intervalli di tolleranza non parametriciNon sono riuscito a trovare un modo semplice per calcolare gli intervalli di tolleranza se ho dati non parametrici. Mi sfugge qualcosa?
Re: intervalli di tolleranza non parametriciSarebbe fantastico. Grazie.
Re: intervalli di tolleranza non parametriciJMP fornisce solo intervalli di tolleranza parametrici, ma come sottolinea Jordan, il bootstrapping è un'ottima opzione. Peter, ho un file Excel che esegue questi calcoli, se può essere utile: risale ai tempi in cui usavo Six Sigma. Sono felice di condividerlo.
Re: intervalli di tolleranza non parametriciGrazie Jordan, è una buona idea aggirare le ipotesi parametriche. Magari potrebbe essere un'opportunità di upsell in futuro, proprio ora che sto cercando di accontentarli con la conversione da Minitab.
Re: intervalli di tolleranza non parametriciChe ne dite di un'analisi bootstrap dei quantili generati dalla distribuzione? Non è esattamente la stessa cosa di un intervallo di tolleranza, ma otterrebbe lo stesso tipo di informazioni senza ipotesi parametriche.
Naturalmente, solo la soluzione JMP Pro. Magari puoi fare un'offerta aggiuntiva!
Re: intervalli di tolleranza non parametriciGrazie Scott, è un'ottima opzione, ma non è proprio quello che speravo in questo caso. Il cliente vuole poter selezionare una confidenza e una proporzione da coprire, come possiamo fare attualmente con gli intervalli di tolleranza, ma solo utilizzando dati non parametrici (questa è una funzionalità di Minitab che sperano di ricreare in JMP).
Re: intervalli di tolleranza non parametriciPietro,
Funzionerebbe? Vai su Distribuzione e adatta un adattamento continuo - curva uniforme per ottenere un adattamento non parametrico.
Quindi un'opzione triangolare rossa era quella di impostare delle "specifiche" K-Sigma basate sul quantile della distribuzione.
In questo modo è possibile ottenere in dettaglio la piena capacità del processo non parametrico.
Ecco un esempio che utilizza Big Class...
Spero che questo ti sia d'aiuto!
Scott
