, si bastante que fijación el AQL y RQL, I arreglar el probabilidades, I desear a ser 95 porque eso es qué él es, Soy neurótico eso forma. I desear él a ser 95 y 0.1. Entonces qué son el correspondiente AQL y RQL para ¿eso? T sombrero qué eso es narración a mí.
Bueno. I No era en realidad justo vidente doble. Es en realidad a diferente cálculo en el bien mano lado. Lo entiendo.
Qué eso dice es si el probabilidad de aceptación picos en 0. 95, entonces el AQL es no 2% pero 1,53%.
Está bien, lo entiendo.
Él tiene a ser forma menos que eso.
Así que es un... Está bien, ir adelante.
A También en 0,1, entonces es no 8% pero 7%.
Bueno. 7,3%, apenas.
Eso es por qué ambos casos, ellos son azul. Ellos son azul. A ganar, justo muy rápidamente aquí a espectáculo este. En resumen, para este uno es eso, de nuevo, el nomograma da un aproximado lote aceptación muestreo plan. El 90 y 3 plan muestra tú eso eran no Golpeando eso.
Son tú ¿intercambio?
Sí, Soy intercambio.
Bueno.
Con un poco de suerte, gente poder ver eso. Nuestro productores riesgo es ahora 10% versus 5%. Pero allá es uno más cosa eso tú tenía allá, cual es comparar. Soy curioso, poder nosotros usar ¿eso? Te lo diré tú decir poder decir tú qué I desear a hacer. I desear a usar el complemento a comparar el planificación Profesor De Montgomery libro de '93 con a plan eso el complemento dio a nosotros, cual es 98, 4
Todo bien. W e hizo mencionar eso nosotros poder comparar arriba a cinco diferente planes. Y o desear a mí a comparar el dos planes eso nosotros justo creado. Todo De acuerdo. De nuevo, eso 8% RQL. En este caso, nosotros tenía a 90 y un aceptación de tres.
Sí.
Entonces I pensar tú dijo a mí él era 98 y 4.
Eso es qué ellos hacer. I no decir tú. Eso es lo que el complemento dio a nosotros. Sí.
Guau, eso, eso es bonito mancha. A ganar, si tú buscado a hacer más que dos, tú quería justo controlar el adicional filas y entonces el complemento voluntad calcular arriba a cinco diferente Comparaciones aquí. Soy yendo a ir adelante y hacer clic Bueno. N Ay él aspecto a pequeño poco diferente, José, aquí. Ahora Soy vidente dos jefe curvas. Soy conseguir a comparación de ambos de mi jefe curvas en el mismo trama I ver aquí.
Exactamente. H también el azul uno es el plan 93 y la línea roja es-
T él azul es el 93. Sí, exactamente. I Mira eso.
El rojo línea es el 98, 4 . Y o poder ver eso el rojo línea o curva, es en arriba de el azul curva. T sombrero qué tú desear a ver. Tú desear el curva a ser en arriba, literalmente. T su muestra tú eso tú tener más alto Probabilidades de aceptación de acuerdo a a el parámetros, el Nivel de calidad del aire interior (IAQL) y RQL eso nosotros preespecificado con el plan 98, 4 que con el plan 93.
T su es muy útil porque tú puede ser en situaciones dónde tú puede conseguir un aproximado plan de a libro o alguien puede sugerir, "Ey, por qué no tú usar este ¿plan?" Con este uno, tú poder comparar a ellos todo y ver cual uno es mejor. I es más fácil a negociar el muestra tamaño usando estos herramientas que justo conseguir en un argumento y decir, "No, nosotros debería usar 93 porque eso es en el libro o algo como eso.
"I pensar eso es a excelente característica a ser capaz a comparar, y eso forma tú mover el discusión en alguno actual información y bastante que subjetivo, individuos poder ahora comparar directamente. En sí, si tú desear el referencia pauta, él no hacer sentido a espectáculo todo el referencia pauta al otro lado de cinco diferente curvas.
W tiene Nosotros tenemos hecho es nosotros podría justo mostrar a soltero colocar de referencia pauta por alternando el filtrar, y él voluntad actualizar el gráficos para tú como tú palanca entre a ellos. Eso forma, si tú hacer desear a ver eso individualmente, tú podría hacer eso, y entonces estás justo enfocado en en el mesa y el gráficos para eso particular colocar de Observaciones. Es decir, I pensar, a lindo característica, Julio.
Él es.
Todo Bien. Es hora de uno más. [inaudible 00:38:32].
I pensar eso Julio es probablemente conseguir cansado allá.
Él es muy exhausto.
Julio, ahí está alguno otro cosas eso el complemento poder hacer. Entonces tal vez Debería ser a seguir arriba a este.
Tal vez nosotros podría hacer otro sesión para Descubrimiento Cumbre Japón o Descubrimiento Cumbre Porcelana.
Bien continuar demostración. [inaudible 00:39:05].
I pensar Soy conseguir rotura noticias próximo al otro lado de aquí. Justo en el noticias centro aquí de el espectáculo. A cualquiera, él aspecto como, poder conseguir eso muestreo plan complemento. Si tú justo ir a el JMP usuario comunidad y buscar para el muestreo plan complemento, tú podría descargar él tú mismo.
Y eso es gratis. ¿No? ¿Eso es gratis?
Absolutamente gratis. Nosotros quería nunca cargar para eso en el comunidad. G o adelante y descargar eso. Si tú tener comentario o tú correr en asuntos, sentir gratis a mensaje a mí, y Bueno conseguir aquellos defectos entró y conseguir a corregido versión afuera allá como pronto como nosotros poder. Otro cosas justo antes nosotros envoltura arriba aquí, I justo desear a decir agradecer tú a José. Agradecer tú para unión a nosotros en el JMP muestreo plan espectáculo hoy. Él era excelente a tener tú aquí. En realidad excelente. T madeja tú de nuevo.
