[問題] 非常態數據轉換 VS 中央極限定理

看板Statistics作者 (低調低調)時間12年前 (2011/10/17 09:01), 編輯推噓6(6推 0噓 49→)
留言55則, 11人參與, 最新討論串1/1
今天我想對一個製程作管制圖 依照中央極限定理，當n夠大時，樣本平均數會"趨近"常態分配 因此， 問題一：即便樣本資料不符合常態，我是否可以直接拿來畫管制圖? 還是一定要將不符合常態的樣本先轉換成常態， 這樣畫出的管制圖才會比較準確? (會嘛?) 問題二：非常態樣本是否需要轉換或直接用中央極限定理， 兩者的衡量標準， 是取決於母體是否擁有接近常態的"證據"嘛? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 211.75.193.250
→
10/17 15:08, , 1F
當樣本數夠大，不論母體分配為何，樣本平均數皆會近似於常
10/17 15:08, 1F
→
10/17 15:10, , 2F
態分配，所以直接畫管制圖是沒問題。但要依資料特性選擇
10/17 15:10, 2F
→
10/17 15:10, , 3F
何種管制圖。
10/17 15:10, 3F
→
10/17 16:05, , 4F
樓上胡說!
10/17 16:05, 4F
推
10/17 16:57, , 5F
樣本抽樣要符合隨機抽樣才行
10/17 16:57, 5F
推
10/17 16:58, , 6F
請問一樓 SURVIVAL你要怎麼說明 N夠大 會趨近於常態？
10/17 16:58, 6F
→
10/17 20:02, , 7F
回二樓~我是根據CLT表達我的想法，若你覺得有誤，煩請您指
10/17 20:02, 7F
→
10/17 20:06, , 8F
出錯誤處，並根據原PO的問題提出看法，讓我也能學習，謝謝
10/17 20:06, 8F
→
10/17 20:08, , 9F
回四樓，我對SURVIVAL並不瞭解，僅就個人想法提出討論，因
10/17 20:08, 9F
→
10/17 20:10, , 10F
為存活分析受到時間變數及設限資料影響，故用常態會產生誤
10/17 20:10, 10F
→
10/17 20:11, , 11F
差，以上有錯煩請指正，謝謝。
10/17 20:11, 11F
→
10/17 21:05, , 12F
Ch大, survival data 不是一個好的countere example
10/17 21:05, 12F
→
10/17 21:05, , 13F
你似乎把很多觀念都弄混了
10/17 21:05, 13F
推
10/17 21:24, , 14F
一樓我給你一個母體分配 Y={0, 1} 請盡量抽，看看樣本平均
10/17 21:24, 14F
→
10/17 21:24, , 15F
像不像常態
10/17 21:24, 15F
→
10/17 21:28, , 16F
剛剛舉的例子不大好，不過可以自行想像一些極端奇怪的分配，
10/17 21:28, 16F
→
10/17 21:28, , 17F
說明"不論母體分配為何"這句話是不好的。
10/17 21:28, 17F
→
10/17 21:37, , 18F
樓上你這樣的母體抽會常態...
10/17 21:37, 18F
→
10/17 21:41, , 19F
所以才說例子舉得不好，但已下手了。
10/17 21:41, 19F
推
10/17 22:05, , 20F
我覺得CLT這東西就跟很多人會把體重講成"60公斤"而不是
10/17 22:05, 20F
→
10/17 22:06, , 21F
"60公斤重" 在物理學裡面兩單位不同 已經約定俗成錯誤
10/17 22:06, 21F
→
10/17 22:07, , 22F
觀念 跟國字廚房用品的"砧"板一樣 很多人念成"沾"是錯的
10/17 22:07, 22F
→
10/17 22:08, , 23F
上述兩例子都是以前的教授或老師教錯而誤用 就這樣一直
10/17 22:08, 23F
→
10/17 22:09, , 24F
用錯 連帶後幾代當老師的人也教錯 造成今天很多誤解
10/17 22:09, 24F
→
10/17 22:10, , 25F
因為就現在市面上有些書籍對CLT的概念 你去翻翻 發現會誤
10/17 22:10, 25F
→
10/17 22:10, , 26F
解成一樓的概念
10/17 22:10, 26F
推
10/18 08:53, , 27F
我的講法太武斷了，感謝各位指正...
10/18 08:53, 27F
→
10/18 09:56, , 28F
所以...有沒有大大要解決我的問題 (拜託~)
10/18 09:56, 28F
推
10/18 10:05, , 29F
樓上你只管用常態就是 別管那些整天在找反例的學術人
10/18 10:05, 29F
→
10/18 10:19, , 30F
樓上既不相信統計理論何必來攪局?
10/18 10:19, 30F
→
10/18 10:20, , 31F
回 sdtty: 對你的問題不了解, 如何給你適當意見?
10/18 10:20, 31F
→
10/18 10:21, , 32F
不是針對實際問題而只是空泛的問答, 除了爭議就是武斷.
10/18 10:21, 32F
→
10/18 11:04, , 33F
yhliu教授您好 其實我的問題就算是實例(自以為~)
10/18 11:04, 33F
→
10/18 11:04, , 34F
其實我是想找一個解決管制圖問題的"基本邏輯"
10/18 11:04, 34F
→
10/18 11:05, , 35F
不過我看書或找paper 好像邏輯都有一點出入
10/18 11:05, 35F
→
10/18 11:06, , 36F
不然就是沒有解釋原因...
10/18 11:06, 36F
→
10/18 11:06, , 37F
然後學術跟實務又有點對不上.. 真是讓我困擾@@
10/18 11:06, 37F
→
10/18 11:07, , 38F
Tech_job版已經有答案了.
10/18 11:07, 38F
→
10/18 11:08, , 39F
itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section3/pmc31.htm
10/18 11:08, 39F
→
10/18 11:12, , 40F
問題1: 直接畫. 如何定義較準確? 此圖不就是用來比這嗎?
10/18 11:12, 40F
→
10/18 11:13, , 41F
那轉換後還比啥呢?
10/18 11:13, 41F
→
10/18 11:15, , 42F
問題2: 看不懂. 你以經知道母體非常態?
10/18 11:15, 42F
→
10/18 11:30, , 43F
感謝click大~~
10/18 11:30, 43F
→
10/18 11:31, , 44F
我的第二個問題是用來了解到底應該抽多大的樣本才可使用CLT~
10/18 11:31, 44F
→
10/18 11:31, , 45F
母體我當然不知道~~ 但是我可以依照以往的經驗去猜~
10/18 11:31, 45F
→
10/18 11:32, , 46F
這就是我說的證據
10/18 11:32, 46F
→
10/18 11:32, , 47F
因為管中閔教授一書有提到如果母體為對數常態 n要到300以上
10/18 11:32, 47F
→
10/18 11:33, , 48F
樣本平均數才看起來比較像常態分配~~
10/18 11:33, 48F
→
10/18 18:09, , 49F
剛好這學期在上品質管制.... Montgomery第六版 ch6有講..
10/18 18:09, 49F
→
10/18 18:14, , 50F
在某些管制圖 常態與否 影響不大 相反在某些管制圖 常態
10/18 18:14, 50F
→
10/18 18:15, , 51F
與否影響很大...
10/18 18:15, 51F
→
10/18 21:45, , 52F
粗淺回答問題一:目前是在 Phase1 or Phase2 檢設你在
10/18 21:45, 52F
→
10/18 21:47, , 53F
Phase2 又假設你是用 Xbar-s chart 那非常態會有一個問題
10/18 21:47, 53F
→
10/18 21:51, , 54F
就是工程師可能會忙死 一直去處理為什麼製程發生系統變異.
10/18 21:51, 54F
→
10/18 21:51, , 55F
但結果事實上 製程並不存在系統變異.....
10/18 21:51, 55F
‣ 更多 sdtty 的文章
文章代碼(AID): #1EctvKZv (Statistics)