REML 및 베이지안 모델의 변동은 어떻게 계산됩니까?저는 파괴 시험을 위해 GRR 연구를 수행하고 있습니다. 두 개의 계측기가 각각 고유한 부품 세트를 측정하고, 각 부품은 4번 측정됩니다.
프로그램은 어떻게 셋업에 대한 반복성과 재현성을 찾을까요? 1번째 계측기로 측정한 세트의 평균은 1.493um이고, 2번째 계측기로 측정한 세트의 평균은 1.484um입니다. 허용 오차는 0.2um입니다. 그러나 REML에 따르면 재현성에서 13%의 변동이 있는데, 이 숫자는 어디서 나왔을까요?
고급 통계 모델링품질 및 공정 엔지니어링Re: REML 및 베이지안 모델의 변동은 어떻게 계산되나요?반복 측정값을 하나만 제공하는 대신 전체 데이터 표를 제공할 수 있을까요?
https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/?os=mac&source=application#page/jmp/variance-comComponents.shtml
파괴적(또는 변형적) 측정 시스템을 사용할 때, 제품 변동을 측정 시스템의 반복 정밀도와 수학적으로 분리할 수 없다는 것을 알고 계실 겁니다. 변동이 거의 없을 것으로 예상되는 표본을 연구 대상으로 선정하여 반복 측정을 측정 오차에 편향시키는 전략이 있지만, 측정 정밀도 반복성을 구체적으로 할당하는 것은 불가능합니다.
Re: REML 및 베이지안 모델의 변동은 어떻게 계산되나요?REML은 분산 요소를 추정하고, 13% 재현성은 도구 차이를 반영합니다.
더 보기...흥미로운 글이네요! 베이지안 모델의 심층적인 통계를 아직 배우고 있는 중인데, 포커 테이블에서 위험을 평가하는 것과 비슷하다는 생각이 드네요. 확률은 항상 중요한 요소니까요.
https://casinoveri.it/가 실제 기준을 기반으로 신뢰할 수 있는 플랫폼을 평가하는 데 도움이 되는 것처럼, 모델 변동을 이해하면 연구(그리고 도박!)에서 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
