분석을 수행하기 전에 데이터에 적합한 분포 또는 변환을 식별하려면 개별 분포 식별을 사용합니다.

Many statistical analyses, such as capability analysis, are based on the assumption that your data follow a particular distribution. 개별 분포 식별 provides probability plots and goodness-of-fit tests that allow you to do the following:

  • Determine which of 14 distributions provides the best fit for your data.
  • Determine whether a transformation is effective to fit your data to a normal distribution.

예를 들어, 한 바닥 타일 제조업체에서 뒤틀리지 않는 타일을 생산하기 위해 제조 공정의 공정 능력을 평가하려고 합니다. 품질 분석가가 타일 랜덤 표본의 뒤틀림을 측정하고 데이터를 기록합니다. 뒤틀림 데이터의 분포가 알려져 있지 않기 때문에 분석가는 개별 분포 식별을 사용하여 Weibull 분포가 가장 좋은 적합치를 제공한다는 것을 확인합니다. 그러므로, 품질 분석가는 Weibull 분포를 기반으로 하는 비정규 공정 능력 분석을 사용하여 공정의 공정 능력을 평가하기로 결정합니다.

또한 개별 분포 식별을 통해 Box-Cox 또는 Johnson 변환을 사용하여 데이터를 변환하고 워크시트의 변환된 값을 향후 분석을 위해 저장할 수 있습니다. 예를 들어, 한 품질 분석가가 정규성 가정을 기반으로 한 여러 통계 분석을 수행해야 합니다. 정규성 검정 결과 표본 공정 데이터가 정규 분포를 따르지 않는 것으로 확인될 경우 분석가는 개별 분포 식별을 통해 Box-Cox 및 Johnson 변환을 사용하여 데이터를 변환하고 각 변환의 효과를 평가하며 변환된 값을 향후 분석을 위해 저장할 수 있습니다.

이 분석의 위치

To perform individual distribution identification, choose 통계분석 > 품질 도구 > 개별 분포 식별.

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