Z-MR 관리도에 대한 모수 추정 방법 지정

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관측치 그룹을 정의하는 방법

Minitab에서는 공정 표준 편차를 추정할 수 있는 4가지 방법을 제공합니다. 특정 공정/제품의 속성에 따라 추정 방법을 선택해야 합니다. 모수 대화 상자에 과거 값을 입력할 수도 있습니다.

  • 런별: 특정 부품 또는 제품의 모든 런이 동일한 분산을 갖는다고 가정할 수 없는 경우 사용합니다. 이 방법은 각 런에 대해 σ를 독립적으로 추정합니다.
  • 부품별(같은 부품에 대한 모든 관측치 결합): 특정 부품 또는 제품의 모든 런이 동일한 분산을 갖는 경우 사용합니다. 이 방법은 동일한 부품 또는 제품의 모든 런을 결합하여 σ를 추정합니다.
  • 상수(모든 관측치 결합): 측정값의 크기에 관계없이 공정의 모든 출력이 동일한 분산을 갖는 경우 선택합니다. 이 방법은 여러 런 및 부품에서 모든 데이터를 통합하여 σ의 공통 추정치를 구합니다.
  • 크기에 따라(모든 관측치 결합, 자연 로그 사용): 측정값 크기 증가에 따라 분산이 매우 일정하게 증가하는 경우 사용합니다. 이 방법은 데이터의 자연 로그를 취하고 모든 런 및 모든 부품에 걸쳐 있는 변환 데이터를 합동하며 변환 데이터에 대한 s의 공통 추정치를 구합니다.

표준 편차 추정 방법

Minitab에서 관리 한계를 계산하기 위해 사용하는 표준 편차를 추정하는 방법을 선택합니다.

부분군 크기 = 1
  • 평균 이동 범위[MR]: 평균 이동 범위[MR]는 두 개 이상의 연속된 점의 이동 범위[MR]의 평균 값입니다. 부분군 크기가 1인 경우 이 방법을 사용하십시오.
  • 이동 범위[MR]의 중위수: 이동 범위[MR]의 중위수는 두 개 이상의 연속된 점의 이동 범위[MR]의 중위수 값입니다. 데이터에 이동 범위[MR]의 평균에 영향을 미치는 극단 범위가 있는 경우 이 방법을 사용하십시오.

이동 범위[MR]의 길이 지정

이동 범위[MR]의 길이에 이동 범위[MR]를 계산하는 데 사용되는 관측치의 수를 입력합니다. 연속되는 두 값의 유사성이 가장 높기 때문에 기본 길이는 2입니다. 길이는 100이어야 합니다.

데이터가 주기적인 경우 다른 길이의 이동 범위[MR]를 사용하는 것을 고려해 보십시오. 예를 들어, 분기별 데이터를 수집하는 경우, 분기마다 하나의 관측치가 계산에 포함되도록 길이가 4인 이동 범위를 사용하는 것을 고려해 보십시오.

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