個別管理図ここには指数分布した 54 個の個別データがあります。
JMPはデータを分析し、奇妙な管理図を提供します
なぜ？
添付ファイルをご覧ください
ファウスト・ガレット
品質およびプロセスエンジニアリングウィンドウズ個別管理図についてコミュニティへようこそ。申し訳ありませんが、投稿には文脈が欠けているため、具体的なフィードバックを提供できません。データ セットと X、MR チャートを含む Word 文書が添付されています。データを分析していた誰かが、その管理図プラットフォームを実行 (要求) したに違いありません。データが論理的なシリーズ (時間など) にあり、合理的なサブグループがない場合は、そのチャートでデータを確認することをお勧めします。管理図は、使用に際して特定の分布を前提としていません。
個別管理図について親愛なるスタットマン様、
お返事ありがとうございます。
もう少し詳しい情報をお伝えしたいと思います:
- 54の数字はUTI（尿路感染症）です
- 病院で収集
- これらは個人として分析される単一のデータである
- データを提供する「プロセス」がIC（制御されている）かOOC（制御されていない）かを評価することが求められます。
- データの分布は指数関数的である
私の意見では、添付ファイルに示されている JMP 管理図は誤解を招くものです...
あなたの発言
- "管理図は、使用に際して特定の分布を前提としません。」
適切ではありません。
ファウストG
個別管理図についてこれは何を意味しますか: 「データを提供する「プロセス」が IC (制御中) か OOC (制御外) かを評価するように求められます」
これは宿題の問題ですか? データはどのように収集されましたか? 時系列ですか? 合理的な順序になっていますか? そうでない場合、おそらく X、MR チャートは適切ではありません。外れ値に対して分布分析を行うことができますが、IC と OOC は合理的な系列 (例: 時間) を意味します。
IC と OOC の意味を理解していますか? これらは両方とも、データの収集方法と比較内容によって決まります。たとえば、X、MR チャートは、連続するデータ ポイントの範囲によって推定される短期的な変動 (X チャートの管理限界として表示) と、チャートにプロットされた X の長期的変動を比較します。合理的なサブグループがある場合、チャートはサブグループ内の変動とサブグループ間の変動を比較します。
管理図法（またはその欠如）に関連する分布の仮定については、以下を参照してください。
シューハート、ウォルター A. (1931) 「製造製品の品質の経済的管理」 、D. ヴァン ノストランド社、ニューヨーク
ウィーラー、ドナルド、チェンバース、デイビッド（1992）「統計的プロセス制御の理解」SPCプレス（ISBN 0-945320-13-2）
個別管理図について追加のコンテキストに関する statman のコメントには同意しますが、ここではもう少し推測できると思います。データが実際に正しい時系列順序になっていると仮定すると、管理図は私にとっては奇妙に見えません。シリーズの終わり近くに何かが変化し、「制御不能」になっているように見えます。「制御不能」の正確な意味は、その欠落したコンテキストによって異なります。尿路感染症や、ここで正確に何が測定されているかについてはよく知りませんが、測定されているものがシリーズの残りの部分から大幅に逸脱している明確なポイントがあります。
分布が「指数的」であるという意味がわかりません。分布のない管理図が「適切ではない」というコメントもわかりません。管理図のどこが「奇妙」なのかもわかりません。おそらく、これら 3 つの点について詳しく説明していただけますか。
個別管理図について親愛なるスタットマン、スーパーユーザー
- それは宿題ではありません！
- あなたは私が管理図を知らないと思っているようです
- 私は実際に管理図の理論について「深い」（デミングを参照！）知識を持っています
- そしてあなたが引用した本も知っています
- つまり、データの JMP 分析は間違っていると言えます。
- ICとOOCの意味がよく分かりました！
私は JMP の使い方に慣れていないので、まずはファイル内のデータの分析から始めました。
私は JMP (Chiappa) に手紙を書き、JMP が作成した CC が間違っているという大きな問題を指摘しました。
Chiappa 氏 (JMP) は、コミュニティに答えを求めることを提案しました...
やったよ。
- サブグループ内およびサブグループ間の変動はありません。データは個別のものであり、そのように分析する必要があります。
CC が間違っていることを理解していない場合は、私 (JMP の新規ユーザー) を助けることはできません。
ファウストG
個別管理図について
親愛なるdlehman1
レベル V
あなたはこう言います:
- 測定されているものがシリーズの他の部分から大幅に逸脱する明確なポイントがあります。
その点は、JMP による誤った分析に依存します.....
statman への私の返信を参照してください。
あなたはこう言います:
- 分布が「指数関数的」であるという意味がわかりません。
確率に関する本を読んで、 「指数分布」を探す必要があります。
あなたはこう言います:
- また、分布なしの管理図が「適切ではない」というあなたのコメントも理解できません。
- また、管理図の何が「奇妙」なのかもわかりません。
statman への私の返信を参照してください: JMP 管理図は間違っています!
私は JMP の使い方に慣れていないので、まずはファイル内のデータの分析から始めました。
私は JMP (Chiappa) に手紙を書き、JMP が作成した CC が間違っているという大きな問題を指摘しました。
Chiappa 氏 (JMP) は、コミュニティに答えを求めることを提案しました...
やったよ。
..そして、JMPを使ってデータを正しく分析する方法を誰かが教えてくれるのを待っています
JMPでそれを実現する方法を学びたいと思っています
分布が「指数的」であるという意味がわかりません。分布のない管理図が「適切ではない」というコメントもわかりません。管理図のどこが「奇妙」なのかもわかりません。おそらく、これら 3 つの点について詳しく説明していただけますか。
ファウストG
この議論に参加している全員に間違っていると言う代わりに、データに対して行った分析を提供してはいかがでしょうか?
これにより、フォーラムの他のメンバーが、あなたの結果と JMP 管理図の結果の違いを理解しやすくなります。
落ち着いて礼儀正しくしてください。
個別管理図について
親愛なる ビクターG
スーパーユーザー
ありがとう
私は落ち着いていて礼儀正しいです。
添付ファイルを読みましたか？
そうでない場合は、これを読んで、私が JMP に間違った管理図について書いたことに気付いてください。
- 私は JMP の使い方に慣れていないので、まずはファイル内のデータの分析から始めました。
- 私は JMP (Chiappa) に手紙を書き、JMP が作成した CC が間違っているという大きな問題を指摘しました。
- Chiappa 氏 (JMP) は、コミュニティに答えを求めることを提案しました...
- やったよ。
- ..そして、JMPを使ってデータを正しく分析する方法を誰かが教えてくれるのを待っています
- JMPでそれを実現する方法を学びたいと思っています
私には解決策がありません:
JMP を使用して、指数分布データから TRUE CC を見つけたいです。
私は JMP コミュニティに彼らが間違っているとは言いません。彼ら全員に、分析 (私のファイルで見つけることができる JMP によって行われた) が間違っている、つまりデータが指数分布していることを考慮していない、と伝えます。
- なぜ皆がこの点は重要ではないと考えるのでしょうか?
ファウストG
個別管理図についてさて、いくつか回答して明確にしておきたい点があります（あなたのファイルを見ました）:
- この手紙はイタリア語で書かれています。私はイタリア語を話したり書いたり理解したりできないので (フォーラムの他の多くのユーザーも同様の状況にある可能性があります)、問題を理解するために重要な背景情報が不足している可能性があります。
- 大きな問題について言及されていますが、問題がなぜ、どのように、または何であるかについては説明されていません。管理図や管理限界の計算がなぜ間違っているのでしょうか? 計算された管理限界から外れたサンプルがほとんど検出されないためでしょうか (もっと多く検出されることを期待していたため)? 期待値/結果は何ですか? 比較したい仕様限界はありますか (分析の目標は測定プロセスを確認することであると示唆しているようです)?
- @jthiの投稿「正しい質問に素早く正しい答えを得る」を読むことをお勧めします。この投稿は、ディスカッションが解決策につながるように質問を組み立てるのに役立ちます。この例では、JMP のものと比較するための参照/分析がなく、この最後のもの (JMP) は満足のいくものではありません。あなたが何を探しているのかがわからない場合、および/または分析の例と期待する「正しい」答え/結果を提供しない場合は、私たちは決して役に立ちません。
- その間、JMP とその計算方法に詳しくないようですので、 管理図ビルダーに関するドキュメントを読んでみてください。
投稿には感嘆符、太字の文章や単語、大文字は必要ありませんので、使用しないでください。
私たちは JMP ユーザーのコミュニティであり、自由時間に JMP ユーザーを喜んで支援します。他の人を尊重できないなら、誰もあなたを支援してくれません。
私たち全員が統計部分に集中できるように、コンテキスト、正しい回答、分析をより詳細に指定していただければ幸いです。
個別管理図についてVictor_G さんのコメントに同感です。言語の違いによる誤解があるかもしれないことは承知していますので、皆さんの忍耐が助けになると思います。あなたのコメントから私が理解できないのは、JMP の管理図のどこが間違っているのかということです。正直に言って私にはわかりません。ですから、私たちに教えていただければ、私たちがあなたを助けるか、JMP のどこが間違っているのか調べることができます。さらに、私は指数分布にかなり精通していますが、それが管理図とどう関係するのかよくわかりません。前述のように、管理図は特定の分布を前提としていません。データが指数分布から来ていることがわかっている場合は、データがその分布にどれだけ近いかを確認する方法がありますが、管理図は時間不変分布ではなく、時間の経過に伴うデータを調べています。管理図を作成する前に、この 2 つ (既知の分布と管理図) を組み合わせると、データに何らかの処理を加えることでメリットが得られるのではないかと思います。たとえば、特定の指数分布からの偏差を調べて、それを管理図にプロットするかもしれません。私には、想定される指数分布がどのようなものになるかを知る医学的背景がありません。
個別管理図について親愛なるみんな、
JMPのバージョンに原因があると思われる。
私の意見では、JMP には機能が欠けています。
ご希望の場合は、お使いのバージョンで以下をお試しください。
アップロードしたドキュメントの中に、私のものとは異なるチャートが見つかるはずです。
あなたがそうすることを望んでいます、よろしく
ファウストG
個別管理図について私は JMP Pro 18 を持っており、レア イベント チャートと通常の IR チャートを作成しました。どちらもまったく同じで、あなたのドキュメントにあるチャート (間違っているとおっしゃっています) と同じです。何が間違っているのか、まだわかりません。また、あなたのデータを指数分布に対してテストしましたが、値は確かに指数分布から来ているように見えます。ご指摘のとおり、その分布は分布のない管理チャートとは関係ありません。ですから、JMP が作成する管理チャートについて、何が「間違っている」とあなたがおっしゃるのか、まだわかりません。
個別管理図についてまた、データが意味のある時系列になっているかどうかについてもまだ混乱しています。データの時系列分析を行いましたが (時系列になっていると仮定)、自己相関はないようです。また、指数分布をデータに当てはめると、スケール パラメーターが 0.2143 の指数に非常に近い値を示します。最初の質問を明確にしていただけると助かります。本当に関心があるのは管理図なのか、それともデータが本当に指数分布から来ているように見えるかどうかを確認したいのかということです。質問が後者の場合、特定の分布から来ていることを証明することはできませんが、指数分布かどうかをテストすると、その仮説を否定することはできません。
言い換えれば、データは指数関数的なデータ生成プロセスから得られたもののように見えます。時系列で、意味のある管理限界から逸脱しているかどうかを調べることに関心がある場合、大部分はそれらの限界内にあるように見えます。もちろん、測定対象と意味のある管理限界に関する追加情報があれば、さらに多くのことが言えます。しかし、データの観点から言えば、これが私の結論です。
個別管理図についてあなたはこう書きます:
- 指摘されているように、その分布は分布フリーの管理図には関係ありません。
- したがって、JMP が生成する管理図について、何が「間違っている」とあなたが見つけたのか、私にはまだわかりません。
管理図は「分布フリー」ではありません。
前に述べたように、正規分布のシューハートの公式が使用されます。
指数分布のため、JMP Pro 18 ではT 管理図を使用して異なるチャートが生成されると思っていましたが...
申し訳ございません。
お試しいただきありがとうございます。
ファウストG
個別管理図についてあなたはこう言います:
- 最初の質問を明確にしていただければ助かります。本当にご興味があるのは管理図でしょうか?
はい。
あなたはまたこう言います:
- それが時系列で表示されており、意味のある管理限界から逸脱しているかどうかを調査することに興味がある場合、ほとんどの場合、それらの限界内にあるように見えると思います。
- もちろん、何が測定されているのか、そして意味のある管理限界は何かという追加情報があれば、もっと多くのことが言えるでしょう。しかし、データの観点から言えば、これが私の結論です。
JMP によって検出された管理限界は意味がありません。
追加情報は、データ分布が指数分布であるということです。
前回の返信を参照してください:正規分布...JMP で使用されます。
個別管理図について質問の意味が理解できたと思います。私は管理図の専門家ではないので、非専門家としての回答を述べ、より正確な回答は他の方にお任せします。シューハート管理図は正規分布を前提としていませんが (管理限界はデータから計算されます)、管理限界を設定するために使用される標準偏差の数を決定するランダム効果については、暗黙的に正規分布を前提としているようです。T チャートは、管理限界を確立するためにワイブル分布を使用しているようです。データは指数分布から来ているようですが、管理限界が指数分布に基づく管理図をお探しですか? もしそうなら、そのためのオプションがあることは知りませんが、おそらく他の誰かが知っているでしょう。
管理限界についてもっと一般的に考える価値はあると思います。基礎となる分布についてどのような仮定が立てられているかに関係なく、管理限界は主題からではなくデータから確立されます。仕様限界の方が状況に合っているかもしれません。適切な医学的知識に基づいて、一連の測定値が意味のある変動限界から外れているかどうかを確認することは、医学に基づいており、特定のデータ シリーズに基づいていないかどうかを確認することに関連する場合があります。主題領域の知識に基づいているよりも、データに基づいている方が限界について考える価値があると思います。
個別管理図について正確にはそうではありません。シューハートの議論は基本的に、基礎となる分布に関係なく、平均値と標準偏差が有用な推定値として有用であるかどうかに関するものです。実際、彼は著書の中で次のように述べています。
「...基礎となる分布が不明な場合でも、統計の平均と標準偏差を利用できます。」
彼はチェビシェフの定理を使用して、「問題が存在する場合」を合理的に特定する制限を確立することと、問題が存在しない場合に問題があると結論付けることの経済性に関する経験的証拠を支持しています。
前述の参照文献：シューハート、ウォルター A. (1931) 「製造製品の品質の経済的管理」 、D. ヴァン ノストランド社、ニューヨーク、第 XIX 章、p.275-278
個別管理図についてお客様のニーズに対応していると思われる次の参考資料を見つけました: https://brunochassagne.wordpress.com/2011/10/02/control-charts-for-exponential-distributions/ 。正確性については不明ですが、添付ファイルのデータでは、そのドキュメントの説明に従って LCL と UCL を手動で設定しました (私のファイルでは、ヨーロッパのカンマではなく小数点を使用していることに注意してください)。データが指数分布に非常に近かったため、管理図でデータが管理限界内に収まっている理由がこれで説明できると思います。同封のスクリプト: 1 つは分布適合用 (スケール パラメーターは 0.21 で、ドキュメントで指定されているように UCL を導出するために使用しました)、もう 1 つは手動で設定された管理限界を持つ管理図用です。
個別管理図について親愛なるdlehman1（レベルV）様、
あなたはこう言います:
- シューハート管理図は正規分布を仮定していないが、
- 管理限界はデータから計算される
シューハートの本を読めば真実がわかるだろう。シューハートの本（1931年）294ページより、あなたは見つけるでしょう
これはNromal Disti.rbutionに基づいています
管理限界はデータから計算する必要があります。
あなたはまた言う（非常に重要）
- T チャートは、管理限界を確立するためにワイブル分布を使用しているようです。
これは、私が T チャートを提案したときに期待していたものとまったく同じでした(残念ながら、私の JMP 学生版では表示されません)。
指数分布は、形状パラメータ = 1 の WEIBULL 分布です。
では、「T チャート」「ワイブル」で「まれなイベント」を試してみて下さい...そして見てください...
ありがとう
ファウストG
個別管理図について親愛なるstatman（スーパーユーザー）様、
dlehman1への以前の返信を参照してください。
確かにシューハートは「チェビシェフの定理」について言及していますが、それは中心極限定理に基づく公式を使用しています...
JMPのTチャートをお試しください
ありがとう
ファウストG
個別管理図について親愛なるdlehman1（レベルV）様、
ありがとう。
残念ながら、ファイルを開くとデータのみが表示されます。私の JMP Student Edition では他には何も表示されません。
T チャートを DOCX ファイルまたは PDF ファイルにコピーしていただけますか?
あなたが言及した文書についてはよく知っています...
ありがとう
ファウストG
個別管理図についておそらく statman (または他の誰か) が、ここでのいくつかの質問に回答してくれるでしょう。まず、JMP ヘルプでは T チャート ( https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/?os=win&source=application#page/jmp/statistical-details-for-t-charts.shtml#ww1149445 ) について説明していますが、管理図グラフ ビルダー (または他の場所) でそのようなオプションを見つけることができません。まれなイベント管理図は表示されています。これは、シューハート管理図と同じ図を提供します。以前リンクしたドキュメントを使用して、指数分布の LCL と UCL を手動で作成できます。また、指数分布とワイブル分布の両方を元のデータに適合させました。指数分布の方がわずかによく適合しますが、どちらも非常に近い値です。適合されたワイブル分布の形状パラメータは 1.03 であり、指数分布と一致する値 1 ではありません (これにより適合度テストのわずかな違いが説明されます)。
したがって、未回答の質問の 1 つは、JMP ヘルプで参照されている T チャートをどうやって取得するかということです。もう 1 つの質問 (より概念的な質問) は、Shewhart が 3 標準偏差 (正規分布に基づく) を使用していることと、特定の分布が想定されていないという Shewhart の口頭での説明との間の相違です。この相違は、単に意味論的なものである可能性があります。推定標準偏差を使用して管理図を作成でき、特定の分布を指定しなくても便利ですが、3 を使用することは、正規分布に依存していることを示唆しています (少なくともデフォルトのチャートでは)。
以前の文書から手動で入力した LCL と UCL を使用して作成した管理図を添付しました。
個別管理図についてレアイベントを作成してシグマを変更する
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/rare-event-control-charts.shtml
個別管理図についてありがとう。
管理図とブルーノファイルを分析したらすぐに戻ってきます
ファウストG
個別管理図について私のファイルでは、まれなイベントがグレー表示されています。これは、イベント間の時間を示す追加の変数が必要であるためではないでしょうか?
個別管理図についてありがとうございます。しかし、私の「JMP Student Edition」には役立ちません。
コミュニティ内の他の人々にとっても役立つことを願っています。
ファウストG
個別管理図について@dlehman1値がすべて整数ではないので、グレー表示されることは間違いないと思います。
個別管理図について@jthi確認しましたが、オプションは整数値にのみ使用可能であることは正しいです。その理由は何かお分かりですか? また、それを考慮すると、これは FaustoG が投稿したデータに適したチャートではないようです。指数プロセスから得られるデータの管理チャートを作成するための連続オプションはありますか? 私が使用した LCL と UCL の計算 (リンクしたドキュメントに基づく) は、これをモデル化する正しい方法ですか?
個別管理図について私はレアイベント管理チャートにはあまり詳しくありません (少なくとももう覚えていません) が、ここでは Y パラメータの選択が重要だと思います。
「AT チャートは、最後のイベントから経過した時間間隔を測定します。チャート上の各ポイントは、まれなイベントが以前に発生してから経過した時間間隔の数を表します。」
個別管理図について@dlehman1
@jthi
JMPガイドで見つけた
- T 管理図では、すべての点が管理限界内にあるように見えます。限界が狭すぎるため、個別および移動範囲管理図は分析に不適切であったことは明らかです。
レアイベントのJMP学生版で、
- GチャートでもTチャートでもない
- Gチャートでは整数値が必要ですが、Tチャートでは整数値は必要ありません。
ファウストG
個別管理図について@jthi
- Tチャートのデータは、時間、日、月、年で表された「イベント間の時間」（TBE）の測定値であり、整数値ではありません。
ファウストG
個別管理図について私の知る限り、JMP Student Edition は JMP Pro とまったく同じです (ライセンスが異なる点を除く) https://www.jmp.com/en_fi/academic/licensing-for-students.html 。使用している JMP のバージョンはどれですか? 18 ですか?
以前、こちらを参照しましたhttps://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/rare-event-control-charts.shtml
個別管理図について@dlehman1
- データは平均「シータ」で指数分布しているので、RANGESも同じ平均「シータ」で指数分布します。
- すると、データとMRの管理図はほぼ同じ管理限界を持つことになる。
「Untitled.jmp」内のグラフは互いに一貫性がありません。
パラメータ betaW=1.03 には、betaE=1 を含む信頼区間があります。
したがって、ワイブルのTチャートは目的に適している。
ファウストG
個別管理図について@jthi
はい: JMP Student バージョン 18
あなたは示す
それはナンセンスです、JMPより
彼らがそれをどのように正当化するのか分かりません...
「ピコ秒」を使用して、秒の小数を整数値に変換できます。
必要に応じて、ドキュメント内の値を 1000 倍にして T チャートを作成します。
何が起こるか見てみましょう
ファウストG
個別管理図について少なくとも私の JMP Pro 18 では、T チャートには整数値が必要であることは確認できます。その理由はわかりません。また、数学的または概念的になぜ必要なのかも明確ではありません (JMP 固有の計算上の理由かもしれませんが、わかりません)。いずれにせよ、データがイベント間の時間を測定していることは私にはわかりません。測定対象が何であるかをまだ説明していません。また、添付したファイルで計算した管理限界のどこが間違っていると言っているのかもわかりません。大文字、太字、厳しい言葉は控えてください。言語の違いによるものかもしれません。しかし、いずれにしても気が散って不快です。私は管理図をあまり使用しないので、最も簡単なもの以外についてはあまり知識がありません。あなたの場合はそうではありません。あなたのデータに何が適切かを理解したいので、私も役に立てればと思っています。あなたが引用した「これらのデータの従来のプロットには、ゼロの点が多数含まれる可能性があります」という部分も、あなたのデータ (この特性を持たない) と一致していないようです。これらの測定値が何であるかについて何か教えていただければ、何が起こっているのか理解しやすくなると思います。
個別管理図についてあなたは書く
- いずれにせよ、あなたのデータがイベント間の時間を測定しているかどうかは私にはわかりません。
- 何を測定しているのかまだ説明していない
- これらの測定値が何であるかについて何か教えていただければ、何が起こっているのか理解するのに役立つと思います。
これはデータを示す文書から抜粋したものです
（それ以上は分かりません）. それで、お願いです...
- データは、院内感染性尿路感染症 (UTI) の発生率が非常に高いことを懸念している大規模な病院システムから提供されました。具体的には、病院では、入院中に UTI に罹患した患者の退院頻度を追跡して、感染率の上昇を迅速に特定したり、逆に、今後のプロセスや材料の変更によって感染が減少するかどうかを監視したいと考えています。根本原因は性別によって異なることが多いため、男性患者と女性患者は別々に記録され、この例では男性に焦点を当てています。
付録に示されているデータは、男性 UTI 患者間の平均時間が 0.21 日または約 5 時間であり、t チャートの使用に関する分布仮定を満たしているように見えます。データは提案された t チャート法を使用してプロットされ、統計的制御を示しています。 - 医療現場でこの指標や同様の指標を追跡することの重要性は、感染率の上昇を迅速に特定できることです。感染率の上昇は、病院に 2 つの大きなコストをもたらします。患者の医療コストは大きく、入院中に感染症にかかった患者の死亡率が高いことでさらに深刻になります。米国疾病管理予防センターの最新の報告である 2002 年には、米国の集中治療室に入院していない成人の院内感染性尿路感染症の推定数は 424,060 件、死亡者は 13,088 人でした (Klevens ら、007)。さらに、メディケアが院内感染の治療費をカバーしなくなったため、病院の経済的コストも大きくなります。この研究で尿路感染症にかかった患者の約 80% はメディケアまたはメディケイドの対象であり、病院に非常に大きな費用がかかりました。
- グラフからわかるように、データにはプロセスの劣化や改善の兆候は見られませんが、グラフを継続的に監視することで、そのような変化をできるだけ早く検出することができます。
================================================= =================================
これはデータ分析に役立ちますか?
あなたはまたこう言います:
- また、添付したファイルで計算した管理限界の何が間違っているのかについても理解できません。
前にも言ったように
- データは指数分布している
- したがって、範囲も同様に指数分布し、平均は同じである。
- したがって、2つのチャートで管理限界が大きく異なることはない。
また、次のようにも言います。
- 少なくとも私の JMP Pro 18 では、T チャートには整数値が必要であることが確認できます。
- データを 100000 倍すると整数値が得られます。
- Tチャートを探してみる
- そして見る
ファウストG
個別管理図について親愛なる： dlehman1 (レベル V)
事実
- 適合されたワイブル分布の形状パラメータは 1.03 であり、指数分布と一致する値 1 ではありません (これは適合度テストのわずかな違いを説明しています)。したがって、未回答の質問の 1 つは、JMP ヘルプで参照されている T チャートをどのようにして取得するかということです。
は重要です。
事実
- シューハートが 3 標準偏差 (正規分布に基づく) を使用していることと、特定の分布は想定されていないというシューハートの口頭での説明との間に矛盾があります。...特定の分布を指定しなくても便利ですが、3 を使用していることは、正規分布に依存していることを示唆しています (少なくともデフォルトのチャートでは)。以前のドキュメントから手動で入力した LCL と UCL を使用して作成した管理図を添付しました。
前に言ったように、中心極限定理に常に依存します (大文字や太字が嫌いなのはわかっていますが、強調するには重要です)。
Tチャートについては添付ファイルをご覧ください
ファウストG
個別管理図について分布プラットフォームの指数分布を使用してデータを適合できます。適合指数の赤い三角メニューの「分位点」コマンドを使用して、必要な確率として 0.005、0.5、0.995 を指定します。推定された分位点は、ユーザーが指定した管理限界に使用できます。CCB の個別チャートを右クリックし、「限界 > 限界の追加」を選択します。ここで分位点を入力します。
個別管理図についてP チャートは、 UTI (「欠陥」) の患者数を追跡するのに適切と思われます。サンプル サイズは、同じ期間に退院した患者総数です。このようなカウントには、ポアソン分布が使用されます。
個別管理図についてあなたのさらなる説明は間違いなく役に立ちます。あなたのデータはイベント間の時間です (なぜそのようなデータには多くのゼロがあることが多いという説明があったのかわかりません。あなたのデータにはゼロがないので、イベント間の時間がゼロというのはかなり珍しいことだと思います)。いずれにせよ、あなたの提案どおりにデータに 1000 を掛けて整数に丸めたので、ワイブル分布からシグマが設定された T チャートを取得できました。T チャートの写真と、リンクしたドキュメントの式に従って LCL と UCL を定義した「標準」IR チャートの写真を添付します。管理限界が一致していませんが、写真は似ています。理由はわかりません。ドキュメントの式が間違っているか、ワイブル分布と適合した指数分布の違いのどちらかである可能性があります。どちらも同じ定性的な結果を示しています。つまり、プロセスは安定しているようです。しかし、管理限界に大きな違いがあるため、より知識のある人がコメントする必要があります。そして、はい、私は大文字が好きではありません。
個別管理図について親愛なる dlehman1 (レベル V)
あなたは言う
- プロセスは安定しているようです。
- しかし、管理限界に大きな違いがあるため、より知識のある人がコメントする必要があるでしょう。
管理図の値を、T 管理図に必要な「ほぼ整数値」を得るために使用した係数 1000 で割る必要があります。
ありがとう
ファウストG
個別管理図についてMark_Bailey様（スタッフ）
プレビュー
あなたの提案に従って、管理図を見せていただけますか?
試してみましたが、うまくいきませんでした。JMP Student Edition は初めてです。
ありがとう
ファウストG
個別管理図についてはい、昨夜そのことに気付きました。値を 1000 倍にしていたため、管理限界を調整する必要があります。大きさの順序は正しいのですが、それでも一致しません。そのため、違いの原因はわかりません。ただし、JMP から必要な管理図を取得するには、ワイブル分布に基づく T チャートを使用する (データを整数値に変換した後) か、IR 管理図で管理限界を手動で設定するかの 2 つの方法があるようです。
個別管理図について注: JMP 18 では、Quantiles コマンドが Quantile Profiler に置き換えられました。それ以外はプロセスは同じです。
以下は、指数分布、応答、および変換された Log[Response] データからのシミュレートされたデータのサンプルです。
以下は、コントロール チャート ビルダーを使用した応答の XmR チャートです。
望ましい確率を得るために、0.005、0.5、0.995 に対応する分位数に基づく確率限界を使用します。以下は、両方の応答の分布分析です。
以下は、Quantile Profiler をオンにして確率 = 0.005 に設定した、Response に適合した指数分布モデルです。
下限管理限界として 0.00406 を使用します。このプロファイラーを使用すると、他の 2 つの分位数も同様に見つけることができます。
CCB に戻り、個人チャート上で右クリックして、「制限 > 管理限界の設定」を選択します。上記で決定した 3 つの分位数を入力します。
CCB は適切な管理限界で直ちに更新されます。
個別管理図について残念ながら分かりません
ファウストG
追伸
私たちは、
- 私のJMP学生版は稀なイベントを処理できません
- 間違った管理限界を計算する
- データの配布は重要
- CCの通常の公式は中心極限定理により正規分布に基づいている。
個別管理図についてありがとう
今のところ、問題は残っています。
- T管理図は正しいか
- または管理限界がまだ間違っている
- 理論通りに計算されていないため
ファウストG
理論は重要
個別管理図についてファウストG
JMP Student Edition について不満を言いたいようですね。理由はわかりませんが、生産的ではないと思います。あなたが望むことをすべて実行できると主張するソフトウェアはありません。いずれにせよ、ポイント 2 ～ 4 はすべて管理限界に関するものです。ポイント 4 には同意します。通常の管理限界は正規分布に基づいて設定されますが、他の分布や他の考慮事項に基づいてこれらを無効にすることができます。管理限界 (データの特性) と仕様限界 (問題の特性) を区別することは依然として重要だと思います。医療問題 (ここでの問題など) の場合、仕様限界に重点を置きます。プロセスは適切に管理されていても、健康に危険を及ぼす可能性があります。
ちなみに、JMP が特定のデータを扱うのが難しいことが問題である場合は、目的に合った Python または R プログラムを見つけて、それを JMP 内で実行することができます。統計学者の間で比較的大きなユーザー ベースがあるため、R では一般的に特殊なメソッドがより多く利用できます。また、解決しようとしている問題を正確に指定でき、JMP には組み込み機能がない場合、必要なことを実行するスクリプトを作成してくれる人が見つかることがよくあります。私は以前、この方法でコミュニティを使用したことがあります。
興味があるかもしれない最近の記事を見つけました: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08839514.2024.2322362#d1e4814 。詳しく調べたわけではありませんが、これは管理限界と仕様限界のハイブリッドのようなもののようです。少なくとも、これがこれを解釈するための私の高レベルの試みです。経済パラメータを含めることは、データに基づく統計計算に頼るのではなく、管理限界に意味を導入する方法のように思えます。この論文を理解できる人がいたら、これを確認（または反論）し、可能であれば解釈を拡張してください。
個別管理図について以下の私の投稿は完全に無視していただいて結構です。返信は求めていません。投稿をためらっています... 悪意はありません。状況と動機を説明した、Fausto による以前の投稿のパート 1 (全 3 部) をコピーしました。質問を追加しました。
- データは、院内尿路感染症（UTI）の発生率が非常に高いことを懸念する大規模病院システムから提供されました。
「非常に高い割合」とは何ですか? どのように測定されますか? 測定システムは研究されていますか (例: それが UTI であり、他の感染症や健康問題ではないと判断する)? それが病院で誘発または獲得されたもので、患者がすでに患っていた感染症 (おそらく病院に来る前には検出できなかったか測定されていなかった、または患者を訪問した人によって感染したなど) ではないことをどのように判断しますか?
具体的には、病院は、感染率の上昇を迅速に特定する方法として、入院中に尿路感染症に罹患した患者の退院頻度を追跡したいと考えており、逆に、今後のプロセスや材料の変更によって感染が減少するかどうかを監視したいと考えています。
なぜ彼らはこれを追跡したいのでしょうか? 私 削減したいと考えるでしょう。管理図によって答えられる主な質問は次のとおりです。
- 調査はどのように進めるべきでしょうか（特別調査か一般調査か？）
- 調査の取り組みをどこに集中させるべきでしょうか (例: 変動のどの要素が支配的であるか)?
彼らの意図は、原因構造を理解し、おそらく実験やサンプリングを行って原因を明らかにし、最終的に潜在的な解決策を提案することだと思います。彼らに欠けているのは、感染を迅速に測定できる測定方法ではないようです。現在のデータをプロットすることで、どのように 「より良い」対策？ 2 (前回の投稿) で提供された情報に基づくと、彼らは病院が原因/後天的な健康問題 (そのうちの 1 つが UTI) を理解し、その数を減らしたいと考えているのではないかと思います。 彼らは、UTI を別の健康問題に置き換えることで UTI を減らしたいとは思っていません。
根本的な原因は性別によって異なることが多いため、男性患者と女性患者は別々に記録され、この例では男性に焦点を当てています。
これは仮説です。おそらく研究されたことがあるのでしょうか? どのように研究されましたか (一度に 1 つの要素)? 多くのノイズと隠れた要素が関係しています。 彼らの研究ではノイズはどのように考慮されたのでしょうか? 変動の要素を分離するには、指向サンプリングが非常に役立つと思われます。
付録に示されているデータは、男性 UTI 患者間の平均時間が 0.21 日、つまり約 5 時間であり、t チャートの使用に関する分布仮定を満たしているように見えます。
これは現象を測定する最良の方法でしょうか? UTI の重症度は重要ですか? 感染の量を測定できますか? 他に関心のある「Y」はありますか (例: バイタル、他の感染、他の健康問題)。感染した正確な時期を判断するために、患者はどのくらいの頻度で検査されていますか? 他の測定法で感染を相関させたり予測したりできますか?
彼らは病院での感染率を本当に気にしています。 UTI までの平均時間は割合の尺度ですが、各イベントは独立していると考えられるようです (各データ ポイントは、基礎的な健康状態が異なる異なる患者です)。また、病院の影響 (共通の原因と特別な原因の両方) により、類似点がいくつかある可能性もあります。 メトリックをプロットすると、これらのさまざまな変動源をどのように区別するのでしょうか?
データは提案されたtチャート法を使用してプロットされ、統計的制御を示しています。
統計的管理とは何を意味しますか? UTI の量が一定で予測可能であることは良いことでしょうか? 管理限界はどのように「作成」されるのでしょうか。 管理限界は、設計されたサンプリング頻度で変化する x (変数) の関数です。 シューハートのアプローチは、x のサブセットを選択し、それらをサブグループにグループ化することです (議論のために、比較的短期間で)。より長期間にわたって変化する別の x セット (または他の合理的な条件) を選択します。x のサブセットを比較の基準として使用します。 まず、x のサブセットは一貫していますか (範囲チャート)? 一貫している場合は、調査で変化する他の x セットと比較できます。 これは、X バー チャートを使用して行われます。 管理限界は範囲 (x のサブセット) の関数であり、X バー チャートにプロットされるドットはサブグループ間で変化する x の関数です。 このチャートが「管理下」にある場合、サブグループ内の x がプロットされた Y への影響を支配します。 このグラフが「制御不能」である場合、ソース間の関係が優勢になります。
「合理的な理論に基づいてデータを合理的なサブグループに分割することに成功したエンジニアは、長期的には本質的に有利になります...」
シューハート
個別管理図について@ statmanスーパーユーザー
================================================= =====================
「したがって、最初に合理的な理論に基づいてデータを合理的なサブグループに分割することに成功したエンジニアは、長期的には本質的に有利になります...」
シューハート
「すべてのモデルは間違っているが、いくつかは役に立つ」GEP Box
================================================= =====================
statman スーパーユーザー
これらの記述はこの場合役に立ちません!
あなたはそれを考慮したくない
- データは個人である
- そしてそれらは指数分布している
- そして、分布は管理図を作成し、管理限界を計算する上で重要です。
JMP学生版の場合
- レアイベントでは正しく動作しただろう
- JMPコミュニティに迷惑をかけるつもりはない
- 私の手紙で説明した問題で
お願いします
- 信頼できるケースを選ぶ
- 指数分布したデータ
- および個人
- 分析結果をお知らせください（管理図）
その間、モンゴメリーの本からこれを参照してください
ファウストG
個別管理図についてドルマン1レベル V
JMP学生版の場合
- レアイベントでは正しく動作しただろう
- JMPコミュニティに迷惑をかけるつもりはない
- 私の手紙で説明した問題で
学生は稀な出来事を分析する方法を知っていなければならない
提案していただいた論文を読んでから戻ってきます
ファウストG
個別管理図について
個別管理図について@ ドルマン1 レベル V
論文では、…があると示唆されていましたね。
- それはナンセンスだ、
- 研究者（学者）が聖霊によって啓示されない限り
- 彼にTheta_0、LCL、UCLの真の値を伝えます。
- これらの量はデータによって推定されなければならず、数値である。
- （決定）ランダム変数
個別管理図についてマーク・ベイリー、 スタッフf
ありがとう。
私は、指数分布データを使用した個別管理図の真のケースを心待ちにしています。
ファウストG
個別管理図について私の考えをうまく伝えられなくて申し訳ありません。UTI までの平均時間が指数分布する理由がまだよくわかりません。プロセスに対して何らかのアクションが実行されない限り、ランダム (正規) に分布するはずです。
個別管理図について@ スタットマン、スーパーユーザー
あなたはこう書きます:
- UTI までの平均時間が指数分布する理由はまだよくわかりません...
- プロセスに対してアクションが実行されない限り、ランダム (正規) に分布するはずです。
- 「すべてのモデルは間違っているが、いくつかは役に立つ」GEP Box
あなたはそれを受け入れたくない
- データは指数分布しています。
- 「 UTIまでの平均時間」ではありません
- ランダムに分布することは正規分布を意味するものではない
- モデルに関するいくつかのアイデアは完全に間違っている
もう一度、信頼できるケースを見つけてください…
ファウストG
個別管理図についてドルマン1レベル V
あなたが提案した論文には…とあります。
この結果が見つかりません
できますか？
ファウストG
個別管理図についてドルマン1レベル V
2024-10-11
親愛なる同僚の皆様、
Please find my analysis of the Car Seats data given in the paper suggested by ドルマン1レベル V
とても奇妙だと思う
- 制御不能な（OOC）プロセスは
- 管理下（IC）プロセス
どう思いますか？
k1_A、k2_A、k1_B、k2_B
論文に記載されている管理限界です。
ファウストG
個別管理図について制御 (シューハートの定義による) は、良し悪しとは関係ありません。これは仕様の機能です。仕様は通常 (常に) 実際のプロセス データと変動から独立して導き出されます。
私の提案は、シューハートが管理という言葉で何を意味していたかを理解しようと努めることです。彼は管理図法の考案者ですから、それを受け入れるか拒否するかはあなた次第です。私は参加しません。
個別管理図について@ statman 、769 の Kudos を持つスーパー ユーザー
あなたはこう書きます:
- 出ました。
- 「すべてのモデルは間違っているが、いくつかは役に立つ」GEP Box
本当に残念です。
あなたが信頼する管理図には、ケースは表示されません...（ケースを見つけるように頼んだにもかかわらず）
シューハートとボックスを引用しているにもかかわらず、あなたは「実際の」データを処理できず、適切な管理図を作成できないと思います…
データを分析せず、データを提供せず…
あなたは多くの曖昧な発言をした
私の意見では、
- シューハートとデミングの本を研究する
- 彼らの「良い」アイデアを学ぶ
- 「良い」統計書を勉強する
- モデルに関するいくつかの考え方が完全に間違っていることを学ぶ
ファウストG
個別管理図についてこのフォーラムでのあなたの投稿は受け入れられません。あなたはアドバイスを求めてここに来ましたし、多くの人がアドバイスを提供してきました。私たちのほとんどはボランティアで時間を提供しています。あなたの不満は別のフォーラムで吐き出すことをお勧めします。
個別管理図についてこのスレッドは前向きに進展しそうにないので、コメントをオフにします。
ジェフ・パーキンソン
JMP ユーザー コミュニティ モデレーター
