Visão geral de Identificação de distribuição individual

Use Identificação de distribuição individual para identificar uma distribuição ou transformação apropriada para seus dados antes de efetuar uma análise.

Muitas análises estatísticas, como a análise de capacidade, baseiam-se no pressuposto de que seus dados seguem uma determinada distribuição. Identificação de distribuição individual fornece gráficos de probabilidade e testes de qualidade de ajuste que permitem o seguinte:

• Determinar qual das 14 distribuições proporciona o melhor ajuste para seus dados.
• Determinar se uma transformação é eficaz para ajustar seus dados a uma distribuição normal.

Por exemplo, um fabricante de ladrilhos quer avaliar a capacidade de um processo de fabricação para produzir ladrilhos que não deformem. O analista qualidade mede a deformação em amostras aleatórias de ladrilho e registra os dados. Como a distribuição dos dados de deformação não é conhecida, o analista utiliza a identificação de distribuição individual e determina que a distribuição Weibull proporciona o melhor ajuste. Portanto, o analista decide avaliar a capacidade do processo utilizando uma análise de capacidade não normal com base na distribuição Weibull.

Você também pode usar a identificação de distribuição individual para transformar seus dados usando uma transformação Box-Cox ou Johnson e armazenar os valores de dados transformados na worksheet para análise posterior. Por exemplo, um analista de qualidade precisa realizar várias análises estatísticas baseadas na suposição de normalidade. Quando um teste de normalidade revela que os dados de processo de amostra não correspondem a uma distribuição normal, o analista utiliza identificação de distribuição individual para transformar os dados usando uma transformação Box-Cox e Johnson, para avaliar a eficácia de cada transformação e armazenar os valores transformados para análise posterior.