რა არის მოძრავი დიაპაზონის დიაგრამა?
რა არის მოძრავი დიაპაზონის დიაგრამა?

ვიდეო: რა არის მოძრავი დიაპაზონის დიაგრამა?

ვიდეო: რა არის მოძრავი დიაპაზონის დიაგრამა?
ვიდეო: Шесть сигма. Бережливое производство. Управление изменениями 2024, მაისი
Anonim

მოძრავი დიაპაზონის დიაგრამა არის როგორც სახელი მიუთითებს, არის a სქემა რომელიც იქმნება დროში მოწესრიგებული თანმიმდევრული მონაცემებიდან მიღებული მნიშვნელობების გამოსახულებით. თითოეული მოძრავი დიაპაზონი წერტილი გამოითვლება როგორც X - X -1 და მაშასადამე, ჩვენ გვექნება ერთი მონაცემთა წერტილი ნაკლები, ვიდრე ინდივიდუალური დიაგრამა.

შესაბამისად, როგორ გამოვთვალოთ მოძრავი დიაპაზონი?

მონაცემთა ნაკრებისთვის მოძრავი დიაპაზონი არის ღირებულებების სია. The მოძრავი დიაპაზონი აჩვენებს მონაცემთა სტაბილურობას და ხშირად არის წარმოდგენილი ა მოძრავი დიაპაზონი გრაფიკი ამის უფრო ნათლად საილუსტრაციოდ. გამოაკლეთ მეორე მონაცემთა წერტილი პირველ მონაცემთა წერტილს და ჩაწერეთ ეს მნიშვნელობა. მაგალითად აიღეთ მონაცემთა ნაკრები {1, 4, 4, 2, 7, 3}.

შეიძლება ასევე იკითხოთ, რა არის საკონტროლო სქემების ტიპები? არსებობს დიაგრამის ორი ფართო კატეგორია, რომლებიც ეფუძნება თუ არა მონიტორინგის ქვეშ მყოფი მონაცემები ბუნებით „ცვლადი“ან „ატრიბუტი“.

  • ცვლადი საკონტროლო დიაგრამები.
  • X ზოლის მართვის სქემა.
  • დიაპაზონის "R" საკონტროლო სქემა.
  • სტანდარტული გადახრის "S" საკონტროლო სქემა.
  • ატრიბუტების კონტროლის დიაგრამები.
  • "u" და "c" საკონტროლო სქემები.
  • "p" და "np" საკონტროლო სქემები.

შემდგომში შეიძლება ასევე იკითხოთ, რა არის მოძრავი დიაპაზონი i Mr ჩარტში?

ᲛᲔ- MR სქემა ასევე მოუწოდა X- MR სქემა არის ორის კომბინაცია სქემები (ინდივიდუალური და მოძრავი დიაპაზონი ) არის პროცესის ცვალებადობის თვალყურის დევნება პროცესიდან აღებული ნიმუშების საფუძველზე დროის განმავლობაში. ინდივიდუალური მოძრავი დიაპაზონი (ᲛᲔ- ᲑᲐᲢᲝᲜᲘ ) სქემა გამოიყენება, როდესაც მონაცემები უწყვეტია და არ არის შეგროვებული ქვეჯგუფებში.

რა არის ინდივიდუალური დიაპაზონი?

Ინდივიდუალური მოძრავი Დიაპაზონი ან როგორც მას ხშირად მოიხსენიებენ ტერმინი I-MR, არის საკონტროლო სქემის ტიპი, რომელიც ჩვეულებრივ გამოიყენება უწყვეტი მონაცემებისთვის (ცნობეთ მონაცემთა ტიპები). ორი სქემა სასარგებლოა ერთად და მხოლოდ ერთის გამოყენებამ შეიძლება არ მოგვცეს სრული ინფორმაცია პროცესის ქცევის შესახებ.

გირჩევთ: