分布->連続フィットオプションにノンパラメトリックフィットを追加するこの要望リストのきっかけは何だったのでしょうか？時折、仕様限界を計算する必要のあるデータ分布に遭遇しますが、ノンパラメトリック近似だけがうまく機能します。この分布にはいくつかの異なる近似方法がありますが、目的のPpk値に対する適切な仕様限界を見つけるためにKシグマ乗数を使用できるのは、分布プラットフォームの「スムーズカーブ」にあるレガシーフィッターだけです。
このモミの木はあまり磨かれていないし、いずれはなくなるだろう。
どのような改善を望みますか？
配信プラットフォームの「連続フィット」オプションに、ノンパラメトリックフィットを追加してください。
なぜこの考え方が重要なのか？
分布の適合は、プロセス能力や顧客向け生産性提案のための仕様限界のリバースエンジニアリングにとって非常に重要です。そのため、あまり一般的でない状況に対応するための追加の適合機能があれば、JMPの機能の堅牢性が高まり、ユーザー価値の創出機会も増えます。
品質およびプロセスエンジニアリング件名：分布→連続フィットオプションにノンパラメトリックフィットを追加する - ステータスが「承認済み」に変更されましたこんにちは、 @shampton82 さん。リクエストを送信していただきありがとうございます。Continuous Fit から利用できる Fit Smooth Curve を試してみましたか？これは、非パラメトリック密度推定を使用して仕様限界を計算し、能力を推定します。また、シグマ乗数オプションもあります。
結果は、従来のフィッターにおけるスムーズカーブと同等になるはずです。とはいえ、現時点で従来のフィッターを削除する予定はありません。
Re: 分布->連続フィットオプションにノンパラメトリックフィットを追加するやあ、 @mia_stephens ！
ああ、どうして見落としていたんだろう。これはうまくいった。これで準備完了だ。
スティーブ
Re: 分布->連続フィットオプションにノンパラメトリックフィットを追加する素晴らしいですね、@shampton82さん！
件名：分布→連続フィットオプションにノンパラメトリックフィットを追加 - ステータスが「配信済み」に変更されました
