Bewegende gemiddelde Hierdie voorbeeld leer jy hoe om die bewegende gemiddelde van 'n tydreeks in Excel te bereken. 'N bewegende avearge gebruik te stryk onreëlmatighede (pieke en dale) om maklik tendense herken. 1. In die eerste plek kan 'n blik op ons tyd reeks. 2. Klik op die blad Data, kliek Data-analise. Nota: cant vind die Data-analise knoppie Klik hier om die analise ToolPak add-in te laai. 3. Kies bewegende gemiddelde en klik op OK. 4. Klik op die insette Range boks en kies die reeks B2: M2. 5. Klik op die boks interval en tik 6. 6. Klik in die uitset Range boks en kies sel B3. 8. Teken 'n grafiek van hierdie waardes. Verduideliking: omdat ons die interval stel om 6, die bewegende gemiddelde is die gemiddeld van die vorige 5 datapunte en die huidige data punt. As gevolg hiervan, is pieke en dale stryk uit. Die grafiek toon 'n toenemende tendens. Excel kan nie bereken die bewegende gemiddelde vir die eerste 5 datapunte, want daar is nie genoeg vorige datapunte. 9. Herhaal stappe 2 tot 8 vir interval 2 en interval 4. Gevolgtrekking: Hoe groter die interval, hoe meer die pieke en dale is glad nie. Hoe kleiner die interval, hoe nader die bewegende gemiddeldes is om die werklike data punte. Hou jy van hierdie gratis webwerf Deel asseblief hierdie bladsy op GoogleMoving reeks gebruik boonste herlei en onderste grense kontrolekaarte vir individuele metings, bv die steekproefgrootte 1, gebruik die bewegende reeks twee opeenvolgende waarnemings die proses variasie meet. Die bewegende reeks word gedefinieer as MRI xi - x. wat is die absolute waarde van die eerste verskil (bv die verskil tussen twee opeenvolgende datapunte) van die data. Analoog aan die Shewhart beheer grafiek, kan 'n mens beide die data (wat die individue is) en die bewegende reeks plot. Individue beheer perke vir 'n waarneming Vir die beheer grafiek vir individuele metings, die lyne getrek is: begin UCL bar 3frac mbox bar LCL bar - 3frac. einde waar (bar) is die gemiddeld van al die individue en (Overline) is die gemiddeld van al die bewegende wissel van twee waarnemings. Hou in gedagte dat een of albei gemiddeldes kan vervang word deur 'n standaard of teiken, indien beskikbaar. (Let daarop dat 1,128 is die waarde van (d2) vir (N 2). Voorbeeld van die beweging reeks Die volgende voorbeeld illustreer die beheer grafiek vir individuele waarnemings. 'N Nuwe proses is bestudeer ten einde vloeitempo te monitor. Die eerste 10 groepe gelei inMoving . gemiddelde Chart Sjabloon in Excel gebruik 'n bewegende gemiddelde en Range grafiek wanneer jy 'n monster en wil 'n bewegende gemiddelde QI Makro bewegende gemiddelde Sjabloon het twee opsies: 1. bewegende gemiddelde Chart Input jou data in kolom B Dui die datapunte wat jy wil in die bewegende gemiddelde in sel K2 Target (middellyn) en standaardafwyking bereken uit jou data, maar kan wees oor geskryf. 2. Wheeler bewegende gemiddelde en Range Input jou data in kolom B Dui die data punte wat jy wil in die bewegende gemiddelde in sel Aa2 Hierdie sjabloon gebruik verskillende berekeninge vir die bewegende gemiddelde grafiek en sluit 'n reeks grafiek, Histogram met Cp Cpk, sigma level, bekwaamheid Plot en Waarskynlikheid Plot. Meer inligting. om 'n bewegende gemiddelde Chart sjabloon behulp QI Makro skep. Hoekom Kies QI Makro gemak - Wizard kies die Reg beheer Chart vir jou - Bespaar tyd - akkurate resultate sonder sorge - Werke Reg in Excel XL2007-2016 Ekstra funksies - Turns onstabiele toestande Red - Skep Stair Stap Limits - Chart Menu Automatiseert: Voeg data, Target Lines, Herb Reken Limits, ens - 1 Klik beheer Chart Dashboard Bekostigbare - Net 229 per lisensie en minder met die hoeveelheid DiscountsEWMA Sjabloon Wat is dit: 'n EWMA (eksponensieel Geweegde bewegende gemiddeldes) kaart is 'n kontrole grafiek vir veranderlikes data (data dit is beide kwantitatiewe en deurlopende in meting, soos 'n gemeet dimensie of tyd). Die grafiek erwe geweeg bewegende gemiddelde waardes, is 'n gewig faktor wat gekies word deur die gebruiker om te bepaal hoe ouer datapunte invloed op die gemiddelde waarde in vergelyking met die meer onlangse kinders. Omdat die EWMA Chart gebruik inligting uit al die monsters, dit ontdek veel kleiner proses skofte as 'n normale beheer sou grafiek. Soos met ander beheer kaarte, is EWMA kaarte gebruik om prosesse oor tyd te monitor. Hoekom gebruik: Pas gewig faktore wat eksponensieel afneem. Die gewig van elke ouer data punt afneem eksponensieel, gee baie meer waarde aan Onlangse waarnemings terwyl hy nog nie heeltemal ontslae ouer waarnemings. Die graad van 'n gewig afname word uitgedruk as 'n konstante glad faktor, 'n getal tussen 0 en 1. kan uitgedruk word as 'n persentasie, sodat 'n glad faktor van 10 is gelykstaande aan 0.1. Alternatiewelik kan uitgedruk word in terme van N tydperke waar. Byvoorbeeld, N19 is gelykstaande aan 0.1. Die waarneming by 'n tydperk t is aangewys Yt, en die waarde van die EMO te eniger tyd tydperk t is aangewys St S1 ongedefinieerd is. S2 kan geïnisialiseer in 'n aantal verskillende maniere, wat die algemeenste deur die oprigting van S2 om Y1, hoewel ander tegnieke bestaan, soos die opstel van S2 tot 'n gemiddeld van die eerste 4 of 5 waarnemings. Die prominensie van die S2 initializations uitwerking op die gevolglike bewegende gemiddelde is afhanklik van kleiner waardes maak die keuse van S2 relatief belangriker as groter waardes, aangesien 'n hoër afslag ouer Waarnemings vinniger. Die voordeel van EWMA kaarte is dat elke geplot punt sluit verskeie waarnemings, sodat jy kan die sentrale limietstelling te gebruik om te sê dat die gemiddelde van die punte (of die bewegende gemiddelde in hierdie geval) normaal versprei is en die beheer perke is duidelik gedefinieer. Waar om dit te gebruik: Die kaarte x-as is tyd-gebaseerde, sodat die kaarte wys 'n geskiedenis van die proses. Om hierdie rede, moet jy data wat-time bestel dit is, in die volgorde van wat dit was gegenereer word ingevoer het. As dit nie die geval is, dan tendense of verskuiwings in die proses kan nie opgespoor word nie, maar in plaas daarvan toegeskryf word aan ewekansige (algemene oorsaak) variasie. Wanneer dit gebruik: EWMA (of eksponensieel Geweegde bewegende gemiddelde) Charts is oor die algemeen gebruik word vir die opsporing van klein veranderinge in die proses beteken. Hulle sal skofte van 0,5 sigma 2 sigma baie vinniger as Shewhart kaarte met dieselfde steekproefgrootte te spoor. Hulle is egter, stadiger in die opsporing van groot verskuiwings in die proses beteken. Daarbenewens kan tipiese run toetse nie gebruik word as gevolg van die inherente afhanklikheid van data punte. EWMA Charts kan ook verkies as die subgroepe is van grootte N1. In hierdie geval, kan 'n alternatiewe term die Individuele X Grafiek wees. in welke geval jy nodig sou wees om die verspreiding van die proses te skat ten einde die verwagte grense definieer met beheer perke. By die keuse van die waarde van lambda gebruik vir gewig, word dit aanbeveel om klein-waardes (soos 0,2) gebruik om klein verskuiwings op te spoor, en groter waardes (tussen 0.2 en 0.4) vir 'n groter verskuiwings. 'N EWMA Chart met lambda 1.0 is 'n X-kolomgrafiek. EWMA kaarte word ook gebruik om glad die invloed van bekende, onbeheerbare geraas in die data. Baie rekeningkundige prosesse en chemiese prosesse pas in hierdie kategorisering. Byvoorbeeld, terwyl daaglikse skommelinge in rekeningkundige prosesse groot kan wees, is dit nie suiwer 'n aanduiding van die proses onstabiliteit. Die keuse van lambda kan bepaal word om die grafiek meer of minder sensitief vir hierdie daaglikse skommelinge maak. Hoe om dit te gebruik: Tolking n EWMA Chart Standard Saak (Nie dwaal Mean) Kyk altyd na Range grafiek eerste. Die beheer perke op die EWMA grafiek is afgelei van die gemiddelde Range (of Moving Range, indien N1), so as die Range grafiek is buite beheer, dan is die beheer perke op die EWMA grafiek is betekenisloos op die baan grafiek, kyk vir uit kontrolepunte. As daar enige, moet die spesiale oorsake moet uitgeskakel word. Onthou dat die Range is die skatting van die variasie binne 'n subgroep, so kyk vir proses elemente wat variasie tussen die data in 'n subgroep sal verhoog. Na die lees van die Range grafiek, interpreteer die punte op die EWMA grafiek met betrekking tot die beheer perke. Begin Toetse word nooit toegepas op 'n EWMA grafiek, aangesien die punte is inherent afhanklik, met algemene punte. oorweeg nooit die punte op die EWMA grafiek relatief tot spesifikasies, aangesien die waarnemings van die proses wissel veel meer as die eksponensieel Geweegde Moving gemiddeldes. As die proses toon beheer met betrekking tot die statistiese grense vir 'n voldoende tydperk (lank genoeg om alle potensiële spesiale oorsake sien), dan kan ons die vermoë met betrekking tot vereistes te ontleed. Vermoë is slegs betekenisvol wanneer die proses is stabiel, aangesien ons die uitslag van 'n onstabiele proses nie kan voorspel. Wandelende Gemiddelde Chart Kyk vir buite beheer punte. Hierdie verteenwoordig 'n verskuiwing in die verwagte verloop van die proses, in vergelyking met die verlede gedrag. Die grafiek is nie baie sensitief vir subtiele veranderinge in 'n dryf proses, aangesien dit 'n sekere vlak van drif as die aard van die proses aanvaar. Onthou dat die beheer perke is gebaseer op 'n eksponensieel stryk voorspelling fout vir die afgelope waarnemings, sodat die groter die vorige dryf, sal die meer onsensitief die grafiek wees om die opsporing van veranderinge in die hoeveelheid drift. IX en MR Chart Sjabloon Wat is dit: Individuele X en Moving Range Grafiek (IX en MR Chart). Hierdie grafiek is soortgelyk aan die X-bar en R grafiek. behalwe hierdie grafiek word gebruik wanneer die subgroep steekproefgrootte is een. Hoekom gebruik: IX en MR Chart Monitor enkele monsters, nie subgroepe soos die X-Bar en R Chart voltooi. Waar om dit te gebruik: word gebruik wanneer 'n subgroep grootte gemiddelde isnt Handige, haalbaar, of koste-effektiewe. Ek gebruik wanneer toetse is duur of neem 'n lang tyd om uit te voer. Vir deurlopende vloei prosesse, nie vir diskrete deel vervaardiging indien moontlik. Wanneer dit gebruik: beheer kaarte is oor die algemeen gebruik word in 'n produksie of vervaardiging omgewing en word gebruik om te beheer, te monitor en te verbeter 'n proses. Hoe om dit te gebruik: 'n beheer grafiek is 'n grafiek of tabel met limiet lyne, genaamd beheer lyne. Daar is basies drie soorte beheer lyne: Die boonste beheer limiet (UCL), Die sentrale lyn (werklike nominale grootte van die produk), hoe laer beheer limiet (LCL). Die doel van tekens van 'n beheer grafiek is om 'n verandering in die proses wat duidelik sal wees deur enige gelys op die grafiek van die data wat ingesamel is abnormale punte op te spoor. As hierdie punte gestip in quotreal timequot, sal die operateur onmiddellik sien dat die punt is meer as een van die contol perke, of is op pad in die rigting, en kan 'n onmiddellike aanpassing te maak. Die operateur moet ook rekord op die grafiek die oorsaak van die drif, en wat gebeur het om die probleem op te bring die proses terug in 'n quotstate van controlquot reg te stel. Verwys asseblief na die aangehegte templaat pakket vir meer inligting. Belangrike informasie . Die bewegende reeks kan relatief stadig om 'n buite beheer toestand sein wees. Die verspreiding van die individu X beheer grafiek moet byna normaal te wees.
No comments:
Post a Comment