QW583624316 发表于 2022-12-17 14:40:10

johnson 转换后怎么算不出来新的规格限

johnson 转换后怎么算不出来新的规格限，大家都是这么处理的啊，网上查不出来答案，还是说很多人都不转换正态，直接算CPK的啊，求大神答案

sunnyjiang 发表于 2023-1-4 10:57:12

我的理解是：
1，数据是非正态要研究为什么是非正态？近似正态即可，正态在自然界只占2%，位置度很多都不是正态。
2，使用BOX-COX 转化。
3，使用johnson 转化， 转化后规格线不是你原来的规格线，所以计算CPK 多少有些问题。
4，大数据1000个建议使用非参数计算X0.135% 和X99.865% 来计算分位数来计算CPK比较靠谱。

Lenovo917 发表于 2023-1-3 16:59:45

:L:L:L:L:L
不明白，sorry

xinyi250218 发表于 2023-1-4 08:17:38

{:1_180:}

njkiller 发表于 2023-1-4 08:37:06

学习学习

kellyz 发表于 2023-1-4 09:15:55

:)

猫小乐 发表于 2023-1-4 10:11:27

我和你遇到同样的困扰，最后把Jonhson当黑匣子，然后直接把上下限也转了……

Lenovo917 发表于 2023-1-4 11:49:16

sunnyjiang 发表于 2023-1-4 10:57
我的理解是：
1，数据是非正态要研究为什么是非正态？近似正态即可，正态在自然界只占2%，位置度很多都不是 ...

{:1_180:}{:1_180:}{:1_180:}{:1_180:}

Lenovo917 发表于 2023-1-4 11:49:38

学习无止境呀，感谢分享

猫小乐 发表于 2023-1-5 10:35:24

sunnyjiang 发表于 2023-1-4 10:57
我的理解是：
1，数据是非正态要研究为什么是非正态？近似正态即可，正态在自然界只占2%，位置度很多都不是 ...

其实我不太同意这个观点耶，首先是应该是Individual Distrubution Identification
然后再决定是如果进行数据处理和数据筛选，如果P值是判别不是正态就不应该是正态，不应该用近似
然后收集1000个数据的代价也太大了……，30个数据以上就要做出相应的分析及判断才合理
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