개별 관리도여기에는 지수적으로 분포된 54개의 개별 데이터가 있습니다.
JMP는 데이터를 분석하고 이상한 관리도를 제공합니다.
왜?
첨부파일을 참조하세요
파우스토 갈레토
품질 및 공정 엔지니어링윈도우Re: 개별 관리도커뮤니티에 오신 것을 환영합니다. 게시물에 맥락이 부족하여 구체적인 피드백을 제공할 수 없어 죄송합니다. 데이터 세트와 X, MR 차트가 있는 Word 문서를 첨부했습니다. 데이터를 분석하는 사람은 해당 제어 차트 플랫폼을 실행(요청)했을 것입니다. 데이터가 논리적 시리즈(예: 시간)에 있고 합리적인 하위 그룹이 없는 경우 해당 차트로 데이터를 보는 것이 좋습니다. 제어 차트는 사용하기 위해 특정 분포를 가정하지 않습니다.
Re: 개별 관리도친애하는 statman님,
답변해 주셔서 감사합니다.
저는 여러분께 좀 더 많은 정보를 제공하고자 노력했습니다.
- 54개 숫자는 UTI(요로감염)입니다.
- 병원에서 수집
- 그것은 개인으로 분석할 단일 데이터입니다.
- 데이터를 제공하는 "프로세스"가 IC(제어 중)인지 OOC(제어 불능)인지 평가하라는 요청을 받았습니다.
- 데이터 분포는 지수적입니다.
제 의견으로는, 첨부 파일에 나와 있는 JMP 관리도는 오해의 소지가 있습니다...
귀하의 진술
- "통제 차트는 그것을 사용하기 위해 어떤 특별한 분포도 가정하지 않습니다."
적합하지 않습니다.
파우스토G
Re: 개별 관리도이는 "데이터를 제공하는 '프로세스'가 IC(제어 중)인지 OOC(제어 불능)인지 평가하라는 요청"을 의미합니다.
숙제 문제인가요? 데이터는 어떻게 수집되었나요? 시계열인가요? 합리적인 순서인가요? 그렇지 않다면 X, MR 차트가 적절하지 않을 수 있습니다. 이상치에 대한 분포 분석을 할 수 있지만 IC와 OOC는 합리적인 시리즈(예: 시간)를 의미합니다.
IC와 OOC의 의미를 이해하십니까? 이 두 가지 모두 데이터가 수집된 방식과 비교되는 내용의 함수입니다. 예를 들어, X, MR 차트는 연속 데이터 포인트 범위로 추정된 단기 변동(X 차트에 관리 한계로 표시됨)을 차트에 표시된 X의 장기 변동과 비교합니다. 합리적인 하위 그룹이 있는 경우 차트는 하위 그룹 내 변동을 하위 그룹 간 변동과 비교합니다.
통제 차트 방법(또는 그 부족)과 관련된 분포 가정에 대해서는 다음을 참조하세요.
Shewhart, Walter A. (1931) "제조제품 품질의 경제적 통제" , D. Van Nostrand Co., NY
Wheeler, Donald 및 Chambers, David(1992) " 통계적 공정 관리 이해 " SPC Press(ISBN 0-945320-13-2)
Re: 개별 관리도저는 statman의 추가 맥락에 대한 의견에 동의하지만, 여기서 조금 더 추측할 수 있다고 생각합니다. 데이터가 실제로 올바른 시계열 순서라고 가정하면, 통제 차트가 이상하게 보이지 않습니다. 시리즈가 끝나갈 무렵에 무언가가 바뀌었고 "통제 불능"인 것으로 보입니다. "통제 불능"의 정확한 의미는 그 누락된 맥락에 따라 달라집니다. 저는 요로 감염이나 여기서 정확히 무엇을 측정하는지에 대해 잘 모르지만, 측정되는 내용이 시리즈의 나머지 부분과 크게 다른 지점이 분명히 있습니다.
분포가 "지수적"이라는 말이 무슨 뜻인지 이해가 안 갑니다. 분포 없는 관리도가 "적합하지 않다"는 당신의 의견도 이해가 안 갑니다. 또한 관리도에 대해 "이상하다"고 생각하는 부분도 이해가 안 갑니다. 아마도 그 3가지 요점에 대해 자세히 설명해 주실 수 있을 겁니다.
Re: 개별 관리도친애하는 statman, Super User
- 그것은 숙제가 아닙니다!
- 당신은 내가 통제 차트를 모른다고 생각하는 것 같습니다
- 저는 실제로 통제 차트 이론에 대한 "심오한"(데밍 참조!) 지식을 가지고 있습니다.
- 그리고 당신이 인용한 책들을 알고 있어요
- JMP의 데이터 분석이 잘못되었다고 말할 수 있게 되었어요!
- IC와 OOC의 의미를 잘 알고 있어요!
저는 JMP를 사용하는 데 익숙하지 않아서 파일에 있는 데이터를 분석하는 것부터 시작했습니다.
저는 JMP(Chiappa)에 편지를 써서 JMP에서 만든 CC가 잘못되었다는 큰 문제를 알렸습니다!
Chiappa(JMP) 씨는 커뮤니티에 답변을 요청해 보라고 제안했습니다.
나는 그것을 했습니다.
- 하위 그룹 내 변동 및 하위 그룹 간 변동은 없습니다. 데이터는 개별 데이터이므로 이에 따라 분석해야 합니다.
CC가 잘못되었다는 것을 이해하지 못한다면 당신은 나(JMP의 새로운 사용자)를 도울 수 없습니다.
파우스토G
Re: 개별 관리도
친애하는 dlehman1
레벨 5
당신은 이렇게 말합니다:
- 측정 내용이 나머지 부분과 크게 다른 지점이 분명히 있습니다.
그 지점은 JMP의 잘못된 분석에 달려 있습니다.....
statman에게 한 답변을 참조하세요.
당신은 이렇게 말합니다:
- 분포가 "지수적"이라는 말이 무슨 뜻인지 이해할 수 없습니다.
확률론 책을 좀 읽고 "지수 분포"를 찾아보세요.
당신은 이렇게 말합니다:
- 또한 분포 없는 관리도가 "적합하지 않다"는 귀하의 의견도 이해할 수 없습니다.
- 또한 저는 당신이 통제 차트에 대해 "이상하다"고 생각하는 부분이 무엇인지 이해할 수 없습니다.
statman에게 한 답변을 보세요: JMP 관리도는 틀렸어요!
저는 JMP를 사용하는 데 익숙하지 않아서 파일에 있는 데이터를 분석하는 것부터 시작했습니다.
저는 JMP(Chiappa)에 편지를 써서 JMP에서 만든 CC가 잘못되었다는 큰 문제를 알렸습니다!
Chiappa(JMP) 씨는 커뮤니티에 답변을 요청해 보라고 제안했습니다.
나는 그것을 했습니다.
.. 그리고 저는 JMP를 사용하여 데이터를 올바르게 분석하는 방법을 알려주는 사람을 기다리고 있습니다.
나는 JMP를 사용하여 그 방법을 배우고 싶습니다
분포가 "지수적"이라는 말이 무슨 뜻인지 이해가 안 갑니다. 분포 없는 관리도가 "적합하지 않다"는 당신의 의견도 이해가 안 갑니다. 또한 관리도에 대해 "이상하다"고 생각하는 부분도 이해가 안 갑니다. 아마도 그 3가지 요점에 대해 자세히 설명해 주실 수 있을 겁니다.
@faustoG
이 토론에 참여한 모든 사람에게 그들이 틀렸다고 말하는 대신, 아마도 당신이 수행한 데이터 분석을 제공할 수 있을 것입니다.
그러면 포럼의 다른 회원들이 귀하의 결과와 JMP 관리도의 결과의 차이점을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
침착함을 유지하고 존중심을 가지세요.
Re: 개별 관리도
~에게 빅터_G
슈퍼 유저
감사합니다
저는 차분하고 예의 바릅니다.
제가 첨부한 파일을 읽어 보셨나요?
그렇지 않다면, 읽어보시고 제가 JMP에 잘못된 관리도에 관해 쓴 글을 참고해주세요.
- 저는 JMP를 사용하는 데 익숙하지 않아서 파일에 있는 데이터를 분석하는 것부터 시작했습니다.
- 저는 JMP(Chiappa)에 편지를 써서 JMP에서 만든 CC가 잘못되었다는 큰 문제를 알렸습니다!
- Chiappa(JMP) 씨는 커뮤니티에 답변을 요청해 보라고 제안했습니다.
- 나는 그것을 했습니다.
- .. 그리고 저는 JMP를 사용하여 데이터를 올바르게 분석하는 방법을 알려주는 사람을 기다리고 있습니다.
- 나는 JMP를 사용하여 그 방법을 배우고 싶습니다
나에게는 해결책이 없습니다:
JMP를 사용하여 지수적으로 분포된 데이터에서 참 CC를 찾고 싶습니다!
저는 JMP 커뮤니티에 그들이 틀렸다고 말하지 않습니다. 저는 그들 모두에게 (제 파일에서 찾을 수 있는) JMP로 수행한 분석이 잘못되었다고 말할 뿐입니다. 즉, 데이터가 지수적으로 분포한다는 점을 고려하지 않았다는 것입니다.
- 왜 모든 사람이 이 지점이 중요하지 않다고 생각하는 걸까요?
파우스토G
Re: 개별 관리도알겠습니다. 몇 가지 답변과 설명이 필요합니다(파일을 살펴보았습니다):
- 이 편지는 이탈리아어로 쓰여 있습니다. 저는 이탈리아어를 말하거나 쓰지 못하거나 이해하지 못하기 때문에(그리고 포럼의 다른 많은 사용자들도 비슷한 상황에 처해 있을 수 있습니다) 문제를 이해하는 데 중요한 맥락이 부족할 수 있습니다.
- 큰 문제를 언급했지만, 어떻게/왜/무엇이 문제인지 설명하지 않았습니다. 관리도 및/또는 관리 한계 계산이 어떻게/왜 잘못된 것일까요? 계산된 관리 한계에서 검출된 샘플이 적기 때문인가요(그리고 더 많은 것을 기대하고 있었나요)? 기대/결과는 무엇인가요? 비교하고 싶은 사양 한계가 있나요(분석의 목표가 측정 프로세스를 확인하는 것이라고 암시하는 듯합니다)?
- @jthi 의 게시물을 읽어 보는 것이 좋습니다. 정답을 정답에 빠르게 맞추는 방법 . 이 게시물은 토론을 통해 해결책을 찾을 수 있도록 질문을 구성하는 데 도움이 됩니다. 이 예에서 JMP의 것과 비교할 참조/분석이 없으며 마지막 것(JMP)은 만족스럽지 않습니다. 귀하가 무엇을 찾고 있는지 모르거나 분석의 예와 기대하는 "정답"/결과를 제공하지 않으면 결코 도움이 되지 않습니다.
- 그동안 JMP와 계산이 어떻게 수행되는지에 익숙하지 않으신 것 같으니, Control Chart Builder 에 대한 설명서를 읽어보시기 바랍니다.
게시물에는 느낌표나 굵은 글씨의 문장, 단어, 대문자를 사용할 필요가 없습니다. 이런 것들은 피하세요.
우리는 JMP 사용자들의 존중하는 커뮤니티로, 여가 시간에 모든 JMP 사용자를 도울 의향이 있습니다. 다른 사람을 존중하지 않는다면 아무도 당신을 도울 수 없습니다.
통계적인 부분에 모두가 집중할 수 있도록 맥락, 정답 및 분석을 더 자세히 설명해 주시기 바랍니다.
Re: 개별 관리도Victor_G의 의견에 동의합니다. 언어가 달라서 오해가 있을 수 있다는 걸 알고 있으므로, 모두가 조금만 인내심을 가지면 도움이 될 겁니다. 귀하의 의견에서 제가 이해하지 못하는 것은 바로 JMP의 관리도에서 무엇이 잘못되었는지 정확히 알 수 없다는 것입니다. 솔직히 잘 모르겠으므로, 저희에게 알려주시면 저희가 귀하를 도울 수 있거나 JMP에서 무엇이 잘못되었는지 확인할 수 있습니다. 또한, 저는 지수 분포에 대해 잘 알고 있지만, 그것이 관리도와 어떤 관련이 있는지 잘 모르겠습니다. 말씀드렸듯이, 관리도는 특정 분포를 가정하지 않습니다. 데이터가 지수 분포에서 나온 것으로 알고 있다면 데이터가 그 분포에 얼마나 가까운지 확인할 방법이 있습니다. 하지만 관리도는 시간 불변 분포가 아니라 시간에 따른 데이터를 조사합니다. 두 가지(알려진 분포와 관리도)를 결합하면 관리도를 만들기 전에 데이터를 일부 처리하는 것이 좋을 것 같습니다. 예를 들어, 특정 지수 분포와의 편차를 검토하고 이를 관리도에 표시할 수 있습니다. 저는 가정된 지수 분포가 어떻게 생겼는지 알 만큼의 의학적 배경 지식이 없습니다.
Re: 개별 관리도여러분 모두에게,
JMP 버전의 가능한 원인을 찾은 것 같습니다.
제 생각에는 제 JMP에는 기능이 하나 없습니다.
여러분 중 일부가 원하면, 자신의 버전으로 다음을 시도해 볼 수 있습니다.
제가 업로드한 문서에서 제 차트와 다른 차트를 찾아보세요.
당신이 내 인사를 전하고 싶어하기를 바랍니다
파우스토G
Re: 개별 관리도저는 JMP Pro 18을 가지고 있으며 Rare Event Chart와 Normal IR Chart를 만들었습니다. 둘 다 동일하며 귀하의 문서에 있는 것과 동일합니다(귀하가 틀렸다고 말씀하신 것). 저는 여전히 귀하가 틀린 부분을 어떻게 생각하는지 이해하지 못합니다. 또한 귀하의 데이터를 지수 분포에 대해 테스트했는데, 실제로 값은 지수 분포에서 나온 것처럼 보입니다. 지적하신 대로, 해당 분포는 통제 차트와 관련이 없습니다. 통제 차트는 분포가 없습니다. 그래서 저는 여전히 JMP에서 생성하는 통제 차트에 대해 귀하가 "틀렸다"고 생각하는 부분이 무엇인지 의아합니다.
Re: 개별 관리도또한 데이터가 의미 있는 시간 순서에 있는지 여부도 여전히 혼란스럽습니다. 저는 데이터에 대한 시계열 분석을 수행했고(데이터가 순서에 있다고 가정하고) 자기 상관 관계가 없는 것으로 보입니다. 또한, 데이터에 지수 분포를 적용하면 척도 매개변수가 0.2143인 지수와 매우 가깝게 맞습니다. 초기 질문을 명확히 해 주시면 도움이 될 것입니다. 실제로 관리도에 관심이 있습니까? 아니면 데이터가 실제로 지수 분포에서 나온 것처럼 보이는지 보고 싶습니까? 질문이 후자라면 특정 분포에서 나왔다는 것을 증명할 수 없지만 지수인지 여부를 검정할 때 해당 가설을 기각하는 것과는 거리가 멉니다.
다시 말해, 그 데이터는 지수적 데이터 생성 프로세스에서 나온 것처럼 보입니다. 시간 순서에 따라 있고 의미 있는 관리 한계에서 벗어나는지 조사하는 데 관심이 있다면, 대부분 그 한계 내에 있는 것처럼 보인다고 말하고 싶습니다. 물론, 측정되는 내용과 의미 있는 관리 한계가 무엇인지에 대한 추가 정보가 있으면 더 많은 것을 말할 수 있습니다. 하지만 데이터 관점에서만 보면, 저는 그렇게 결론 내릴 것입니다.
Re: 개별 관리도당신은 이렇게 썼습니다:
- 지적된 바와 같이, 해당 분포는 관리도와 관련이 없습니다. 관리도는 분포가 없습니다.
- 그래서 저는 JMP가 생성하는 통제 차트에 대해 당신이 "잘못된" 점을 찾는 데 여전히 혼란스럽습니다.
관리 차트는 "분배가 자유롭지 않습니다 ".
이전에 말했듯이, 정규분포를 설명하기 위해 슈하트의 공식이 사용됩니다 .
지수 분포 때문에 JMP Pro 18에서는 T 차트를 사용하여 다른 차트를 생성할 것으로 예상했습니다...
그 점에 대해 미안합니다.
시도해 주셔서 감사합니다.
파우스토G
Re: 개별 관리도당신은 이렇게 말합니다:
- 귀하의 첫 번째 질문을 명확히 해주시면 감사하겠습니다. 귀하가 관심 있는 것이 정말로 관리도입니까 ?
예.
당신은 또한 이렇게 말합니다:
- 시간 순서대로 나열되어 있고, 의미 있는 관리 한계 에서 벗어나는지 조사하는 데 관심이 있다면, 대부분 그 한계 내에 있는 것처럼 보일 것이라고 말하고 싶습니다.
- 물론, 측정되는 내용과 의미 있는 통제 한계가 무엇인지에 대한 추가 정보가 있으면 더 많은 것을 말할 수 있습니다. 하지만 데이터 관점에서만 보면, 제가 결론 내릴 것은 다음과 같습니다.
JMP에서 찾은 관리 한계는 의미가 없습니다 .
추가 정보는 데이터 분포가 지수적이라는 것입니다.
이전 답변을 참조하세요: 정규 분포... JMP에서 사용됩니다.
Re: 개별 관리도이제 질문을 이해한 것 같습니다. 저는 관리도 전문가가 아니므로 전문가가 아닌 답변을 드리고 다른 사람이 더 자세히 설명하도록 하겠습니다. Shewhart 관리도는 정규 분포를 가정하지 않지만(관리 한계는 데이터에서 계산됨) 관리 한계를 설정하는 데 사용되는 표준 편차 수를 결정하는 임의 효과에 대해 암묵적으로 정규 분포를 가정하는 것 같습니다. T 관리도는 Weibull 분포를 사용하여 관리 한계를 설정하는 것으로 보입니다. 귀하의 데이터가 지수 분포에서 나온 것 같으므로 관리 한계가 지수 분포를 기반으로 하는 관리도를 찾고 있습니까? 그렇다면 해당 옵션이 있는지 모르겠지만 다른 사람이 알고 있을 수도 있습니다.
저는 통제 한계에 대해 더 일반적으로 생각해 볼 가치가 있다고 생각합니다. 기본 분포에 대해 어떤 가정을 하든 통제 한계는 주제가 아닌 데이터에서 설정됩니다. 귀하의 맥락에서는 사양 한계가 더 적절할 수 있습니다. 적절한 의학적 지식에 따라 일련의 측정이 의미 있는 변동 한계 밖에 있는지 확인하는 것이 관련이 있을 수 있습니다. 의학에 기반하고 특정 데이터 시리즈에 기반하지 않습니다. 저는 한계가 주제 영역 지식에 의해 주도되는 것보다 데이터에 의해 주도되는 것이 더 합리적이라고 생각하는 것이 가치가 있다고 생각합니다.
Re: 개별 관리도정확히 그렇지 않습니다. 슈하트의 주장은 근본적으로 기본 분포와 상관없이 평균과 표준 편차가 유용한 추정치라는 것에 대한 것입니다. 사실 그는 그의 책에서 다음과 같이 말합니다.
"...기저 분포가 알려지지 않은 경우에도 통계의 평균과 표준 편차를 활용할 수 있습니다."
그는 체비체프의 정리를 사용하여 "문제가 존재하는 경우"를 합리적으로 식별하는 한계를 확립하고, 문제가 없을 때 문제가 있다고 결론 내리는 경제성에 관한 경험적 증거를 뒷받침합니다.
이전에 참조한 내용 참조: Shewhart, Walter A. (1931) "제조 제품 품질의 경제적 제어" , D. Van Nostrand Co., NY, 19장, p.275-278
Re: 개별 관리도귀하의 필요 사항을 해결하는 것 같은 이 참고 자료를 찾았습니다: https://brunochassagne.wordpress.com/2011/10/02/control-charts-for-exponential-distributions/ . 정확성에 대해서는 말씀드릴 수 없지만, 귀하의 데이터에 대한 첨부 파일에서 해당 문서에 나와 있는 대로 LCL과 UCL을 수동으로 설정했습니다(제 파일은 유럽 쉼표가 아닌 소수점을 사용합니다). 데이터가 지수 분포에 매우 가까웠기 때문에 데이터가 관리도에서 관리 한계 내에 있는 이유를 설명할 수 있다고 생각합니다. 첨부된 스크립트: 하나는 분포 적합성(0.21의 척도 매개변수를 제공했으며, 이를 사용하여 문서에 명시된 대로 UCL을 도출했습니다)을 위한 것이고, 다른 하나는 수동으로 관리 한계를 설정한 관리도용입니다.
Re: 개별 관리도친애하는 dlehman1 (레벨 V) 님,
당신은 말한다:
- Shewhart 관리도는 정규 분포를 가정하지 않지만
- 관리 한계는 데이터로부터 계산됩니다.
Shewhart의 책을 읽으면 진실을 알 수 있습니다. Shewhart의 책(1931) 294페이지에서 발췌, 당신은 찾을 것이다
이는 일반적인 분포를 기반으로 합니다.
관리 한계는 반드시 데이터로부터 계산되어야 합니다.
당신은 또한 (매우 중요)라고 말합니다
- T 관리도는 관리 한계를 설정하기 위해 와이블 분포를 사용하는 것으로 보입니다.
이는 제가 T 차트를 제안했을 때 바로 제가 바랐던 바였습니다 (안타깝게도 제 JMP 학생용 버전에서는 표시되지 않습니다).
지수 분포는 모양 매개변수 = 1인 WEIBULL 분포입니다.
그러니, "T 차트" "와이블"로 "희귀 이벤트"를 시도해 보세요... 결과가 나옵니다...
감사합니다
파우스토G
Re: 개별 관리도친애하는 statman (슈퍼 유저)님,
dlehman1 에게 보낸 이전 답변을 참조하세요.
슈하르트가 "체비체프 정리"를 언급한 것은 사실이지만, 그것은 중심 극한 정리에 기반한 공식을 사용했습니다...
JMP에서 T 차트를 시도해 보세요
감사해요
파우스토G
Re: 개별 관리도친애하는 dlehman1 (레벨 V) 님,
감사합니다.
안타깝게도 파일을 열면 데이터만 보이고, 제 JMP 학생용 버전에서는 그 외의 내용은 아무것도 보이지 않습니다.
T 차트를 DOCX 파일이나 PDF 파일로 복사해 주시겠습니까?
당신이 언급한 문서는 잘 알고 있습니다...
감사합니다
파우스토G
Re: 개별 관리도아마도 statman(또는 다른 사람)이 여기서 몇 가지 질문에 도움을 줄 수 있을 것입니다. 첫째, JMP 도움말은 T 차트( https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/?os=win&source=application#page/jmp/statistical-details-for-t-charts.shtml#ww1149445 )에 대해 설명하지만 Control Chart Graph Builder(또는 다른 곳)에서 그러한 옵션을 찾을 수 없습니다. Rare Event 관리 차트는 보입니다. Shewhart 관리 차트와 동일한 그림을 제공합니다. 이전에 링크한 문서를 사용하여 지수 분포에 대한 LCL 및 UCL을 수동으로 만들 수 있습니다. 또한 지수 분포와 Weibull 분포를 모두 원래 데이터에 맞춰 보았습니다. 지수 분포가 약간 더 잘 맞지만 둘 다 매우 가깝습니다. 적합된 와이블 분포의 모양 매개변수는 1.03이며, 이는 지수 분포와 일치하는 값 1이 아닙니다(이로 인해 적합도 검정에서 약간의 차이가 발생합니다).
따라서 답이 없는 질문 중 하나는 JMP 도움말에서 참조하는 T 차트를 얻는 방법입니다. 또 다른 질문(더 개념적)은 Shewhart가 3개의 표준 편차(정규 분포 기반)를 사용한 것과 Shewhart가 특정 분포를 가정하지 않는다는 구두 설명 사이의 차이입니다. 그 차이는 단지 의미론일 수 있습니다. 추정된 표준 편차를 사용하여 관리 차트를 구성할 수 있으며 특정 분포를 지정하지 않고도 유용할 수 있지만 3을 사용하면 정규 분포에 의존하는 것으로 보입니다(적어도 기본 차트에서는).
이전 문서에서 직접 입력한 LCL과 UCL을 사용하여 제작한 관리도를 첨부했습니다.
Re: 개별 관리도희귀 이벤트 생성 및 시그마 변경
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/rare-event-control-charts.shtml
Re: 개별 관리도감사합니다.
Control Chart와 Bruno File을 분석한 후 다시 돌아오겠습니다.
파우스토G
Re: 개별 관리도Rare Event가 내 파일에서 회색으로 표시되어 있습니다. 이벤트 간 시간에 대한 추가 변수가 필요하기 때문이라고 생각합니다.
Re: 개별 관리도감사합니다. 하지만 "JMP 학생용 버전"에는 유용하지 않습니다.
커뮤니티의 다른 사람들에게도 유용했으면 좋겠습니다.
파우스토G
Re: 개별 관리도@dlehman1 값이 모두 정수가 아니기 때문에 회색으로 표시될 가능성이 큽니다.
Re: 개별 관리도@jthi 확인해보니 해당 옵션은 정수 값에만 사용할 수 있다는 말이 맞습니다. 그 이유가 궁금하신가요? 그리고, 그걸 감안하면 FaustoG가 게시한 데이터에 적합한 차트가 아닌 것 같습니다. 지수 과정에서 나오는 데이터에 대한 관리 차트를 만드는 연속 옵션이 있나요? 제가 사용한 LCL과 UCL에 대한 계산(제가 링크한 문서에 근거)이 이를 모델링하는 올바른 방법인가요?
Re: 개별 관리도저는 희귀 사건 관리도에 대해 잘 알지 못합니다(적어도 더 이상 기억하지 못합니다). 하지만 여기서는 Y 매개변수 선택이 중요하다고 생각합니다.
"AT 차트는 마지막 이벤트 이후 경과된 시간 간격을 측정합니다. 차트의 각 지점은 드문 이벤트가 이전에 발생한 이후 경과된 시간 간격 수를 나타냅니다."
Re: 개별 관리도@dlehman1
@jthi
JMP 가이드에서 나는 다음을 발견했습니다.
- T 차트에서 모든 점이 관리 한계 내에 있는 것으로 보입니다. Individual & Moving Range 차트는 한계가 너무 좁아서 분석에 적합하지 않은 것이 분명합니다.
Rare Events의 JMP 학생용 버전에서 다음을 볼 수 있습니다.
- G 차트도 아니고 T 차트도 아니야
- G 차트에는 정수 값이 필요하지만 T 차트에는 필요하지 않습니다.
파우스토G
Re: 개별 관리도@jthi
- T 차트의 데이터는 시간, 일, 월, 년 단위의 "이벤트 간 시간"(TBE) 측정값이며 정수 값이 아닙니다.
파우스토G
Re: 개별 관리도제가 아는 한, JMP Student Edition은 JMP Pro와 정확히 같아야 합니다(라이선싱만 다름) https://www.jmp.com/en_fi/academic/licensing-for-students.html . 어떤 JMP 버전을 사용하고 계신가요? 18?
저는 이전에 이것을 언급했습니다 https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/rare-event-control-charts.shtml
Re: 개별 관리도@dlehman1
- 데이터가 평균 "세타"를 갖는 지수 분포를 갖고 있으므로 범위도 동일한 평균 "세타"를 갖는 지수 분포를 갖습니다.
- 그러면 데이터와 MR의 관리도는 거의 동일한 관리 한계를 갖는다.
"Untitled.jmp"의 차트가 서로 일관성이 없습니다.
매개변수 betaW=1.03에는 betaE=1을 포함하는 신뢰 구간이 있습니다.
따라서 Weibull의 T 차트는 목적에 적합합니다.
파우스토G
Re: 개별 관리도@jthi
예: JMP 학생 버전 18
너는 보여줘
JMP에서 보면 말도 안되는 소리입니다.
그들이 어떻게 그것을 정당화하는지 모르겠습니다...
"피코초"를 사용하여 1초의 일부를 정수 값으로 변환할 수 있습니다.
원하신다면 문서의 값을 1000으로 곱하여 T 차트를 만들어 보세요.
무슨 일이 일어나는지 보자
파우스토G
Re: 개별 관리도저는 적어도 제 JMP Pro 18에서 T 차트에 정수 값이 필요하다는 것을 확인할 수 있습니다. 그 이유는 잘 모르겠고, 수학적으로나 개념적으로 왜 필요한지도 명확하지 않습니다(아마도 JMP에 특화된 계산적 이유일 수도 있지만, 모르겠습니다). 어쨌든 귀하의 데이터가 이벤트 간 시간을 측정하고 있다는 것이 명확하지 않습니다. 여전히 무엇이 측정되고 있는지 설명하지 않았습니다. 또한 제가 첨부한 파일에서 계산한 관리 한계에 대해 귀하가 말하는 것이 잘못되었다는 것도 이해할 수 없습니다. 대문자, 굵은 글꼴, 거친 단어는 삼가해 주시기 바랍니다. 언어적 차이 때문일 수 있지만, 그럼에도 불구하고 산만하고 불쾌합니다. 저는 관리 차트를 많이 사용하지 않으므로 가장 간단한 것 외에는 다른 것에 대한 배경 지식이 많지 않습니다. 귀하의 경우는 그렇지 않습니다. 귀하의 데이터에 적합한 것이 무엇인지 이해하고 싶고 저도 도움을 드리려고 합니다. "이러한 데이터의 전통적인 플롯은 0에 많은 점을 포함할 수 있습니다"라는 인용한 섹션도 귀하의 데이터(이러한 특성이 없음)와 일치하지 않는 것 같습니다. 이러한 측정이 무엇인지에 대해 말씀해 주시면 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
Re: 개별 관리도당신은 글을 쓴다
- 어쨌든, 귀하의 데이터가 이벤트 사이의 시간을 측정하고 있다는 것이 명확하지 않습니다.
- 아직 측정되는 내용을 설명하지 않았습니다.
- 이러한 측정값이 무엇인지 알려주시면 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 데 도움이 될 것 같습니다.
이는 데이터를 보여주는 문서에서 가져온 것입니다.
(나는 더 이상 아무것도 모른다). 그러니까, 부탁드려요...
- 데이터는 병원 내 요로감염(UTI)의 매우 높은 비율과 관련된 대형 병원 시스템에서 제공되었습니다. 구체적으로, 병원은 병원에 있는 동안 UTI를 앓은 환자의 퇴원 빈도를 추적하여 감염률 증가를 빠르게 파악하거나, 반대로 다가올 프로세스나 물질적 변화로 인해 감염이 줄었는지 모니터링하고자 합니다. 근본 원인은 종종 성별에 따라 다르기 때문에 남성과 여성 환자는 별도로 차트에 표시되고 이 예는 남성에 초점을 맞춥니다.
부록에서 볼 수 있는 데이터는 t 차트 사용에 대한 분포 가정을 충족하는 것으로 보이며, 남성 UTI 환자 간 평균 시간은 0.21일 또는 약 5시간입니다. 데이터는 제안된 t 차트 방법을 사용하여 표시되었으며 통계적 통제를 보여줍니다. - 의료 환경에서 이와 유사한 지표를 추적하는 것의 중요성은 감염률 증가를 빠르게 파악하는 것이며, 이는 병원에 두 가지 상당한 비용을 초래합니다. 환자의 건강 비용은 상당하며 입원 중에 감염에 걸린 환자의 사망률이 높아 더욱 심각해집니다. 질병통제예방센터가 보고한 가장 최근 연도인 2002년에 미국에서 중환자실에 있지 않은 성인 중 병원에서 발생한 UTI는 약 424,060건, 사망자는 13,088명으로 추산되었습니다(Klevens et al. 007). 또한 병원의 재정적 비용이 상당하며, Medicare는 더 이상 병원에서 발생한 감염을 치료하는 데 드는 비용을 보장하지 않습니다. 이 연구에서 UTI를 앓은 환자의 약 80%가 Medicare 또는 Medicaid로 보장되어 병원에 매우 큰 비용이 발생했습니다.
- 차트에서 볼 수 있듯이, 데이터는 프로세스 저하나 개선의 징후를 보여주지 않지만, 차트를 지속적으로 모니터링하면 그러한 변화를 가능한 한 빨리 감지할 수 있습니다.
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이것이 데이터 분석에 도움이 되나요?
당신은 또한 이렇게 말합니다:
- 그리고 제가 첨부한 파일에서 계산한 관리 한계에 문제가 있다는 말도 이해가 안 갑니다.
내가 이전에 말했듯이
- 데이터는 지수적으로 분포됩니다
- 따라서 범위는 동일한 평균을 갖는 지수적으로 분포됩니다.
- 따라서 두 차트의 관리 한계는 크게 다를 수 없습니다.
당신은 또한 이렇게 말합니다:
- 최소한 JMP Pro 18에서는 T 차트에 정수 값이 필요하다는 것을 확인할 수 있습니다.
- 내 데이터를 100000으로 곱하면 정수 값이 나옵니다.
- T 차트를 찾아보세요
- 그리고 보세요
파우스토G
Re: 개별 관리도에게 : dlehman1 (레벨 V)
사실
- 적합된 Weibull 분포는 지수 분포와 일치하는 값 1이 아닌 1.03의 모양 매개변수를 갖습니다(적합도 검정의 미세한 차이를 설명). 따라서 답이 없는 질문 중 하나는 JMP 도움말이 참조하는 T 차트를 얻는 방법입니다.
중요합니다.
사실
- Shewhart가 3개의 표준 편차(정규 분포에 기반)를 사용한 것과 Shewhart가 특정 분포를 가정하지 않는다는 구두 설명 사이의 불일치. ...특정 분포를 지정하지 않고도 유용하지만, 3을 사용하면 정규 분포에 의존하는 것으로 보입니다(적어도 기본 차트에서는). 이전 문서에서 수동으로 입력한 LCL과 UCL을 사용하여 제작한 관리 차트를 첨부했습니다.
앞서 말했듯이 중심 극한 정리에 항상 따릅니다(대문자와 굵은 글씨를 좋아하지 않는다는 건 알지만, 강조하기 위해서는 중요하거든요).
T 차트에 대한 내용은 첨부 파일을 참조하세요.
파우스토G
Re: 개별 관리도Distribution 플랫폼에서 지수 분포를 사용하여 데이터를 피팅할 수 있습니다. Fitted Exponential의 빨간색 삼각형 메뉴에서 Quantiles 명령을 사용하고 원하는 확률에 대해 0.005, 0.5, 0.995를 지정합니다. 그런 다음 추정된 분위수를 사용자 지정 관리 한계에 사용할 수 있습니다. CCB에서 Individuals 차트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Limits > Add Limits를 선택합니다. 여기에 분위수를 입력합니다.
Re: 개별 관리도P-차트는 UTI('결함') 환자 수를 추적하는 데 적합한 것으로 보이며, 샘플 크기는 같은 기간에 퇴원한 총 환자 수입니다. 이 경우와 같은 카운트에는 포아송 분포가 사용됩니다.
Re: 개별 관리도귀하의 추가 설명은 분명히 저에게 도움이 됩니다. 귀하의 데이터는 이벤트 간 시간입니다(왜 그러한 데이터는 종종 많은 0을 갖는다고 설명하는지 잘 모르겠습니다. 귀하의 데이터는 0이 없고 이벤트 간 0 시간은 매우 이례적이라고 생각합니다). 어쨌든, 저는 귀하가 제안한 대로 데이터를 1000으로 곱하고 정수로 반올림하여 Weibull 분포에서 시그마 집합이 있는 T 차트를 얻을 수 있었습니다. 저는 T 차트와 "표준" IR 차트의 사진을 첨부합니다. 여기서 저는 링크한 문서의 공식에 따라 LCL과 UCL을 정의했습니다. 그림은 비슷하지만 관리 한계는 일치하지 않습니다. 이유는 잘 모르겠습니다. 문서의 공식이 잘못되었거나 Weibull과 적합 지수 분포의 차이일 수 있습니다. 둘 다 동일한 정성적 결과를 보여줍니다. 즉, 프로세스가 안정된 것 같습니다. 하지만 관리 한계의 큰 차이는 더 많은 지식이 있는 누군가가 의견을 제시해야 한다는 것을 의미합니다. 그렇죠, 저는 대문자를 좋아하지 않아요.
Re: 개별 관리도~에게 dlehman1 (레벨 V)
당신은 말한다
- 과정이 안정적으로 진행되는 것 같습니다.
- 그러나 통제 한계의 차이가 크기 때문에 더 많은 지식이 있는 사람의 의견이 필요합니다.
T 차트에 필요한 "거의 정수 값"을 얻는 데 사용한 계수인 1000으로 관리 차트의 값을 나누어야 합니다.
감사합니다
파우스토G
Re: 개별 관리도친애하는 Mark_Bailey (직원)
시사
귀하의 제안에 따라 통제 차트를 보여주시겠습니까?
시도했지만 성공하지 못했습니다. 저는 JMP Student Edition을 처음 사용합니다.
감사합니다
파우스토G
Re: 개별 관리도네, 저는 어젯밤에 그것을 깨달았습니다. 제가 값을 1000으로 곱했기 때문에, 그것은 관리 한계를 조정해야 합니다. 그들은 여전히 일치하지 않지만, 올바른 크기의 순서입니다. 그래서 저는 그 차이를 설명하는 것이 무엇인지 모릅니다. 하지만 JMP에서 원하는 관리도를 얻는 방법이 두 가지 있는 것 같습니다. 하나는 Weibull 분포에 기반한 T 차트를 사용하는 것(데이터를 정수 값으로 만든 후)이고, 다른 하나는 IR 관리도에서 관리 한계를 수동으로 설정하는 것입니다.
Re: 개별 관리도참고: JMP 18에서는 Quantiles 명령이 Quantile Profiler로 대체되었습니다. 그 외에는 프로세스가 동일합니다.
지수 분포, Response 및 변환된 Log[Response] 데이터의 시뮬레이션 샘플은 다음과 같습니다.
다음은 Control Chart Builder를 사용하여 응답에 대한 XmR 차트입니다.
우리는 원하는 확률에 대해 0.005, 0.5, 0.995에 해당하는 분위수에 기반한 확률 한계를 사용하고 싶습니다. 두 응답의 분포 분석은 다음과 같습니다.
다음은 분위수 프로파일러를 켜고 확률 = 0.005로 설정한 Response에 대한 적합 지수 분포 모델입니다.
우리는 0.00406을 하한 관리 한계로 사용할 것입니다. 이 프로파일러를 사용하면 다른 두 분위수도 비슷하게 찾을 수 있습니다.
CCB로 돌아가서 Individuals 차트를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 Limits > Set Control Limits를 선택합니다. 위에서 결정한 세 분위수를 입력합니다.
CCB는 적절한 관리 한계를 즉시 업데이트합니다.
Re: 개별 관리도불행히도 나는 모릅니다
파우스토G
추신
우리는 그것을 배웠다
- 내 JMP 학생용 에디션은 희귀 이벤트를 처리할 수 없습니다.
- 잘못된 관리 한계를 계산합니다
- 데이터의 분포가 중요합니다
- CC에 대한 일반적인 공식은 중심 한계 정리에 따른 정규 분포를 기반으로 합니다.
Re: 개별 관리도감사합니다
이제 문제는 여전히 남았습니다.
- T 컨트롤 차트가 맞나요?
- 또는 통제 한계가 여전히 잘못되었습니다.
- 이론에 따라 계산되지 않기 때문입니다.
파우스토G
이론은 중요하다
Re: 개별 관리도@faustoG
JMP 학생용 버전에 대해 불평하려는 듯합니다. 이유는 잘 모르겠지만, 생산적이지 않다고 생각합니다. 원하는 모든 것을 할 수 있다고 주장하는 소프트웨어는 없습니다. 어쨌든, 2~4번 항목은 모두 관리 한계와 관련이 있습니다. 저는 4번 항목에 동의합니다. 일반적인 관리 한계는 정규 분포를 기준으로 설정되지만, 다른 분포나 다른 고려 사항에 따라 이를 재정의할 수 있는 기회가 있습니다. 저는 여전히 관리 한계(데이터의 속성)와 사양 한계(문제의 속성)를 구별하는 것이 중요하다고 생각합니다. 의학적 문제(여기에서와 같이)의 경우 사양 한계에 더 중점을 둘 것입니다. 프로세스가 제어되고 있지만 건강에 해로울 수도 있습니다.
그런데, JMP가 특정 데이터를 처리하는 데 어려움이 있어서 문제가 있다면, 항상 목적에 맞는 Python이나 R 프로그램을 찾아서 JMP에서 실행해 볼 수 있습니다. 통계학자들 사이에서 비교적 더 큰 사용자 기반을 감안할 때, 일반적으로 R에서 전문화된 방법을 더 쉽게 사용할 수 있습니다. 그리고 JMP에 내장된 기능이 없는, 해결하려는 문제를 정확히 지정할 수 있다면, 종종 필요한 것을 달성할 스크립트를 작성해 줄 사람을 찾을 수 있습니다. 저는 과거에 이런 방식으로 커뮤니티를 사용했습니다.
저는 여러분이 관심을 가질 만한 최근 기사를 찾았습니다: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08839514.2024.2322362#d1e4814 . 저는 그것을 자세히 조사하지 않았지만, 그것은 일종의 통제와 사양 한계의 혼합인 듯합니다. 적어도 그것이 이것을 해석하려는 저의 고차원의 시도입니다. 경제적 매개변수를 포함하는 것은 단순히 데이터에 기반한 통계적 계산에만 의존하는 것이 아니라 통제 한계에 의미를 부여하는 방법처럼 보입니다. 누구든지 이 논문을 이해할 수 있다면, 이것을 확인(또는 반박)하고, 가능하다면 해석을 확장해 주십시오.
Re: 개별 관리도아래의 제 게시물은 완전히 무시해도 됩니다. 답변은 요청하지 않습니다. 이 글을 올리는 데 주저하고 있습니다... 불쾌감을 주고 싶지 않습니다. Fausto의 이전 게시물의 1부(3부 중)를 복사했는데, 상황과 동기를 설명합니다. 질문을 추가했습니다.
- 병원 내 요로감염(UTI) 발생률이 매우 높은 대규모 병원 시스템에서 데이터가 제공되었습니다.
"매우 높은 비율"이란 무엇입니까? 어떻게 측정하나요? 측정 시스템을 연구했습니까(예: UTI이고 다른 감염이나 건강 문제가 아닌지 확인)? 병원에서 유발/획득한 것이지 환자가 이미 앓고 있던 감염이 아닌지, 아마도 병원에 오기 전에 감지할 수 없거나 측정되지 않았거나 환자를 방문한 사람이 감염시킨 것인지 등을 어떻게 확인합니까?
구체적으로, 병원에서는 입원 중 요로감염에 걸린 환자가 퇴원하는 빈도를 추적하여 감염률 증가를 신속하게 파악하거나, 반대로 향후 프로세스나 실질적인 변화로 인해 감염이 줄어드는지 모니터링하고자 합니다.
그들은 왜 이를 추적 하고 싶어하는가? 나 그들은 그것을 줄이고 싶어한다고 생각할 것입니다. 통제 차트가 답하는 주요 질문은 다음과 같습니다.
- 조사는 어떻게 진행해야 하나요?(특별조사 또는 공통조사?)
- 조사 노력을 어디에 집중해야 합니까?(예: 어떤 변동 요소가 지배적인가)
나는 그들의 의도가 인과 구조를 이해하고, 아마도 원인을 밝히기 위해 실험이나 샘플링을 한 다음 궁극적으로 잠재적 해결책을 제안하는 것이라고 생각합니다. 그들에게 부족한 것은 감염을 신속하게 측정할 수 있는 측정인 듯합니다. 현재 데이터를 플로팅하는 것이 어떻게 "더 나은" 측정? 저는 2번(이전 게시물)에서 제공된 정보를 토대로, 병원에서 유발/획득한 건강 문제(그 중 하나는 요로감염)의 수를 이해하고 이를 줄이고자 한다고 생각합니다. 그들은 그 감염을 다른 건강 문제로 대체하여 UTI를 줄이고 싶어하지 않습니다.
근본 원인은 종종 성별에 따라 다르므로 남성과 여성 환자는 별도로 기록되며 이 예에서는 남성에 초점을 맞춥니다.
이건 가설이에요. 아마 연구되었을지도요? 어떻게 연구했나요(한 번에 한 가지 요인씩?)? 많은 노이즈와 숨겨진 요인이 관련되어 있습니다. 그들의 연구에서 노이즈는 어떻게 설명되었는가? 방향성 샘플링은 변동의 구성 요소를 분리하는 데 매우 유용할 것 같다.
부록에서 볼 수 있는 자료는 t 차트 사용에 대한 분포 가정을 충족하는 것으로 보이며, 남성 UTI 환자 간 평균 시간은 0.21일 또는 약 5시간입니다.
이것이 현상을 측정하는 가장 좋은 방법인가요? UTI의 심각도가 중요한가요? 감염량을 측정할 수 있습니까? 관심 있는 다른 "Y"가 있습니까(예: 활력, 다른 감염, 다른 건강 문제). 환자가 정확히 언제 감염되었는지 확인하기 위해 얼마나 자주 검사를 받습니까? 다른 측정치가 감염과 상관관계를 맺거나 감염을 예측할 수 있습니까?
그들은 병원에서 발생하는 감염률에 대해 정말 관심을 갖습니다. UTI까지의 평균 시간은 비율을 측정하는 것이지만, 각 사건은 독립적으로 간주될 수 있는 듯합니다(각 데이터 포인트는 기저 건강 상태가 다른 다른 환자입니다). 또한 잠재적인 병원 효과(일반적인 원인과 특수 원인 모두)로 인해 일부 유사점이 있을 수 있습니다. 이러한 다양한 변동 원인을 구분하기 위해 지표를 어떻게 표시할 수 있을까요?
데이터는 제안된 t 차트 방법을 사용하여 표시되었으며 통계적 통제를 입증합니다.
통계적 통제 란 무엇을 의미하나요? 일관되고 예측 가능한 양의 UTI는 좋은 것일까요? 통제 한계는 어떻게 "생성"됩니까? 관리 한계는 설계된 샘플링 주파수에서 변경되는 x(변수)의 함수입니다. Shewhart의 접근 방식은 x의 하위 집합을 선택하여 하위 그룹으로 그룹화하는 것입니다(논쟁을 위해 비교적 짧은 시간 동안). 장기적으로(또는 다른 합리적인 조건) 변할 다른 x 집합을 선택합니다. 비교의 기준으로 x의 하위 집합을 사용합니다. 첫째, x의 하위 집합이 일관성이 있습니까(범위 차트)? 그렇다면 연구에서 다양한 다른 x 집합과 비교할 수 있습니다. 이 작업은 X-막대 차트를 사용하여 수행됩니다. 관리 한계는 범위(x의 부분 집합)의 함수이고 X 막대 차트에 그려진 점은 하위 그룹 사이에서 변경되는 x의 함수입니다. 이 차트가 "통제 중"이면 하위 그룹 내 x가 표시된 Y에 미치는 효과가 지배적입니다. 이 차트가 "통제 불능"이라면 소스 간 차이가 우세하다는 뜻입니다.
"합리적 이론에 근거하여 데이터를 처음에 합리적인 하위 그룹으로 나누는 데 성공한 엔지니어는 장기적으로 본질적으로 더 나은 처지에 있습니다..."
슈하르트
Re: 개별 관리도@ statman 슈퍼 유저
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"합리적 이론에 근거하여 데이터를 처음에 합리적인 하위 그룹으로 나누는 데 성공한 엔지니어는 장기적으로 본질적으로 더 나은 처지에 있습니다..."
슈하르트
"모든 모델은 틀렸고, 일부는 유용하다" GEP 박스
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statman 슈퍼 유저
이런 진술은 이 경우에는 도움이 되지 않습니다!
당신은 그것을 고려하고 싶지 않습니다
- 데이터는 개인 입니다
- 그리고 그들은 지수적으로 분포합니다
- 그리고 관리도를 작성하고 관리 한계를 계산하는 데 있어서 분포가 중요합니다.
내 JMP 학생용 에디션의 경우
- Rare Events에서는 정상적으로 작동했을 것입니다.
- 나는 JMP 커뮤니티를 귀찮게 하지 않을 것이다
- 내 편지에 설명된 문제와 함께
제발
- 당신이 신뢰하는 사례를 선택하십시오
- 데이터가 지수적으로 분포됨
- 그리고 개인들
- 그리고 귀하의 분석(통제 차트)에 대해 알려주세요
그 동안 Montgomery의 책에서 이것을 보십시오.
파우스토G
Re: 개별 관리도들맨 1레벨 5
내 JMP 학생용 에디션의 경우
- Rare Events에서는 정상적으로 작동했을 것입니다.
- 나는 JMP 커뮤니티를 귀찮게 하지 않을 것이다
- 내 편지에 설명된 문제와 함께
학생들은 희귀 사건을 분석하는 방법을 알아야 합니다.
제안하신 논문을 읽어보고 다시 돌아오겠습니다.
파우스토G
Re: 개별 관리도
Re: 개별 관리도@dlehman1 레벨 5
논문에서 당신은 다음과 같이 제안했습니다...
- 그것은 말도 안되는 소리입니다.
- 연구자(학자)가 성령의 깨달음을 받지 않는 한
- 그에게 Theta_0, LCL 및 UCL의 TRUE 값을 알려주는 사람은 누구입니까?
- 이러한 양은 데이터로 추정되어야 하며 숫자입니다.
- (확률변수의 결정)
Re: 개별 관리도@ 마크_베일리, 직원f
감사합니다.
나는 지수 분포 데이터를 사용한 개별 관리도의 진정한 사례를 간절히 기다리고 있습니다.
파우스토G
Re: 개별 관리도제 생각을 전달하지 못해 정말 죄송합니다. UTI까지의 평균 시간이 지수적으로 분포하는 이유를 아직도 잘 모르겠습니다... 프로세스에 대한 조치가 취해지지 않는 한 무작위(정규)로 분포되어야 할 것 같습니다.
Re: 개별 관리도@ 스탯맨, 슈퍼 유저
당신은 이렇게 씁니다:
- 평균 UTI 발생 시간 이 지수적으로 분포하는 이유는 아직 잘 모르겠습니다....
- 프로세스에 아무런 조치가 취해지지 않는 한, 무작위(정규)로 분포되어야 할 것 같습니다.
- "모든 모델은 틀렸고, 일부는 유용하다" GEP 박스
당신은 그것을 받아들이고 싶지 않습니다
- 데이터는 지수적으로 분포합니다....
- “ UTI까지의 평균 시간 ”이 아닙니다.
- 무작위로 분포된다는 것은 정규 분포된다는 것을 의미하지 않습니다.
- 모델에 대한 몇 가지 아이디어는 완전히 틀렸습니다
다시 한번 당신이 신뢰할 수 있는 사례를 찾아주시기를 부탁드립니다…
파우스토G
Re: 개별 관리도들맨 1레벨 5
당신이 제안한 논문에는 …이 있습니다.
이 결과를 찾을 수 없습니다
할 수 있나요?
파우스토G
Re: 개별 관리도dlehman1레벨 5
2024-10-11
친애하는 동료 여러분,
Please find my analysis of the Car Seats data given in the paper suggested by dlehman1레벨 5
나는 그것이 매우 이상하다고 생각합니다
- 제어 불가(OOC) 프로세스는 다음보다 낫습니다.
- 제어 중(IC) 프로세스
어떻게 생각하나요?
k1_A, k2_A, k1_B, k2_B
논문에 표시된 관리 한계는 다음과 같습니다.
파우스토G
Re: 개별 관리도제어(Shewhart가 정의한 대로)는 좋고 나쁨과 아무런 상관이 없습니다. 그것은 사양의 기능입니다. 사양은 일반적으로(sic. 항상) 실제 프로세스 데이터와 변동에서 독립적으로 파생됩니다.
제 제안은, 당신은 Shewhart가 통제 차트 방법을 만든 사람이기 때문에 그가 통제라는 말로 무슨 뜻인지 이해하려고 노력해야 한다는 것입니다. 받아들이든 말든. 저는 그만둘게요.
Re: 개별 관리도@statman , 769 Kudos를 받은 슈퍼 유저
당신은 이렇게 씁니다:
- 나는 나갈게요.
- "모든 모델은 틀렸고, 일부는 유용하다" GEP 박스
정말 안타까운 일이에요.
당신이 신뢰하는 통제 차트에서는 어떤 사례도 볼 수 없습니다... (내가 당신에게 사례를 찾아달라고 부탁했음에도 불구하고)
저는 Shewhart와 Box를 인용했음에도 불구하고 "실제" 데이터를 처리하고 좋은 통제 차트를 만들 수 없다고 생각합니다.
당신은 어떤 데이터도 분석하지 않았고, 어떤 데이터도 제공하지 않았습니다…
당신은 많은 망설임을 했습니다
내 생각엔, 당신은 그래야 해요
- Shewhart와 Deming 책을 연구하세요
- 그들의 "좋은" 아이디어를 배우세요
- "좋은" 통계 책을 공부하세요
- 모델에 대한 일부 아이디어가 완전히 틀렸다는 것을 알아보세요
파우스토G
Re: 개별 관리도이 포럼에 올린 당신의 글은 용납할 수 없습니다. 당신은 조언을 구하러 왔고 많은 사람이 조언을 해주었습니다. 우리 대부분은 시간을 내어 자원하고 있습니다. 당신의 불평은 다른 포럼으로 옮기는 게 좋습니다.
Re: 개별 관리도이 스레드가 긍정적인 방향으로 진행될 것 같지 않아서 댓글을 닫겠습니다.
제프 퍼킨슨
JMP 사용자 커뮤니티 관리자
