我这有一些数据从32—38，从直方图的样子看起来是正态的，可一检验P远远小于0.5，有BOX-COX转换也不行，到底怎么半啊，帮帮小弟，本人万分感激！！！！

引用:

原帖由 panfeng 于 2005-11-14 20:31 发表
我这有一些数据从32—38，从直方图的样子看起来是正态的，可一检验P远远小于0.5，有BOX-COX转换也不行，到底怎么半啊，帮帮小弟，本人万分感激！！！！

可以将将数据贴出来，另外你可以尝试用Stat > Quality Tools > Individual Distribution Identification检验一下是否为其它分布。

谢谢了数据如下，上限是38，下限是32， 大师帮忙分析下！
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引用:

原帖由 panfeng 于 2005-11-22 18:17 发表
谢谢了数据如下，上限是38，下限是32， 大师帮忙分析下！
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如果是连续数据，数据分别率应该过小，使得数据不能检验出原有的分布状态，另外你可以根据实际的参数性质确定是否为正态分布。

从其它的处理情况来看，都不满足服从一般的分布方式，包括box-cox的方法。

是连续的数据，那我想做工序能力指数怎么做啊！！！
我是钢铁厂的，好多数据都是这种类型，怎么才能转换为正态的呢！！

引用:

原帖由 panfeng 于 2005-11-23 21:56 发表
是连续的数据，那我想做工序能力指数怎么做啊！！！
我是钢铁厂的，好多数据都是这种类型，怎么才能转换为正态的呢！！

既然是连续数据，就应该能无限分割，是什么原因导致不能出现小数点呢？例如32.4。。

你可以随便加小数点啊 ，结果还是一样的！！！

引用:

原帖由 panfeng 于 2005-11-23 22:11 发表
你可以随便加小数点啊 ，结果还是一样的！！！

随便加小数点？呵呵，看看以下的数据
35.20
34.07
32.98
36.77
33.75
33.18
36.56
34.07
32.81
38.37
35.23
31.99
35.05
34.34
33.05
32.25
35.57
35.90
35.83
35.16
36.08
35.37
36.11
35.04
36.81
36.01
35.47
33.77
34.63
37.03
35.72
35.30
36.02
33.94
36.99
33.60
34.59
39.45
37.21
35.26
35.07
35.21
34.60
34.07
34.44
35.94
34.70
37.31
34.80
33.50
36.84
35.64
32.94
33.62
36.94
34.05
31.79
34.91
34.06
35.28
32.22
35.87
36.31
34.63
33.57
35.45
34.36
33.61
34.22
31.23
34.90
36.45
35.16
35.15
35.49
30.38
33.48
35.79
36.15
35.83
33.68
37.08
38.17
35.54
37.77
32.33
34.23
36.08
36.26
32.42
34.82
33.87
37.01
34.81
34.30
33.16
35.47
36.10
37.81
36.33
再看看它的正态检验结果。

好像加个小数点就可以了，谢谢你大师，我的问题还很多，谢谢你的帮忙

引用:

原帖由 panfeng 于 2005-11-23 22:20 发表
好像加个小数点就可以了，谢谢你大师，我的问题还很多，谢谢你的帮忙

另外一个可能你可以参考一下，就是人为的将极值（太小或太大）剔出了。

大师，我现在要做个题目，我的目标是提高某物质收得率，那么我在做C&E时的关键输出岂不之有一个了！估计是我对C&E的理解不正确吧！！请教大师

不明白你说的什么啦，我是刚入门啦

引用:

原帖由 panfeng 于 2005-11-23 22:40 发表
大师，我现在要做个题目，我的目标是提高某物质收得率，那么我在做C&E时的关键输出岂不之有一个了！估计是我对C&E的理解不正确吧！！请教大师

孤陋寡闻了，C&E是？

如果你的数据不能取小数,就不是正态分布的.判断是什么分布应先看是什么质量特性.是计件计点还是通过仪器测得的实数值(比如长度,重量,流量等不应一拿过来就作正态性检验.另外,无论是哪种特性,都要先作测量系统分析.否则数据无意义.

测量系统分析结果还可以，我想知道如果不是正态怎么办，MINITAB分析是已正态分布为基础的吧

引用:

原帖由 蚂蚁 于 2005-11-22 19:37 发表


如果是连续数据，数据分别率应该过小，使得数据不能检验出原有的分布状态，另外你可以根据实际的参数性质确定是否为正态分布。

从其它的处理情况来看，都不满足服从一般的分布方式，包括box-cox的方法。

这应该是量具精度的问题，导致了数据不符合正态分布。

想问问大师们,请帮忙分析下以下的数据
12V Ripple and noise at 264Vac
17.224
15.816
16.168
16.168
15.816
17.224
16.872
16.168
17.572
15.816
16.520
16.520
17.572
17.224
15.816
15.464
16.168
15.816
16.168
16.520
16.872
16.520
16.168
15.112
15.464
16.168
16.872
16.168
16.520
16.168
16.872
18.276
17.224
16.168
17.224
16.520
16.520
16.520
17.924
16.872
16.168
15.464
17.572
17.572
17.224
16.520
16.872
16.520
16.872
17.572
16.168
16.520
16.520
18.276
15.464
17.572
16.872
17.924
16.872
15.464
16.520
16.520
16.520
16.520
16.520
16.520
16.872
16.872
18.276
16.520
16.168
15.816
16.872
17.224
16.872
16.168
16.168
16.520
16.168
16.872
16.520
16.168
16.520
16.168
16.168
17.572
15.816
16.520
16.872
16.520
15.464
16.520
16.872
16.168
16.168
15.112
16.168
17.572
15.816
16.168
16.872
16.168
15.816
16.872
15.816
16.168
15.112
15.816
15.816
15.816
16.520
15.464
15.464
17.572
16.872
16.520
16.872
15.816
16.168
15.816
16.872
17.224
16.520
16.520
15.464
16.168
10.952
11.296
10.952
11.296
12.664
11.640
11.296
11.640
11.296
10.268
9.928
9.928
10.952
11.640
10.268
10.612
10.952
10.612
11.296
11.640
10.952
11.296
11.640
11.640
10.612
10.952
11.640
40.720
52.360
44.840
47.560
43.480
46.880
43.120
44.840
47.920
41.760
45.200
42.120
42.800
45.200
42.440
48.600
42.440
42.800
41.400
50.640
42.440
40.040
40.720
43.120
41.080
42.440
41.400
39.708
44.840
41.760
39.020
39.020
43.480
38.680
41.400
42.120
15.404
15.404
15.404
14.720
14.036
14.720
14.036
14.036
13.348
13.692
14.720
14.376
42.800
39.708
40.040
43.480
43.480
38.680
45.520
44.160
43.120
44.160
45.880
43.120
41.400
43.120
39.020
44.160
41.760
42.800
45.520
42.440
44.160
40.720
43.480
41.080
38.680
44.160
41.760
42.440
42.440
45.520
43.120
45.880
43.480
41.080
43.800
45.520
42.120
41.080
51.000
53.400
51.360
57.160
52.360
49.960
48.280
49.960
53.760
49.960
刚刚分析过应该不是正态分布,我们应该通过什么方式转换成正态分布,如果这时候不能转换我们该怎么做

这时候我们的MSA也是合格的,也就是说与测量精度没有太大的关系,

引用:

原帖由 huihaiha 于 2006-4-19 08:40 发表
想问问大师们,请帮忙分析下以下的数据
12V Ripple and noise at 264Vac
17.224
15.816
16.168
16.168
15.816
17.224
16.872
16.168
17.572
15.816
16.520
16.520
17.572
17.224
15.816
15.464
...

图是这样的——

我也有同样的问题，要问。就是经过COX-COX转换后还是不为正态，不知怎么办

我觉得不应该上来只做正态检验
有很多同样可能的分布比如exponential, loginormal, weibull，都应该检验一下
确实正态分布比较好操作，相关的知识也比较完善
但数据不一定服从正态分布，勉强用box-cox transformation可能会得到完全错误的结果

我也有同样的问题，就是经过BOX-COX转换后还不是正态分布，但又要计算过程能力，请高手指教应该如何做？

引用:

原帖由 7share 于 2008-7-4 05:04 发表
我觉得不应该上来只做正态检验
有很多同样可能的分布比如exponential, loginormal, weibull，都应该检验一下
确实正态分布比较好操作，相关的知识也比较完善
但数据不一定服从正态分布，勉强用box-cox transforma ...

好樣....很正確的概念

引用:

原帖由 huihaiha 于 2006-4-19 08:40 发表
想问问大师们,请帮忙分析下以下的数据
12V Ripple and noise at 264Vac
17.224
15.816
16.168
16.168
15.816
17.224
16.872
16.168
17.572
15.816
16.520
16.520
17.572
17.224
15.816
15.464
16. ...

说真的,看到这个问题,我感到有点晕,看看这些数据,从9.xxx-4x.xxx,如此悬殊的数据,怎么指望它成正态发布?!我们常用的转换无非是box-cox,johnson,平方,开方,取自然对数.没有一个能行.

数据之间的差别如此之大,研究其正态与否应该说没有意义.

请高手拍砖!!