Gleitender Durchschnitt Jmp

In der Popupliste "Vertrauensintervalle" können Sie das Vertrauensniveau für die Prognose-Vertrauensbänder festlegen. Die Dialoge für saisonale Glättung Modelle enthalten eine Perioden pro Saison Feld für die Einstellung der Anzahl der Perioden in einer Saison. In der Constraints-Popup-Liste können Sie festlegen, welche Art von Constraint auf den Glättungsgewichten während des Fits erzwungen werden soll. Die Einschränkungen sind: erweitert den Dialog, um die Einschränkungen der einzelnen Glättungsgewichte einzustellen. Jedes Glättungsgewicht kann gebunden werden. Behoben. Oder Unbeschränkt, wie durch die Einstellung des Popup-Menüs neben dem Namen der Gewichte bestimmt. Bei der Eingabe von Werten für feste oder beschränkte Gewichte können die Werte positive oder negative reelle Zahlen sein. Das hier gezeigte Beispiel hat das Pegelgewicht () bei einem Wert von 0,3 und das durch 0,1 und 0,8 begrenzte Trendgewicht (). In diesem Fall kann der Wert des Trendgewichts innerhalb des Bereichs von 0,1 bis 0,8 bewegt werden, während das Niveaugewicht bei 0,3 gehalten wird. Beachten Sie, dass Sie alle Glättungsgewichte im Voraus festlegen können, indem Sie diese benutzerdefinierten Einschränkungen verwenden. In diesem Fall würde keines der Gewichte aus den Daten abgeschätzt, obwohl Prognosen und Residuen noch berechnet würden. Wenn Sie auf Abschätzen klicken. Werden die Ergebnisse der Anpassung anstelle des Dialogs angezeigt. Die Glättungsgleichung L t y t (1) L t -1. Wird in Form eines einzigen Glättungsgewichts definiert. Dieses Modell entspricht einem ARIMA-Modell (0, 1, 1), wo ich hier einige Strategien anbieten kann. Ich denke, beide sind effizienter, dass der Summation () - Operator Sie derzeit verwenden. Ich kann nicht sagen, sie sind die effizientesten möglich. 1) Verwenden Sie die Summe () - Funktion auf einer Matrix. Dies nutzt die Geschwindigkeit der Matrixoperation. Der Index der aktuellen Spalte in dieser Formel ist eine Matrix der Zeilennummern vom Beginn des gleitenden Durchschnittsfensters bis zur aktuellen Zeilennummer. Meine Subskription der Spalte auf diese Weise JMP liefert eine Matrix und die Summe-Funktion ist relativ effizient über eine Matrix. Noch schneller ist es, diesen gleitenden Durchschnitt über zwei Spalten zu berechnen. Die erste Spalte behält einfach eine Bewegungssumme bei, indem der Wert von Current in einer Zeile dem Wert der Rollsumme in der vorherigen Zeile hinzugefügt wird und dann der Wert von Current von der Zeile am Anfang des Fensters subtrahiert wird. Heres die Formel für Moving Sum. Dann ist es einfach, eine Spalte zu haben, die Moving Sum durch das Moving Avg Fenster teilt. Im Anfügen einer Datentabelle, die diese beiden Methoden zeigt. In der Datentabelle ist das Moving Avg Window eine Datentabellenvariable. Um die Effizienz der zweiten Methode in dieser Datentabelle zu sehen, müssen Sie zunächst die Auswertung der Spalte Moving Avg (x) unterdrücken. Ich kann hier ein paar Strategien anbieten. Ich denke, beide sind effizienter, dass der Summation () - Operator Sie derzeit verwenden. Ich kann nicht sagen, sie sind die effizientesten möglich. 1) Verwenden Sie die Summe () - Funktion auf einer Matrix. Dies nutzt die Geschwindigkeit der Matrixoperation. Der Index der aktuellen Spalte in dieser Formel ist eine Matrix der Zeilennummern vom Beginn des gleitenden Durchschnittsfensters bis zur aktuellen Zeilennummer. Meine Subskription der Spalte auf diese Weise JMP liefert eine Matrix und die Summe-Funktion ist relativ effizient über eine Matrix. Noch schneller ist es, diesen gleitenden Durchschnitt über zwei Spalten zu berechnen. Die erste Spalte behält einfach eine Bewegungssumme bei, indem der Wert von Current in einer Zeile dem Wert der Rollsumme in der vorherigen Zeile hinzugefügt wird und dann der Wert von Current von der Zeile am Anfang des Fensters subtrahiert wird. Heres die Formel für Moving Sum. Dann ist es einfach, eine Spalte zu haben, die Moving Sum durch das Moving Avg Fenster teilt. Im Anfügen einer Datentabelle, die diese beiden Methoden zeigt. In der Datentabelle ist das Moving Avg Window eine Datentabellenvariable. Um die Effizienz des zweiten Verfahrens in dieser Datentabelle zu sehen, möchten Sie vielleicht zuerst die Auswertung der Spalte Moving Avg (x) unterdrücken. Gewichtete gleitende Durchschnittsdiagramme zur Erkennung kleiner Verschiebungen im Prozessmittel oder Trends Die Wunder von JMP 1. Präsentation zum Thema: Gewichtete gleitende durchschnittliche Diagramme zur Erkennung kleiner Verschiebungen im Prozessmittel oder Trends Die Wunder von JMP 1. Präsentationstranskript: 1 Gewichtete gleitende Durchschnittsdiagramme zur Erkennung kleiner Verschiebungen im Prozessmittel oder Trends Die Wunder von JMP 1 2 Verschiebungen im Prozess Mittel - und Prozesskenntnisse Das X-Balkendiagramm ist so konzipiert, dass Änderungen im Prozessmittel erkannt werden. In einem ausgereiften Prozess kann es einen Körper von Prozesswissen geben, der vorschlägt, welche Arten von Änderungen im Prozessmittel voraussichtlich auftreten werden. Kann dies wichtig sein, um Wege zu finden, um relativ kleine Änderungen im Mittel festzustellen, die die vier Regeln kaum wahrnehmen werden. 2 3 Nachhaltige Veränderung des Prozesses Mean Experience hat gezeigt, dass es zwei gängige Arten nachhaltiger Veränderungen im Prozessmittel gibt: eine nachhaltige Verschiebung des Prozesses auf einen neuen Wert. Langsame Trends im Prozess Mittelwert nach oben oder unten. 3 4 Moving Average-Diagramme Es gibt zwei Arten von Moving Average-Diagrammen, die so konzipiert sind, dass sie auf diese Arten von Process Mean-Änderungen empfindlich reagieren: The Unityly Weighted Moving Average Chart, UWMA-Diagramm (auch Arithmetisches Moving Average-Diagramm, AMA-Diagramm) Exponentiell Weighted Moving Average Chart, EWMA-Diagramm (auch als Geometric Moving Average Chart (GMA-Diagramm) bezeichnet) 4 5 Welche Verwendung Jede der beiden ist abhängig von der Art der Prozessänderung, die man erkennen möchte: Für eine nachhaltige Verschiebung Im Prozess Mittelwert zu einem neuen Wert verwenden Sie das Diagramm mit dem gleichmäßig gewichteten gleitenden Durchschnitt. Für eine langsam ansteigende Prozessmitte verwenden Sie das Diagramm Exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt. 5 6 Gleitende Durchschnittliche Diagramme in JMP Jeder Punkt auf einem Diagramm mit gleitendem Durchschnittswert (UWMA), der auch als Gleitender Durchschnitt bezeichnet wird, ist der Mittelwert der letzten Untergruppeneinrichtung (auch Spanne genannt), einschließlich des aktuellen Untergruppenmittelwerts. Diese werden oft als Arithmetic Moving Average (AMA) bezeichnet. Diese werden häufig verwendet, um eine konsistente Verschiebung im Prozessmittel schnell zu erkennen. 6 7 JMP-Kontrollgrenzen Wenn wir annehmen, dass die Stichprobengrößen in jeder Untergruppe gleich sind, dann sind die drei Sigma-Grenzwerte für n Untergruppen (oder Spannen): 7 9 Hinweis: Zu Zeitpunkt eins gibt es nur einen Punkt Dass die Grenzen hier breiter sind. Zu allen anderen Zeitpunkten werden die Grenzen durch die Quadratwurzel von 2 geteilt und sind so schmaler. 9 13 Hinweis: Das Moving Average-Diagramm wählte die Teilgruppe 4 aufgrund der strengeren Grenzen als außer Kontrolle. Die Personendiagramm zeigte, dass die Untergruppe in der Kontrolle war (obwohl in der Nähe der Grenzen). Das Individuelle Diagramm zeigte, warum das Range-Diagramm zum Zeitpunkt 14 außer Kontrolle war. Man kann verschiedene gleitende Durchschnittsspannen angeben. Die durchschnittliche Spanne ist JMP-Talk für die Anzahl der Untergruppen, die durchschnittlich sind. Lets Blick auf eine gleitende durchschnittliche Spanne von drei. Beachten Sie, was passiert mit den Grenzen. 14 17 Eigenschaften der Spannweiten Je größer die Spannweite, desto enger die Grenzen. Für größere Spannweiten wird eine Mittelung über mehr Zeitpunkte durchgeführt, so dass kurze Vorkommen von Special Cause gemittelt werden können. Größere Spannweiten können länger dauern, um eine Verschiebung im Mittel zu erkennen, dies hängt von der Größe der Verschiebung im Verhältnis zu der üblichen Ursache ab. Erfahrung ist der beste Führer für Spangröße. 17 18 Exponentiell gewichtete gleitende Durchschnittsdiagramme in JMP Jeder Punkt auf einem exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt (EWMA-Diagramm), der auch als GMA-Diagramm bezeichnet wird, ist der gewichtete Durchschnitt aller vorherigen Untergruppenmittel, einschließlich des Mittelwerts von Der vorliegenden Untergruppenprobe. Diese sind sehr nützlich, um Trends zu erkennen, da die jüngsten Punkte das größte Gewicht erhalten. 18 19 EWMA-Diagramme und Gewichte EWMA-Diagramme werden durch Auswahl eines Gewichtsparameters r, einer Zahl zwischen 0 und 1, gebildet. Der Wert von r ist das Gewicht, das dem letzten Datenpunkt zugewiesen wird. Für Untergruppengröße1 würde ein Wert von r1 einem Individuellen Diagramm entsprechen. 19 21 Oder ganz allgemein Für i1, Hinweis: Die Koeffizienten sind alle kleiner als 1. Die Koeffizienten summieren sich auf 1. Damit ist die Varianz des gewichteten Mittels kleiner als die einzelnen Werte. 21 1, Anmerkung: Die Koeffizienten sind alle kleiner als 1. Die Koeffizienten summieren sich auf 1. Dies bedeutet, dass die Varianz des gewichteten Mittels l 1 ist. Hinweis: Die Koeffizienten sind alle kleiner als 1. Die Koeffizienten summieren sich auf 1 Ist die Varianz des gewichteten Durchschnitts kleiner als die einzelnen Werte. 21 1, Anmerkung: Die Koeffizienten sind alle kleiner als 1. Die Koeffizienten summieren sich auf 1. Dies bedeutet, daß die Varianz des gewichteten Mittels l allgemeiner ist. Für i1, Anmerkung: Die Koeffizienten sind alle kleiner als 1. Die Koeffizienten summieren sich auf 1 Die Gewichtsabweichung ergibt sich aus der Abweichung des gewichteten Mittelwertes. 22 Wahl der Gewichtswerte: Ein geringer Gewichtswert von etwa 1 bis 2 ergibt ein Diagramm, das sich wie ein UWMA - (oder AMA-) Diagramm mit einer großen Spanne verhält. Ein hohes Gewicht in der Nähe eines wäre ähnlich wie eine Personendiagramm. In der Praxis werden Gewichte um r.5 verwendet. 22 24 Welches Charting war am besten Die UWMA (oder AMA) holte eine mittlere Schicht frühzeitig auf zwei oder drei. Die EWMA-Chart nicht abholen, da es eine Verschiebung im Prozess bedeutet, nicht ein Trend war. Erfahrung mit dem Prozess ist der beste Führer. 24 25 Ein weiteres Beispiel JMP-Datensatz (es gibt 5 Beobachtungen pro Untergruppe, aber die UWMA - und EWMA-Diagramme funktionieren noch). 25 28 Warum hat die EWMA-Chart funktioniert Immer wenn es Trends gibt, haben die jüngsten Punkte die meisten Informationen. Die X-Balken - und R-Diagramme setzen das gesamte Gewicht auf die neueste Probe. Die UWMA-Diagramme gewichten jeden Punkt gleichmäßig in der Spanne. Das EWMA-Diagramm gewichtet die jüngsten Signale mit höheren Gewichten, dies macht das Signal-zu-Rausch-Verhältnis das größte (das größte Signal erhält das meiste Gewicht). 28 29 Vorsicht Wenn Sie Ihre Daten jede mögliche Weise grafisch darstellen, riskieren Sie, falsche Signale zu erhalten Leute tun dieses irgendwie aber nicht der Kerl 29