個人控制圖這裡有 54 個單獨的數據，呈指數分佈。
JMP 分析資料並提供奇怪的控製圖
為什麼？
請參閱附件
福斯托·加萊托
品質和工藝工程視窗回覆：個人控制圖歡迎來到社區。抱歉，我無法提供具體回饋，因為您的貼文缺乏上下文。您已附上包含資料集和 X、MR 圖表的 Word 文件。分析資料的人必須運行（請求）該控製圖平台。如果資料處於邏輯序列（例如時間）並且您沒有任何合理的子群組，那麼使用該圖表查看資料是一個好主意。控製圖不假設任何特定的分佈來使用它們。
回覆：個人控制圖親愛的統計員，
感謝你的回覆。
我嘗試向您提供更多資訊：
- 這54個數字是UTI（泌尿道感染）
- 在醫院收集
- 它們是要作為個體進行分析的單一數據
- 要求評估提供資料的「過程」是IC（受控）還是OOC（失控）
- 資料分佈呈指數分佈
在我看來，我所附文件中顯示的 JMP 控製圖具有誤導性...
你的陳述
不適合。
福斯托G
回覆：個人控制圖這是什麼意思：“要求評估提供資料的‘流程’是IC（受控）還是OOC（失控）”
這是家庭作業的問題嗎？數據是如何收集的？是按時間序列排列的嗎？它有任何合理的順序嗎？如果不是，那麼 X、MR 圖可能不合適。您可以對異常值進行一些分佈分析，但 IC 和 OOC 意味著有理數序列（例如時間）。
你了解IC和OOC的意思嗎？這兩者都取決於資料的收集方式和比較內容。例如，X、MR 圖表將透過連續資料點範圍（並顯示為 X 圖表上的控制限）估計的短期變化與圖表上繪製的 X 的長期變化進行比較。如果您有合理的子組，圖表將比較子組內的變異和子組之間的變異。
有關與控制圖方法（或缺乏）相關的分佈假設，請參閱：
Shewhart, Walter A. (1931) “製成品品質的經濟控制” ，D. Van Nostrand Co.，紐約
Wheeler, Donald 和 Chambers, David (1992)「理解統計過程控制」SPC Press (ISBN 0-945320-13-2)
回覆：個人控制圖雖然我同意斯塔曼關於其他背景的評論，但我確實認為我們可以在這裡進行更多推測。如果我們假設資料實際上處於正確的時間序列順序，那麼控制圖對我來說並不奇怪。似乎在該系列接近尾聲時發生了一些變化，並且似乎「失控」。 「失控」的確切含義將取決於缺失的上下文 - 我對尿路感染或此處到底測量的內容了解不多，但有一個明確的點，即所測量的內容與該系列的其餘部分。
我不明白你所說的分佈是「指數」是什麼意思。我也不明白您關於無分佈控製圖“不合適”的評論。我也不明白您對控製圖有何「奇怪」之處。也許你可以詳細說明這三點。
回覆：個人控制圖親愛的 statman，超級用戶
- 這不是作業！
- 你似乎認為我不懂控製圖
- 我實際上對控制圖理論有「深刻的」（見戴明！）知識
- 我知道你引用的書
- 這樣我就可以宣告 JMP 資料分析是錯的！
- 我很清楚IC和OOC的意思！
我不熟悉使用 JMP，因此我首先分析文件中的資料。
我寫了一封信給 JMP (Chiappa)，指出 JMP 製作的 CC 是錯誤的大問題！
Chiappa 先生（JMP）建議向社區尋求答案...
我做到了。
- 不存在子組內變異和子組間變異；數據是個人數據，必須依個人數據進行分析
如果您不明白 CC 是錯誤的，您將無法幫助我（JMP 的新用戶）
福斯托G
回覆：個人控制圖
親愛的德萊曼1
Ⅴ級
你說：
- 有一個明顯的點，在該點上所測量的內容與該系列的其餘部分有顯著偏差。
這一點取決於 JMP 的錯誤分析...
請參閱我對 statman 的回應。
你說：
你必須閱讀一些機率書籍並尋找“指數分佈”。
你說：
- 我也不明白您關於無分佈控製圖“不合適”的評論。
- 我也不明白您對控製圖有何「奇怪」之處。
請參閱我對 statman 的回應： JMP 控製圖是錯誤的！
我不熟悉使用 JMP，因此我首先分析文件中的資料。
我寫了一封信給 JMP (Chiappa)，指出 JMP 製作的 CC 是錯誤的大問題！
Chiappa 先生（JMP）建議向社區尋求答案...
我做到了。
..我正在等待有人告訴我如何使用 JMP 正確分析數據
我渴望了解如何使用 JMP 做到這一點
我不明白你所說的分佈是「指數」是什麼意思。我也不明白您關於無分佈控製圖“不合適”的評論。我也不明白您對控製圖有何「奇怪」之處。也許你可以詳細說明這三點。
@faustoG
您也許可以提供您對數據所做的分析，而不是告訴討論中的每個人他們都是錯的？
這將有助於論壇的其他成員了解您的結果與 JMP 控製圖的結果之間的差異。
請保持冷靜並保持尊重。
回覆：個人控制圖
親愛的 維克多_G
超級用戶
謝謝
我很平靜，也很尊重。
你讀過我的配件了嗎？
如果不是，請閱讀它並注意我寫信給 JMP 關於錯誤的控製圖：
- 我不熟悉使用 JMP，因此我首先分析文件中的資料。
- 我寫了一封信給 JMP (Chiappa)，指出 JMP 製作的 CC 是錯誤的大問題！
- Chiappa 先生（JMP）建議向社區尋求答案...
- 我做到了。
- ..我正在等待有人告訴我如何使用 JMP 正確分析數據
- 我渴望了解如何使用 JMP 做到這一點
我沒有我的解決方案：
我想使用 JMP 找到具有指數分佈資料的 TRUE CC！
我不會告訴 JMP 社群他們錯了：我告訴他們所有人，分析（由 JMP 進行，您可以在我的文件中找到）是錯誤的：它沒有考慮資料呈指數分佈。
福斯托G
回覆：個人控制圖好的，有一些要點需要回答和澄清（我確實查看了您的文件）：
- 這封信是用義大利文寫的。由於我不會說/寫/理解義大利語（論壇中的許多其他用戶可能處於類似的情況），我可能缺乏一些對理解問題至關重要的上下文。
- 您提到了一個大問題，但從未解釋問題是如何/為什麼/是什麼。控製圖和/或控制限的計算如何/為何錯誤？是否是因為檢測到的樣本很少超出計算的控制限（而您期望更多）？您的期望/結果是什麼？您是否有想要比較的規格限制（因為您似乎暗示分析的目標是檢查測量過程）？
- 我建議閱讀@jthi的帖子快速獲得正確問題的正確答案。這篇文章將幫助您提出問題，以便討論可以為您找到解決方案。在此範例中，我們沒有任何參考/分析可與 JMP 進行比較，而最後一項 (JMP) 並不能讓您滿意。如果我們不知道您在尋找什麼，和/或如果您不提供分析範例以及您期望的「正確」答案/結果，我們將永遠不會提供任何幫助。
- 同時，由於您似乎不熟悉 JMP 以及如何完成計算，因此您可以閱讀有關控製圖產生器的文件。
貼文中不需要感嘆號、粗體句子以及單字和大寫字母，請避免使用。
我們是一個受人尊敬的 JMP 用戶社區，願意在空閒時間幫助任何 JMP 用戶。如果你不能尊重別人，沒有人會幫助你。
希望您能更詳細地說明您的背景、正確答案和分析，以便我們都可以專注於統計部分。
回覆：個人控制圖我想回應 Victor_G 的評論。我意識到由於語言不同可能會產生誤解，所以每個人的耐心都會有所幫助。從您的評論中我不明白的是您發現 JMP 控製圖有什麼問題。老實說，我不知道，所以您應該告訴我們，以便我們可以幫助您或了解 JMP 做錯了什麼。此外，我非常熟悉指數分佈，但我不確定它與控製圖有什麼關係。如前所述，控製圖不假設特定分佈。如果您知道您的資料應該來自指數分佈，那麼有多種方法可以查看資料與該分佈的接近程度 - 但控製圖正在檢查隨時間變化的資料而不是時不變分佈。我認為將兩者（已知的分佈和控製圖）結合起來可能會受益於在製作控製圖之前對資料進行一些處理。例如，您可能會檢查與特定指數分佈的偏差，並將它們繪製在控製圖中 - 我沒有醫學背景來知道假設的指數分佈是什麼樣子。
回覆：個人控制圖各位，
我想我找到了我的 JMP 版本的可能原因：它是
在我看來，我的 JMP 缺少一個功能。
如果你們中的一些人想要使用您的版本，您可以嘗試以下操作：
您應該在我上傳的文檔中找到與我的圖表不同的圖表。
希望你願意這樣做，這是我的問候
福斯托G
回覆：個人控制圖我有 JMP Pro 18，我製作了稀有事件圖和普通 IR 圖。兩者與你文檔中的完全相同（你說這是錯誤的）。我還是不明白你認為這有什麼問題。我還根據指數分佈測試了您的數據，這些值確實看起來像是來自指數分佈。正如所指出的，該分佈與控製圖無關 - 控製圖是自由分佈的。因此，我仍然對您發現 JMP 生成的控製圖存在「錯誤」感到困惑。
回覆：個人控制圖我仍然對資料是否處於有意義的時間序列感到困惑。我對數據進行了時間序列分析（假設它是按順序排列的），並且似乎不存在任何自相關。此外，對資料進行指數分佈擬合顯示與尺度參數為 0.2143 的指數非常接近。如果您能澄清您最初的問題，這將會有所幫助：它確實是您感興趣的控製圖，還是您希望查看數據是否真的來自指數分佈。如果問題是後者，你無法證明它來自任何特定的分佈，但當你測試它是否是指數分佈時，你遠遠沒有拒絕該假設。
換句話說，在我看來，這些數據確實來自指數數據生成過程。如果它是按時間順序排列的，並且您有興趣調查它是否偏離了有意義的控制限制，我會說它大部分看起來都在這些限制之內。當然，有了有關正在測量的內容以及有意義的控制限制的更多信息，就可以說得更多。但僅從數據的角度來看，這就是我的結論。
回覆：個人控制圖你寫：
- 正如所指出的，該分佈與控製圖無關 - 控製圖是自由分佈的。
- 因此，我仍然對您發現 JMP 生成的控製圖存在「錯誤」感到困惑。
控製圖不是「無分佈」的。
正如我之前所說，使用休哈特常態分佈公式。
由於指數分佈，我預計 JMP Pro 18 將使用T 圖產生不同的圖表...
對此我感到很抱歉。
感謝您的嘗試。
福斯托G
回覆：個人控制圖你說：
- 如果您能澄清您最初的問題，這將會有所幫助：這真的是您感興趣的控製圖嗎…？
是的。
你還說：
- 如果它是按時間順序排列的，並且您有興趣調查它是否偏離了有意義的控制限制，我會說它看起來大多在這些限制之內。
- 當然，有了有關正在測量的內容以及有意義的控制限制的更多信息，就可以說得更多。但僅從數據的角度來看，這就是我的結論。
JMP 找到的控制限沒有意義。
附加資訊是資料分佈是指數分佈。
請參閱我先前的回覆： JMP 使用的常態分佈...。
回覆：個人控制圖我想我現在理解你的問題了 - 我不是控製圖專家，所以我會給出我的非專家回答，並讓其他人更準確。雖然休哈特控製圖不假設正態分佈 - 控制限是根據數據計算的 - 看起來對於驅動用於設置控制限的標準差數量的隨機效應存在正態分佈的隱含假設。 T 圖顯然使用威布爾分佈來建立控制限。由於您的資料似乎來自指數分佈，您是否正在尋找其控制限基於指數分佈的控製圖？如果是這樣，我不知道有什麼選擇，但也許其他人知道。
我確實認為值得更廣泛地考慮控制限制。無論對基本分佈做出什麼假設，控制限都是根據數據而不是主題建立的。規格限制可能更適合您的情況。基於適當的醫學知識，查看一系列測量值是否超出有意義的變異限制可能是相關的 - 基於醫學而不是特定的數據系列。我認為可能值得考慮一下由數據驅動的限制比由學科領域知識驅動的限制更有意義。
回覆：個人控制圖不完全是這樣，休哈特的論點從根本上講是關於平均值和標準差作為有用估計的效用，而不管基本分佈如何。事實上，他在書中指出：
“……即使不知道基本分佈，我們也可以利用統計數據的平均值和標準差。”
他使用切比雪夫定理來支持建立合理識別「何時存在問題」的限制，以及在不存在問題時得出結論存在問題的經濟性的經驗證據。
請參閱先前引用的文獻： Shewhart, Walter A. (1931) “製成品品質的經濟控制” ，D. Van Nostrand Co.，NY，第 XIX 章，第 275-278 頁
回覆：個人控制圖我發現這個參考似乎可以滿足您的需求： https 
/brunochassagne.wordpress.com/2011/10/02/control-charts-for-exponential-distributions/。我不能說它的準確性，但在您的資料附件檔案中，我根據該檔案的內容手動設定了 LCL 和 UCL（請注意，我的檔案使用小數點而不是歐洲逗號）。由於數據非常接近指數分佈，我認為這解釋了為什麼數據到目前為止都在控製圖中的控制限內。隨附的腳本：一個用於分佈擬合（它給了我 0.21 的尺度參數，我用它來導出文件中指定的 UCL），另一個用於具有手動設定控制限的控製圖。
回覆：個人控制圖親愛的dlehman1（V級），
你說：
- 雖然休哈特控製圖不假設常態分佈-
- 控制限是根據數據計算的
如果您閱讀休哈特書籍，您會發現真相：來自休哈特書籍（1931 年），第 294 頁，你會發現
這是基於常態分佈
控制限必須根據數據計算。
你也說（非常重要）
這正是我建議使用 T 圖表時所希望的（不幸的是，我的 JMP 學生版沒有顯示）。
指數分佈是形狀參數 =1 的威布爾分佈。
所以，請嘗試“稀有事件”和“T 圖”“威布爾”......然後看看......
謝謝
福斯托G
回覆：個人控制圖親愛的statman（超級用戶），
請參閱我之前對dlehman1的回覆。
確實，休哈特提到了“切比雪夫定理”，但它使用了基於中心極限定理的公式...
請嘗試 JMP 中的 T 圖表
謝謝
福斯托G
回覆：個人控制圖親愛的dlehman1（V級），
謝謝。
不幸的是，當我打開您的文件時，我只看到數據：我的 JMP 學生版不顯示任何其他內容。
您能複製 DOCX 檔案或 PDF 檔案中的 T 圖表嗎？
我非常了解你提到的文件......
謝謝
福斯托G
回覆：個人控制圖也許 statman （或其他人）可以在這裡幫助解決幾個問題。首先，JMP 幫助確實討論了 T 圖表 ( https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/?os=win&source=application#page/jmp/statistical-details-for-t-charts 。shtml #ww1149445 ），但我在控製圖圖形產生器（或其他地方）中找不到任何此類選項。我確實看到了稀有事件控製圖 - 它提供了與休哈特控製圖相同的圖片。我可以使用我之前連結的文件手動建立指數分佈的 LCL 和 UCL。我還對原始數據擬合了指數分佈和威布爾分佈 - 指數擬合稍好，但兩者都非常接近。擬合的威布爾分佈的形狀參數為 1.03，而不是與指數分佈相符的值 1（這解釋了擬合優度檢定的細微差異）。
因此，一個懸而未決的問題是如何取得 JMP 幫助所指涉的 T 圖表。另一個更概念化的問題是休哈特使用 3 個標準差（基於常態分佈）與休哈特口頭描述（沒有假定特定分佈）之間的差異。這種差異可能只是語義上的：您可以使用估計的標準差來建立一個控製圖，這在不指定特定分佈的情況下很有用，但使用 3 表示依賴常態分佈（至少在預設圖表中）。
我附上了使用先前文件中手動輸入的 LCL 和 UCL 產生的控製圖。
回覆：個人控制圖創建稀有事件並更改西格瑪
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/rare-event-control-charts.shtml
回覆：個人控制圖謝謝。
一旦我分析了控製圖和布魯諾文件我就會回來
福斯托G
回覆：個人控制圖罕見事件在我的文件中呈現灰色顯示。我懷疑這是因為它需要一個額外的變數來表示事件之間的時間？
回覆：個人控制圖謝謝，但它對我的“JMP 學生版”沒有用。
我希望它對社區中的其他人有用。
福斯托G
回覆：個人控制圖@dlehman1我相當確定它會變灰，因為你的值並不都是整數。
回覆：個人控制圖@jthi我檢查過，你是正確的，該選項僅適用於整數值。你知道為什麼嗎？有鑑於此，這似乎不是 FaustoG 發布的數據的合適圖表。是否有連續選項來為來自指數過程的資料建立控製圖？我使用的 LCL 和 UCL 的計算（基於我連結的文檔）是對此進行建模的正確方法嗎？
回覆：個人控制圖我不太熟悉罕見的事件控製圖（或至少我不記得它們了），但我認為 Y 參數選擇在這裡很重要：
“AT 圖表測量自上次事件以來經過的時間間隔。圖表上的每個點代表自上次發生罕見事件以來經過的時間間隔數。”
回覆：個人控制圖@dlehman1
@jthi
在 JMP 指南中我發現
- 在 T 圖中，所有點似乎都在控制限內。很明顯，個體和移動極差圖表不適合分析，因為限制太窄。
在我的 JMP 學生版稀有活動中，我看到
- 既不是 G 圖也不是 T 圖
- G 控製圖需要整數值，而 T 控製圖不需要
福斯托G
回覆：個人控制圖@jthi
- T 圖表的資料是以小時、天、月、年為單位的「事件之間的時間」(TBE) 度量，而不是整數值
福斯托G
回覆：個人控制圖據我所知，JMP Student Edition 應該與 JMP Pro 完全相同（除了不同的許可） https://www.jmp.com/en_fi/academic/licensing-for-students.html 。您使用的是哪個 JMP 版本？ 18？
我之前提到過https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/rare-event-control-charts.shtml
回覆：個人控制圖@dlehman1
- 由於資料以平均值「theta」呈指數分佈，因此範圍也以相同的平均值「theta」呈指數分佈
- 那麼數據和 MR 的控製圖具有幾乎相同的控制限
「Untitled.jmp」中的圖表在它們之間不一致。
參數 betaW=1.03 的置信區間包括 betaE=1。
因此，威布爾 T 圖足以滿足該目的
福斯托G
回覆：個人控制圖@jthi
是：JMP 學生版 18
你展示
JMP 的報道純屬無稽之談
我不知道他們如何證明這一點...
您可以使用“皮秒”並將秒的一小部分轉換為整數值
如果需要，可以將我文件中的值乘以 1000 並製作 T 圖表。
讓我們看看會發生什麼
福斯托G
回覆：個人控制圖我可以驗證，至少在我的 JMP Pro 18 上，T 圖表確實需要整數值。我不確定為什麼 - 而且我不清楚為什麼這在數學或概念上是必要的（也許這是 JMP 特有的計算原因，但我不知道）。無論如何，我不清楚您的數據是否正在測量事件之間的時間。您還沒有描述正在測量的內容。我也不明白你所說的我在附加文件中計算的控制限是錯誤的。請不要使用大寫字母、粗體字體和刺耳的單字——這可能是由於語言差異造成的——但無論如何，我發現它會分散注意力和令人不安。我不太使用控制圖，所以除了最簡單的控制圖之外，我沒有太多背景知識 - 而你的情況則不然。我想了解什麼適合您的數據，我也想提供協助。您引用的「這些資料的傳統繪圖可能包含許多零點」的部分似乎也不符合您的資料（不具有此特徵）。我知道如果您能說出這些測量值是什麼，這將幫助我理解正在發生的事情。
回覆：個人控制圖你寫
- 無論如何，我不清楚您的數據是否正在測量事件之間的時間。
- 您還沒有描述正在測量的內容
- 我知道如果您能說出這些測量值是什麼，這將幫助我理解正在發生的事情。
這是取自顯示資料的文檔
（我不知道更多了）。所以，請...
- 數據來自一家大型醫院系統，該系統關注院內獲得性尿路感染 (UTI) 的高發生率。具體來說，醫院希望追蹤在醫院期間感染泌尿道感染的患者出院的頻率，以此快速識別感染率的增加，或者相反，監測即將進行的流程或材料變化是否會導致感染減少。由於根本原因通常因性別而異，因此男性和女性患者分別繪製圖表，本範例重點關注男性。
附錄中的數據似乎滿足使用 t 圖的分佈假設，男性 UTI 患者之間的平均時間為 0.21 天或約 5 小時。使用建議的 t 圖方法繪製數據並證明統計控制。 - 在醫療保健環境中追蹤此指標和類似指標的重要性在於快速識別感染率的上升，這會為醫院帶來兩項重大成本。患者的健康成本是巨大的，並且由於住院期間感染的患者死亡率較高而變得更加嚴重。 2002 年，美國疾病管制與預防中心報告的最新一年，估計美國有 424,060 名不在重症監護病房的成年人患醫院獲得性尿路感染，並有 13,088 人死亡（Klevens 等人 007）。此外，醫院的財務成本龐大，醫療保險不再支付治療醫院獲得性感染的費用。在這項研究中，近80%的患有泌尿道感染的患者都有醫療保險或醫療補助，這給醫院帶來了非常大的費用。
- 從圖表中可以看出，數據沒有顯示任何製程退化或改進的跡象，但可以連續監控圖表以盡快檢測此類變化。
==================================================== = ===================================
這對數據分析有幫助嗎？
你還說：
- 我也不明白你所說的我在附加文件中計算的控制限是錯誤的。
正如我之前所說
- 數據呈指數分佈
- 因此，範圍也呈指數分佈，具有相同的平均值
- 因此，兩個圖表中的控制限不能相差很大
你還說：
- 我可以驗證，至少在我的 JMP Pro 18 上，T 圖表確實需要整數值。
- 將我的資料乘以 100000，即可得到整數值。
- 嘗試找到T圖
- 並看到
福斯托G
回覆：個人控制圖親愛的： 德萊曼1（V級）
事實是
- 擬合的威布爾分佈的形狀參數為 1.03，而不是與指數分佈相符的值 1（這解釋了擬合優度檢定的細微差異）。因此，一個懸而未決的問題是如何取得 JMP 幫助所指涉的 T 圖表。
很重要。
事實是
- Shewhart 使用 3 個標準差（基於常態分佈）與 Shewhart 的口頭描述（沒有假設特定分佈）之間的差異。 ……在不指定特定分佈的情況下很有用，但使用 3 表示依賴常態分佈（至少在預設圖表中）。我附上了使用先前文件中手動輸入的 LCL 和 UCL 產生的控製圖。
正如我之前所說，始終取決於中心極限定理（我知道您不喜歡大寫字母和粗體字母！但它們對於突出顯示事物很重要）。
關於T圖表請見附件
福斯托G
回覆：個人控制圖您可以使用分佈平台中的指數分佈來擬合資料。使用擬合指數的紅色小三角選單中的分位數指令，並為所需機率指定 0.005、0.5 和 0.995。然後，估計的分位數可用於使用者指定的控制限。右鍵點選 CCB 中的個人圖表，然後選擇限制 > 新增限制。在此輸入分位數。
回覆：個人控制圖P 圖似乎適合追蹤 UTI 患者（「缺陷」）的數量，樣本量是同一時期出院的患者總數。泊松分佈用於此類情況的計數。
回覆：個人控制圖您的進一步解釋肯定對我有幫助。您的資料是事件之間的時間（我不確定為什麼有一個描述說此類資料通常有很多零 - 您的資料沒有零，我認為事件之間的零時間是相當不尋常的）。無論如何，我按照您的建議進行操作，將數據乘以 1000 並將其四捨五入為整數，這樣我就可以從威布爾分佈中獲得帶有 sigma 集的 T 圖表。我附上了 T 圖表的圖片以及「標準」IR 圖表，其中我根據我連結到的文件中的公式定義了 LCL 和 UCL。儘管控制限不匹配，但圖片相似。我不確定為什麼 - 可能是文件的公式不正確，也可能是威布爾分佈和擬合指數分佈之間的差異。兩者都顯示相同的定性結果 - 該過程似乎是穩定的。但控制限度的巨大差異意味著需要更多知識的人來發表評論。是的，我不喜歡帽子。
回覆：個人控制圖親愛的 德萊曼1（V級）
你說
- 該過程似乎很穩定。
- 但控制限度的巨大差異意味著需要更多知識的人來發表評論。
您應該將控制圖中的值除以 1000（用於獲得 T 控製圖所需的“幾乎整數值”的係數）。
謝謝
福斯托G
回覆：個人控制圖親愛的馬克_貝利（工作人員）
預覽
根據您的建議，您可以顯示控製圖嗎？
我嘗試過，但沒有成功：我是 JMP 學生版的新手
謝謝
福斯托G
回覆：個人控制圖是的，我昨晚就意識到了這一點。由於我已將這些值乘以 1000，因此需要調整控制限。儘管它們的數量級是正確的，但它們仍然不匹配。所以，我不知道是什麼造成了這種差異。但似乎確實有兩種方法可以從 JMP 獲取您想要的控製圖 - 要么使用基於威布爾分佈的 T 控製圖（將數據轉換為整數值後），要么通過在 IR 控件中手動設置控制限圖表。
回覆：個人控制圖注意：JMP 18 中的分位數指令已替換為分位數刻畫器。
以下是來自指數分佈、反應和轉換後的 Log[Response] 資料的資料模擬樣本。
以下是使用控制圖產生器的反應的 XmR 圖表。
我們希望使用基於與0.005、0.5 和 0.995 對應的分位數的機率限制來獲得所需的機率。這是兩個響應的分佈分析。
以下是開啟分位數刻畫器並將機率設為 0.005 時的響應擬合指數分佈模型。
我們將使用 0.00406 作為控制下限。使用此分析器，我們可以類似地找到其他兩個分位數。
返回 CCB，右鍵點選個別圖表，然後選擇限制 > 設定控制限制。輸入上面確定的三個分位數。
CCB 立即更新適當的控制限制。
回覆：個人控制圖不幸的是，我不知道
福斯托G
聚苯乙烯
我們了解到
- 我的 JMP 學生版無法處理罕見事件
- 它計算出錯誤的控制限
- 數據的分佈很重要
- 由於中心極限定理，CC 的常用公式是基於常態分佈
回覆：個人控制圖謝謝
現在仍然存在一個問題：
- T 控製圖正確嗎
- 或者控制限仍然錯誤
- 因為它們不是根據理論計算的
福斯托G
理論很重要
回覆：個人控制圖@faustoG
您似乎有意抱怨 JMP 學生版。我不知道為什麼，但我認為這沒有成效。沒有任何軟體聲稱可以做您想做的一切。無論如何，您的第 2-4 點都與控制限制有關。我同意第 4 點 - 通常的控制限制是根據常態分佈設定的 - 但有機會根據其他分佈或其他考慮因素來覆蓋這些限制。我仍然認為區分控制限（資料的屬性）和規範限（問題的屬性）很重要。對於醫療問題（例如您在這裡遇到的問題），我會更加強調規格限制。某個過程很可能處於受控狀態，但會對您的健康造成危害。
順便說一句，如果 JMP 難以處理您遇到問題的特定數據，您可以隨時嘗試找到適合您目的的 Python 或 R 程式並在 JMP 中運行該程式。鑑於統計學家中相對較大的用戶群，專用方法通常在 R 中更可用。而且，如果您可以指定要解決的確切問題，而 JMP 沒有內建功能，那麼您通常可以找到願意編寫腳本來完成您需要的任務的人 - 我在過去的。
我確實找到了您可能感興趣的這篇最近的文章： https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/08839514.2024.2322362#d1e4814 。我還沒有詳細研究它，但它似乎是一種控制和規格限制的混合體——至少這是我解釋這一點的高水平嘗試。納入經濟參數似乎是一種將意義引入控制限值的方法，而不僅僅是依賴基於數據的統計計算。如果有人能消化這篇論文，請確認（或反駁）這一點，並在可能的情況下擴大解釋。
回覆：個人控制圖請完全忽略我下面的帖子。不要求回覆。我對發布此內容猶豫不決……無意冒犯。我複製了 Fausto 早期帖子的第 1 部分（共 3 部分），描述了情況和動機。我添加了問題。
- 數據來自一家大型醫院系統，該系統關注院內獲得性尿路感染（UTI）的高發生率。
什麼是「非常高的比率」？ 它是如何測量的？ 是否對測量系統進行了研究（例如，確定其是泌尿道感染而不是其他感染或健康問題）？他們如何確定這是醫院引起的/獲得性的，而不是患者已經患有的某種感染，可能在來醫院之前無法檢測到或未測量或由探訪患者等感染？
具體來說，醫院希望追蹤在醫院期間感染泌尿道感染的患者出院的頻率，以此快速識別感染率的增加，或者相反，監測即將進行的流程或材料變化是否會導致感染減少。
他們為什麼要追蹤這個？ 我 會認為他們想減少它。控製圖回答的主要問題是：
- 調查應如何進行（特殊調查還是普通調查？）以及
- 您應該將調查工作重點放在哪裡（例如，變異的哪些組成部分占主導地位）？
我認為他們的目的是了解因果結構，也許進行實驗或抽樣來發現原因，然後最終提出潛在的解決方案。看來他們缺少的是一種能夠方便測量感染情況的測量方法？繪製當前資料如何導致創建 「更好」的衡量標準？ 我認為，根據 2 中提供的資訊（來自上一篇文章），他們希望了解並減少醫院誘發/後天性健康問題（其中一個是泌尿道感染）的數量。 他們不想用另一種健康問題來取代這種感染來減少泌尿道感染。
由於根本原因通常因性別而異，因此男性和女性患者分別繪製圖表，本範例重點關注男性。
這是一個假設。也許已經被研究過？ 它是如何研究的（一次一個因素？）？其中涉及很多噪音和隱藏因素。 他們的研究中如何解釋噪音？看來定向採樣對於分離變異的組成部分非常有用。
附錄中的數據似乎滿足使用 t 圖的分佈假設，男性 UTI 患者之間的平均時間為 0.21 天或約 5 小時。
這是衡量現象的最佳方法嗎？泌尿道感染的嚴重程度重要嗎？ 感染量可以測量嗎？是否還有其他感興趣的「Y」（例如，生命徵象、其他感染、其他健康問題）。患者多久接受一次檢測以確定何時感染？其他措施可以關聯或預測感染嗎？
他們非常關心醫院感染率。 雖然平均泌尿道感染時間是對發生率的衡量標準，但似乎每個事件都可以被認為是獨立的（每個數據點是具有不同潛在健康狀況的不同患者）。由於潛在的醫院影響（常見和特殊原因），似乎也可能存在一些相似之處。 繪製指標將如何區分這些不同的變異來源？
使用建議的 t 圖方法繪製數據並證明統計控制。
統計控制是什麼意思？ 持續、可預測的泌尿道感染量是好事嗎？控制限值是如何「創建」的。 控制限是 x（變數）以設計取樣頻率變化的函數。 Shewhart 的方法是選擇 x 的子集並將它們分組為一個子群組（為了論證，時間相對較短）。選擇另一組將在較長時期內（或其他一些合理條件）變化的 x。使用 x 的子集作為比較的基礎。 首先，x的子集是否一致（極差圖）？如果是，則可以與研究中不同的其他 x 組進行比較。 這是使用 X 長條圖完成的。 控制限是範圍（x 的子集）的函數，X 長條圖上繪製的點是 x 在子組之間變化的函數。 如果該圖表處於“受控狀態”，則子組內的 x 對繪製的 Y 的影響占主導地位。 如果這張圖表“失控”，那麼來源之間的關係占主導地位。
「從長遠來看，最初成功地將數據劃分為基於理性理論的理性子組的工程師本質上會更好。 。 」。
休哈特
回覆：個人控制圖@statman超級用戶
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「從長遠來看，最初成功地將數據劃分為基於理性理論的理性子組的工程師本質上會更好。 。 」。
休哈特
「所有模型都是錯的，有些是有用的」GEP Box
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statman 超級用戶
這些陳述在這種情況下沒有幫助！
你不想考慮這一點
- 數據均為個人數據
- 並且它們呈指數分佈
- 分佈對於製作管制圖和計算控制限很重要
如果我的 JMP 學生版
- 可以正確地處理稀有事件
- 我不會打擾 JMP 社區
- 我的信中解釋了問題
請
- 選擇您信任的案例
- 數據呈指數分佈
- 和個人
- 並告知我們您的分析（控製圖）
同時，請從蒙哥馬利的書中看到這一點
福斯托G
回覆：個人控制圖德爾曼 1Ⅴ級
如果我的 JMP 學生版
- 可以正確地處理稀有事件
- 我不會打擾 JMP 社區
- 我的信中解釋了問題
學生必須知道如何分析罕見事件
我會讀你建議的論文，然後回來
福斯托G
回覆：個人控制圖
回覆：個人控制圖@德萊曼1 Ⅴ級
在論文中，您建議有…
- 這是無稽之談，
- 除非研究者（學者）受到聖靈的啟發
- 誰告訴他數量 Theta_0、LCL 和 UCL 的真實值：
- 這些數量必須由數據估計並且是數字
- 隨機變數的（測定）
回覆：個人控制圖@馬克貝利， 職員f
謝謝。
我熱切地等待個人控製圖的真實情況（具有指數分佈的數據）
福斯托G
回覆：個人控制圖很抱歉我沒能向您傳達我的想法。我仍然不確定為什麼 UTI 的平均時間呈指數分佈......似乎它應該是隨機（正態）分佈的，除非對該過程採取了行動。
回覆：個人控制圖@ 史塔曼, 超級用戶
你寫：
- 我仍然不確定為什麼尿路感染的平均時間會呈指數分佈...
- 似乎它應該是隨機（正態）分佈的，除非對該過程採取了行動。
- 「所有模型都是錯的，有些是有用的」GEP Box
你不想接受這一點
- 數據呈指數分佈.....
- 不是“尿路感染的平均時間”
- 隨機分佈並不意味著常態分佈
- 關於模型的一些想法是完全錯誤的
我再請你找一個你信任的案例...
福斯托G
回覆：個人控制圖德爾曼 1Ⅴ級
在你建議的論文中有…
我沒有找到這個結果
你可以嗎？
福斯托G
回覆：個人控制圖德萊曼1Ⅴ級
2024-10-11
親愛的同事們，
Please find my analysis of the Car Seats data given in the paper suggested by 德萊曼1Ⅴ級
我覺得很奇怪
你怎麼認為？
k1_A、k2_A、k1_B、k2_B
是論文中顯示的控制限。
福斯托G
回覆：個人控制圖控制（依照休哈特的定義）與好或壞無關。這是規範的函數。規格通常（原文如此，總是）獨立於實際過程數據和變化而得出。
我的建議是，你應該試著去理解休哈特所說的控制是什麼意思，因為他是控製圖方法的創建者，要嘛接受要嘛放棄。我出去了。
回覆：個人控制圖@ statman ，超級用戶，獲得 769 點讚
你寫：
- 我出去了。
- 「所有模型都是錯的，有些是有用的」GEP Box
真是可惜。
我們不會在您信任的控製圖上看到任何案例…（儘管我要求您找到案例）
我認為，儘管引用了休哈特和博克斯，但你無法處理“真實”數據並製作良好的控製圖…
你沒有分析任何數據，你沒有提供任何數據...
你做了很多胡扯
在我看來，你應該
- 研究休哈特和戴明的書
- 了解他們的「好」想法
- 學習一些「好」的統計書籍
- 了解一些關於模型的想法是完全錯誤的
福斯托G
回覆：個人控制圖你在這個論壇上的貼文是不可接受的。您來這裡尋求建議，許多人都提供了建議。我們大多數人都自願貢獻自己的時間。我建議你把你的咆哮帶到另一個論壇。
回覆：個人控制圖看來這個帖子不會以積極的方式取得進展，所以我將關閉評論。
傑夫·珀金森
JMP 使用者社群版主
