분포 파라미터화에 대한 통계 상세 정보

이 섹션에서는 공정 능력 플랫폼에 사용되는 분포에 대한 밀도 함수 f를 제공합니다. Johnson 및 SHASH 분포를 제외한 모든 분포에 대한 기대값과 분산도 제공합니다.

정규

, , ,

E(X) = μ

Var(X) = σ2

베타

, , ,

E(X) =

Var(X) =

여기서 B(·)는 베타 함수입니다.

지수

, ,

E(X) = σ

Var(X) = σ2

감마

, , ,

E(X) = ασ

Var(X) = ασ2

여기서 Γ(·)는 감마 함수입니다.

Johnson

Johnson Su

, , ,

Johnson Sb

, ,

Johnson Sl

, ,

여기서 φ(·)는 표준 정규 확률 밀도 함수입니다.

로그 정규

, , ,

E(X) =

Var(X) =

정규 혼합

2 정규 혼합 및 3 정규 혼합 분포 옵션은 다음 파라미터화를 공유합니다.

E(X) =

Var(X) =

여기서 μi, σi 및 πi는 각각 i번째 그룹의 평균, 표준편차 및 비율이며, φ(·)는 표준 정규 확률 밀도 함수입니다. 2 정규 혼합의 경우 k는 2입니다. 3 정규 분포 혼합의 경우 k는 3입니다. 혼합물 내 각 그룹에 대해 평균, 표준편차 및 전체 대비 비율이 개별적으로 추정됩니다.

SHASH

, , 0 < δ, 0 < σ

다음은 각 요소에 대한 설명입니다.

φ(·) = 표준 정규 pdf

참고: γ = 0이고 δ = 1인 경우 SHASH 분포는 위치가 θ이고 척도가 σ인 정규 분포와 동등합니다.

Weibull

, ,

E(X) =

Var(X) =

여기서 Γ(·)는 감마 함수입니다.

더 많은 정보를 원하십니까? 질문이 있습니까? JMP 사용자 커뮤니티에서 답변 받기 (community.jmp.com).