1 Nedodržení předpokladu normality v regulačním diagramu.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Histogram představuje grafické zobrazení intervalového zobrazení četnosti znaku jakosti slouží k názornému zobrazení „struktury“ naměřených dat hranice.
Advertisements

Riziko zbytečného signálu v regulačním diagramu
s aplikací statistických metod
Sedm základních nástrojů managementu jakosti
UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI A VÝKONNOSTI
Statistické řízení procesů
Kontrola kvality,“Westgardova pravidla“
NORMOVANÉ NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ
Hodnocení způsobilosti procesů
Odhady parametrů základního souboru
STATISTICKÁ REGULACE S P C první část.
Rozhodování spotřebitele v podmínkách rizika
Hodnocení způsobilosti měřících systémů
Kalmanuv filtr pro zpracování signálů a navigaci
ZÁKLADY EKONOMETRIE 2. cvičení KLRM
Regulační diagram je to základní grafický nástroj statistické regulace procesu, který umožňuje posoudit statistickou zvládnutost procesu statisticky zvládnutý.
Národní informační středisko
Národní informační středisko pro podporu kvality.
Národní informační středisko
Názorné příklady výpočtu regulačních mezí
64. Odhady úplných chyb a vah funkcí BrnoLenka Bocková.
Získávání informací Získání informací o reálném systému
BOX - PLOT OA a VOŠ Příbram.
CHYBY MĚŘENÍ.
Analýza způsobilosti procesů a výrobních zařízení
Histogram OA a VOŠ Příbram
SPC v případě autokorelovaných dat
Národní informační středisko
Jak správně interpretovat ukazatele způsobilosti a výkonnosti
5. přednáška Process capability.
Nechť (, , P) je pravděpodobnostní prostor:
Vícerozměrné regulační diagramy
Vybraná rozdělení spojité náhodné veličiny
Regulační diagram Ing. Zdeněk Aleš, Ph.D.
Lineární regrese.
Lineární regresní analýza
Lineární regrese kalibrační přímky
Další spojitá rozdělení pravděpodobnosti
Ekonometrie „ … ekonometrie je kvantitativní ekonomická disciplína, která se zabývá především měřením v ekonomice na základě analýzy reálných statistických.
Statistické výpočty v MATLABu
Popisná statistika III
Opakování.
Experimentální fyzika I. 2
MATEMATICKÁ STATISTIKA
Teorie psychodiagnostiky a psychometrie
2. Vybrané základní pojmy matematické statistiky
Základy matematické statistiky. Nechť je dána náhodná veličina X (“věk žadatele o hypotéku“) X je definována rozdělením pravděpodobností, s nimiž nastanou.
Biostatistika 8. přednáška
Optimalizace versus simulace 8.přednáška. Obecně o optimalizaci  Maximalizovat nebo minimalizovat omezujících podmínkách.  Maximalizovat nebo minimalizovat.
Korelace. Určuje míru lineární vazby mezi proměnnými. r < 0
Statistické odhady (inference) Výběr Nepotřebujeme sníst celého vola jenom proto, abychom poznali, že to jde ztuha. Samuel Johnson (anglický básník a.
Měřické chyby – nejistoty měření –. Zkoumané (měřené) předměty či jevy nazýváme objekty Na každém objektu je nutno definovat jeho znaky. Mnoho znaků má.
Analýza variance (ANOVA). ANOVA slouží k porovnávání středních hodnot 2 a více náhodných proměnných. Tam, kde se používal dvouvýběrový t-test, je možno.
IV..
Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie CZ.1.07/2.2.00/ Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním.
POZNÁMKA: Pokud chcete změnit obrázek na tomto snímku, vyberte obrázek a odstraňte ho. Potom klikněte na ikonu Obrázek v zástupném textu a vložte vlastní.
Základy zpracování geologických dat R. Čopjaková.
Ověření modelů a modelování Kateřina Růžičková. Posouzení kvality modelu Ověření (verifikace) ● kvalitativní hodnocení správnosti modelu ● zda model přijatelně.
Korelace. Určuje míru lineární vazby mezi proměnnými. r < 0
R. Jakubíková J.Korbel J.Novák Monte Carlo.
Chyby měření / nejistoty měření
Některá rozdělení náhodných veličin
Induktivní statistika
Monte Carlo Typy MC simulací
Základy zpracování geologických dat Rozdělení pravděpodobnosti
Regresní analýza výsledkem regresní analýzy je matematický model vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými snažíme se z jedné proměnné nebo lineární kombinace.
Příklad (investiční projekt)
ORDINÁLNÍ VELIČINY Měření variability ordinálních proměnných
Plánování přesnosti měření v IG Úvod – základní nástroje TCHAVP
7. Kontingenční tabulky a χ2 test
Transkript prezentace:

1 Nedodržení předpokladu normality v regulačním diagramu

2 Stabilní proces Ve výrobě je nutné používat regulační diagramy k tomu, aby se zjistilo působení vymezitelných (nenáhodných) příčin v procesu a jejich případným odstraněním se snížila variabilita procesu na nejmenší možnou míru. Tou nejmenší možnou mírou rozumíme stav, kdy na proces působí pouze náhodné příčiny. Takový proces se pak nazývá stabilním procesem, protože je reprodukovatelný a kolísání jeho výstupů je předvídatelné.

3 Regulační meze Regulační meze UCL, LCL se vypočtou tak, aby byly od celkové průměrné hodnoty vzdáleny o k  Většinou se volí k=3 V tomto případě pravděpodobnost, že bod bude uvnitř regulačních mezí je p=0,9973 Pravděpodobnost bodu mimo regulační meze je  =0,0027

4 Předpoklady Normální rozdělení jednotlivých hodnot Nekorelované naměřené hodnoty Hodnoty v jedné podskupině rozsahu n>1, z níž se určuje, tvoří logickou podskupinu Regulační meze se vypočtou alespoň z k>25 podskupin

5 Metoda Monte Carlo Bylo vygenerováno N= n-členných podskupin s lognormálním rozdělením (má kladnou šikmost 0,3) Rozsahy podskupin byly n=3,5,10 a 15 V každém tomto výběru se určily regulační meze UCL, LCL z postupně k=10 až 1000 podskupin Vždy se zjistil počet bodů mimo regulační meze Tento postup se opakoval 300 krát

6 Určení pravděpodobnosti  Určí se průměrná hodnota ARL počtu bodů mimo regulační meze Platí vztah Pravděpodobnost  je chyba I. druhu a představuje vlastně riziko zbytečného signálu

7 Je skutečně  konstantní? Hodnota  se mění s hodnotou n, tzn. s rozsahem podskupiny Hodnota  se mění s hodnotou k, tzn. s počtem podskupin, z nichž se určí meze Hodnota  se mění podle toho, zda se zajímáme o, a to ještě rozdílně pro jeden či druhý diagram

8 Nelineární model pro  Všechny tyto závislosti se dají popsat jediným modelem: Regresní koeficienty se liší nejen podle hodnoty n, ale i podle toho, zda se jedná o z diagramu, R či, s Regresní koeficienty se liší pro R nebo s

9 Riziko  v diagramu

10 Riziko  v diagramu

11 Srovnání  pro

12 Srovnání  pro R a s

13 Srovnání  pro R a s pro normální rozdělení

14 Riziko  v diagramu