공차 구간(비정규 분포)에 대한 데이터 입력

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분석에 사용할 데이터를 지정하려면 다음 단계를 수행하십시오.

  1. 변수에 표본 데이터가 포함된 열을 입력합니다. Minitab에서는 사용자가 입력하는 각 열에 대해 별도의 공차 구간 분석을 수행합니다.
  2. 분포에서 데이터가 따르는 분포를 선택합니다. 분포에 대한 자세한 내용은 공차 구간(비정규 분포)에 대한 분포에서 확인하십시오.
    • 로그 정규 분포 - 랜덤 변수의 로그가 정규 분포를 따르는 경우 사용합니다.
    • 감마 분포 - 오른쪽으로 치우쳐 있는 양의 데이터 값을 모형화하기 위해 사용합니다.
    • 지수 분포 - 동종 포아송 공정에서 사건 간의 시간을 모형화하기 위해 사용합니다.
    • 최소 극단값 분포 - 왼쪽으로 치우쳐 있는 데이터 값을 모형화하기 위해 사용합니다. 최소 극단값 분포는 특정 분포 그룹에서 수많은 랜덤 변수의 최소값 분포입니다. 보통 수명의 로그를 모형화하기 위해 사용됩니다.
    • Weibull 분포 - 일반적으로 고장 분포를 설명하기 위해 사용됩니다. 특정 분포 그룹에서 수많은 랜덤 변수의 최소값을 모형화하기 위해서도 사용할 수 있습니다.
    • 최대 극단값 분포 - 오른쪽으로 치우쳐 있는 데이터 값을 모형화하기 위해 사용합니다. 일반적으로 특정 분포 그룹에서 수많은 랜덤 변수의 최대값을 설명하기 위해 사용됩니다.
    • 로지스틱 분포 - 정규 분포와 형상이 유사하지만 꼬리가 더 긴 분포를 모형화하기 위해 사용합니다.
    • 로그 로지스틱 분포 - 변수의 로그가 로지스틱 분포를 따르는 경우 사용합니다.
    • 가정 없음 - 데이터의 모집단을 가정하지 않을 경우 사용합니다. Minitab에서는 비모수 방법에 대한 결과만 표시합니다. 그러나 정확한 결과를 얻기 위해서는 일반적으로 큰 표본이 필요합니다.
  3. 구간 내 모집단의 최소 백분율에 양측 공차 구간에 포함하거나 단측 구간의 하한 또는 상한으로 사용할 모집단의 최소 백분율을 입력합니다.
이 워크시트의 밝기에는 표본 데이터가 포함됩니다.
C1
밝기
81.50
78.80
79.55
83.02
80.26
86.50
84.76
76.74
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