Bei diesen Schätzungen erwartungstreue Konstanten verwenden

Geben Sie an, ob beim Schätzen von Kurzzeit- und Langzeitstandardabweichungen Konstanten für die erwartungstreue Schätzung verwendet werden sollen.

Konstanten für die erwartungstreue Schätzung variieren mit dem Stichprobenumfang. Sie sind gleich dem Verhältnis des erwarteten Schätzwerts der Standardabweichung für einen gegebenen Stichprobenumfang zur Standardabweichung der Grundgesamtheit. In der Standardeinstellung werden Konstanten für die erwartungstreue Schätzung beim Schätzen der Kurzzeitstandardabweichung, nicht jedoch beim Schätzen der Langzeitstandardabweichung verwendet.

Weitere Informationen finden Sie unter Berechnungen von Prozessstatistiken und Prozessfähigkeitswerten für Prozessbericht.

Kurzzeit-Standardabweichung
Die Kurzzeitstandardabweichung wird mit Konstanten für die erwartungstreue Schätzung berechnet.
Langzeit-Standardabweichung
Die Langzeitstandardabweichung wird mit Konstanten für die erwartungstreue Schätzung berechnet.

Bei Teilgruppengröße = 1 Z-Wert (Short-Term) wie folgt berechnen

Geben Sie an, wie die Kurzzeitstandardabweichung für Daten berechnet werden soll, die nicht in rationalen Teilgruppen erfasst wurden (das heißt, wenn die Teilgruppengröße gleich 1 ist). Bei der Teilgruppengröße 1 kann die Kurzzeitstandardabweichung nicht auf die übliche Weise berechnet werden.
Gleitende Spannweite zum Schätzen der Kurzzeitstandardabweichung
Die Methode der gleitenden Spannweite wird verwendet.
Z-Wert (Long-Term) + σ-Shift von
Ein Schätzwert der Z-Langzeitstandardabweichung wird verwendet. Wählen Sie diese Option aus, wenn Sie nicht annehmen können, dass die nacheinander erzeugten Einheiten eine geringere Streuung als die nicht nacheinander erzeugten Einheiten aufweisen. Sie können einen für den Sigma-Shift angenommenen Wert zwischen 0 und 6 angeben.

Box-Cox-Potenztransformation (W=Y^λ) verwenden mit

Verwenden Sie die Box-Cox-Potenztransformation, wenn die Daten sehr schief sind oder die Streuung innerhalb der Teilgruppen instabil ist. Bei der Transformation werden die ursprünglichen Daten mit λ potenziert, es sei denn, λ = 0. In diesem Fall wird der natürliche Logarithmus berechnet.

Optimales λ
Es wird der optimale Lambda-Wert verwendet, der die am besten geeignete Transformation ergeben sollte. Minitab rundet den optimalen Lambda-Wert auf 0,5 oder die nächste ganze Zahl.
Anderem Wert (zwischen -5 und 5)
Es wird ein angegebener Wert für Lambda verwendet. Weitere gängige Transformationen sind die Quadrattransformation (λ = 2), die Transformation mit der inversen Quadratwurzel (λ = −0,5) und die inverse Transformation (λ = −1). In den meisten Fällen sollte kein Wert außerhalb des Bereichs von −2 bis 2 verwendet werden.
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