非正态数据变换为正态数据的方法

约翰逊设计的分布体系包括由变换产生的三族分布。根据该分布体系可将非正态数据变换为正态数据。本文利用Slifker和Shapiro的样本分位值的方法[1 ] 研究非正态数据的正态性变换 ,并以实例说明应用约翰逊分布拟合非正态数据的方法。

基于蒙特卡洛模拟的非正态数据过程能力研究

采用蒙特卡洛模拟研究非正态数据过程能力指数的计算方法,模拟采用Log-normal分布和Weibull分布分别产生50组样本容量为100的随机数据,对每一组数据分别计算过程能力指数,对模拟结果的准确度和精度进行评价。研究表明在样本容量不大于100时,Johnson转换比Box-Cox转换更具有优越性;过程能力指数Spmk是最理想的过程能力指数,但实际应用中由于分布函数未知而采用Cs。模拟结果显示:过程能力指数只有充分捕捉到数据分布的特征参数和尾部效应,才能更真实地反映过程能力。最后采用实际生产中的案例验证了模拟的结论。

线性回归模型中非正态数据的处理

为了对非正态数据进行线性回归分析,需要对非正态数据的处理方法进行研究。在Box-Cox变换的基础上改进的双幂变换是一种有效的处理方法。结合Matlab软件给出了双幂变换下线性回归模型中参数的极大似然估计与最小二乘估计方法,并通过实例研究显示:双幂变换使非正态数据服从正态分布,对于异常数据的处理有一定的效果,是数据正态变换的理想工具。

制药过程中非正态数据的分析

目的:工业化药品生产过程中采集到的样品数据经常为非正态分布,需要采用合适的方法将数据转换后,再计算过程能力并绘制控制图,以便正确判断实际的生产状态。方法:使用Minitab软件,结合Box-Cox幂转换模型、Johnson转换法,提出一套系统的处理非正态数据并计算其过程能力和绘制控制图的方法。结果:将某栓剂灌装过程中采集到的装量数据为实际案例,对该非正态数据进行分析,进而判断生产工艺的能力。结论:该非正态数据的转换和评估方法有效并容易操作。

处理非正态数据

很多过程,尤其那些包含了寿命和可靠性的数据都不是正态分布的。然而多数6西格码工具比如过程能力的分析却是以正态分布为前提的。只有通过验证数据的正态性和选择适当的数据分析方法得出的结论才会是准确的。本文讨论的是非正态问题并帮助读者了解几种非正态数据的分析方法。

基于Johnson转换的非正态过程能力研究

在统计过程控制(SPC)技术中要求质量特征服从正态分布。而在实际生产中,许多稳定的过程不一定满足正态分布的假设。许多学者和质量工程师纷纷提出将非正态数据转变成正态数据的方法,以便使用SPC技术对这些数据进行分析,从而得出合理有效的结论。解决这个问题的一种方法是使用Johnson分布系统对这些非正态数据进行转换。文章提出了一套系统的处理非正态数据并计算其过程能力指数的方法,结合使用Johnson分布系统百分比拟合法,并给出具体的步骤和做法,最后应用该方法对实际案例进行研究,并计算其过程能力指数,与实际相比照,证实了该方法的有效性和实用性。文章用相应的matlab和m initab分析软件来辅助实现这个方法,具有可操作性,可以用于指导生产实践。

SPC中非正态过程稳定性的检验研究

统计过程控制要求只有当过程稳定后,才能对过程进行估计、改善以及控制。对于质量特性值服从非正态分布的情况,判断非正态过程的稳定性便是一个值得研究的内容。文章将统计学中的曼-惠特尼U(Mann-Whitney U)检验方法应用到非正态过程控制上面,从另一个视角来处理统计过程控制中非正态数据的稳定性检验问题。结合生产实例,同时采用小样本进行非正态质量特性值稳定性检验。结果证明,此种非正态稳定性检验方法简单、可靠而且准确,有一定的使用价值。

基于矩法的非正态过程能力指数估算方法的研究

对国内外过程能力指数的研究现状进行了必要的分析,介绍了一种基于前四阶矩的方法进行过程能力指数的估算,并给出案例进行应用分析。实践证明,该种方法估算的PCIs准确可靠。

轨道车辆振动实测环境的谱归纳技术

轨道交通车辆振动加速度实测数据具有很强的非正态性,利用约翰森法则改进振动数据归纳标准,并提出具有普适性的振动环境谱归纳技术.利用实测数据进行计算,对比改进前后方法的差异,并检验该归纳技术的普适性.结果表明,改进的方法能适应非正态环境,归纳谱能反映实际振动情况.