如果是以前 我可能也会疑惑你的问题 不过现在 我就给你讲讲一些东西吧
你应该是要做过程能力分析对吧 当然 前提条件是需要过程稳定而且正态
你需要理解的是CPK CP的一个本质含义 CP=(USL-LSL)/6西格玛 但是不正态对吧 你想想分母到底是什么意思 它代表的是99.73%的一个数据范围 所以 你需要做的 就是计算你这组数据的分位数 有两个 一个x0.995 另一个X0.005 这里有一个要求 这样计算样本量N>100
如何计算这两个分位数 通过宏指令调用格式为：
%ncap x USL LSL 你可以直接得出CNPK 其实也就是你需要的cpk
这种非参数计算法 避开了正态的强制要求 以本质来解决问题
你应该是要做过程能力分析对吧 当然 前提条件是需要过程稳定而且正态
你需要理解的是CPK CP的一个本质含义 CP=(USL-LSL)/6西格玛 但是不正态对吧 你想想分母到底是什么意思 它代表的是99.73%的一个数据范围 所以 你需要做的 就是计算你这组数据的分位数 有两个 一个x0.995 另一个X0.005 这里有一个要求 这样计算样本量N>100
如何计算这两个分位数 通过宏指令调用格式为：
%ncap x USL LSL 你可以直接得出CNPK 其实也就是你需要的cpk
这种非参数计算法 避开了正态的强制要求 以本质来解决问题
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yukinglu • 2018-05-31 11:14
能否解释再详尽一些？有兴趣了解深入一些。 有没有对应的网页，链接之类的？
根据我知道的，也是要做正态转换，引入一个 入（lamuda）值，构造一个正态函数再解决。
你这个和我看到的似乎不太一样。
枫林天下 • 2018-05-31 14:16
@yukinglu:不清楚你看的是什么资料 你所说的引入λ（lamuda）值，构建函数采用的方式还是box-cox 变换 能转为正态自然好 再采用各种方式转换都无法达到要求的时候才会考虑非参数方法 其实你不用深究太多 这属于黑带范畴了 至于资料来源 建议去看看红宝书 以及六西格玛黑带读本 里面有介绍
yuaan • 2018-05-31 16:10
说句实话，你这个方法看上去不错，但实际上行不通的。
理论上来讲，Cp和Cpk都只是表示过程能够满足规格的能力，以前没有这些东西的时候，大家就用百分比来表示。为什么用Cp来说，是因为1.5远比99.73%这样的百分比来的方便。
但这个转换有个前提，就是数据必须服从某一个函数分布（不一定是正态），这样就能在Cp值和百分比之间有一个一一对应的关系。
当数据不是正态分布的时候，你可以从一组非正态分布的数据得到合格百分比，再按正态函数，换算成Cp值。但是反过来，就不一定对了（或者说肯定不对）。
但是不知道底细的人，就是会按照默认为正态分布去换算而导致错误。
Nedved • 2018-06-01 11:31
同意楼主，楼主说的这种模式在六西格玛黑带考试教材，蓝宝书里有讲到，就是数据非正态，不符合任何非正态分布，而且Box-Cox变换和Johnson transformation也不试用的情况下，可以用数据分布的99.5%分位数和0.5%分位数来计算Cp和Cpk。