[原创]纯化水系统电导率数据分析

bjlidi

不错

LI微尘

谁家那小谁syh 发表于 2017-3-27 06:13
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你们领导厉害、、、

半醉看夕阳

学习了，谢谢分享

glm1024

几个问题：
1.  1.1中的标准差0.2371是s而不是西格玛。
2. 1.9266+3X0.7113=2.64<3毫无意义，这个从时间序列图上一眼即可看出。
3.用时间序列图分析时，为什么可以直接选择乘法模型？而不选择加法模型？
4.数据转换后进行能力分析中，我很奇怪使用的是Xbar-S图，一般电导率这种数据是没有子组的吧?另：理论上水系统的每个使用点电导率差异应该不大，然而实际情况是每个使用点之间的电导率会有差异（典型：总送与总回），但看这里的分析应该没有针对单个点分析，而是将所有点一起作为水系统进行分析，点与点之间的差异究竟有多大，这样融合是否合适？
5.电导率数据与温度有密切关系，不知道原始数据是同一温度下的电导率还是不同温度下的电导率。如果是不同温度下的电导率，则分析毫无意义。

九三

glm1024 发表于 2017-12-22 16:46
几个问题：
1.  1.1中的标准差0.2371是s而不是西格玛。
2. 1.9266+3X0.7113=2.64

太谢谢了！现在，在挤公交，到家后逐一回复，论坛需要讨论和不同的观点。

xue123456

学习下，很有参考价值。

感谢分享。

九三

glm1024 发表于 2017-12-22 16:46
几个问题：
1.  1.1中的标准差0.2371是s而不是西格玛。
2. 1.9266+3X0.7113=2.64

1、电导率与温度是密切相关的，在上面的这个贴里，没有涉及这个问题，的确应当补充的，在本例中，因为没有温度数据，所以，也就没有提及。其后，应当补充的。谢谢你专业的补充。

九三

glm1024 发表于 2017-12-22 16:46
几个问题：
1.  1.1中的标准差0.2371是s而不是西格玛。
2. 1.9266+3X0.7113=2.64

2、能力分析时，用Xbar-S图，是因为，原数据，是每天都不是只有一个数据，而是有多个数据，大约是6、7个吧，所以，这样选择。

九三

glm1024 发表于 2017-12-22 16:46
几个问题：
1.  1.1中的标准差0.2371是s而不是西格玛。
2. 1.9266+3X0.7113=2.64

3、对于所有数据，都合在一起分析，没有针对单个点来分析；刚开始偿试着做，没有区分这么细，针对单个点来分析，也许会更好一些吧。谢谢指出不足之处。

九三

glm1024 发表于 2017-12-22 16:46
几个问题：
1.  1.1中的标准差0.2371是s而不是西格玛。
2. 1.9266+3X0.7113=2.64

4、至于是标准差还是西格码，因为手边原始数据不在，明天再核对一下，再回复。

九三

glm1024 发表于 2017-12-22 16:46
几个问题：
1.  1.1中的标准差0.2371是s而不是西格玛。
2. 1.9266+3X0.7113=2.64

4、对于时间序列，在分解时，选加法还是乘法，是从minitab中的帮助中，有相关的要求，不知我理解的是不是对，具体如下，如理解不对，请指指教。
分解的乘法模型：
在季节性模式的大小取决于数据水平时使用。此模型假设随着数据增长，季节性模式也增长。大多数时间序列图都展现这类模式。在此模型中，趋势和季节性分量相乘，然后加到误差分量中。
分解的加法模型：
加法模型是分解过程和 Winter 法的可选项。当数据的数量级不影响其季节性模式时可以使用加法模型。

九三

glm1024 发表于 2017-12-22 16:46
几个问题：
1.  1.1中的标准差0.2371是s而不是西格玛。
2. 1.9266+3X0.7113=2.64

昨天，有一点，没看到，关于取样点的。在本贴开头，己说明了，所有数是总回的的。

喜欢吃桃子

谢谢分享 如何学习这么透彻呢

丿流言终结者

请问进行分析的电导率数据是实际检测数据吗，有没有进行温度补偿换算，因药典内采用的是内插法，不允许使用温度补偿法，一直很纠结在进行统计分析的时候，如没有换算至同一温度下，在不同温度下标准不同，直接分析没有意义，若是换算分析又担心受到法规挑战，请赐教~

九三

丿流言终结者 发表于 2018-4-4 11:55
请问进行分析的电导率数据是实际检测数据吗，有没有进行温度补偿换算，因药典内采用的是内插法，不允许使用 ...

我在贴里用的数据是岗位在线的数据，不是捡测的数据。应当是有温度补偿的。当初做时，在线数据多，便于分析，加之工程仪表上的知识欠缺。

whl199

谢谢分享，学习学习！

lcnlovewez

谢谢楼主分享

dcmprc

这才是真正的趋势分析。

lqthjm

谢谢分享

安朵雪儿

分享的很棒，一直纠结回顾怎么做，主要是分析思路很棒，现在只能拿着数据模拟一次了，大神