シミュレーションによって求められた全体の不適合率の平均と標準偏差が、各不適合率プロファイルの下に示されます。この平均は、不適合率曲線を、その因子に指定された確率分布で積分することにより求められています。この平均は、いくつかの条件が揃えばすべての因子で近い値になりますが、それでもシミュレーション誤差と数値誤差のために、少し異なります。
この平均値は、設定された確率分布の状況で生じる全体の不適合率に対する推定値です。全体の不適合率に対する推定値は、別の求め方ですが、予測プロファイルの［シミュレート］ボタンの下にある表の「割合」列にも表示されます。
メモ: この「割合」列に計算される全体の不適合率は、仕様限界を定義された応答が1つ以上ある場合に、［シミュレート］ボタンをクリックすると計算されます。
この「割合」列に計算される全体の不適合率は、数値積分の範囲が限られていることやシミュレーション誤差によって、不適合率プロファイルでの積分値とは少し異なった結果になります。これらの不適合率の差が大きい場合は、シミュレーションの回数を増やしてみてください。また、不適合率プロファイルにおける各因子のX軸が十分に広い範囲になっており、積分する範囲内に設定した確率分布が十分収まっていることを確認ください。
不適合率プロファイルの標準偏差は、不適合率がどれほど因子の変化に対して敏感かを示す指標です。因子プロファイルが平坦になっているか、もしくは因子の確率分布のばらつきが小さければ、この標準偏差は小さくなります。この標準偏差が大きければ大きいほど、因子の変更が不適合率のばらつきにもたらす影響が大きくなります。すべての因子の標準偏差を比較することで、どの因子を変更すれば不適合率が削減できるかを検討できます。
平均と標準偏差は、因子に対する確率分布の設定を変更すると更新されます。因子に対する確率分布の設定を変更することにより、因子をどのように変更すれば、不適合率を減らせるかを検討できます。因子に対する確率密度関数もしくは確率関数のグラフにあるハンドルをドラッグし、因子の確率分布の変化によって不適合率がどのように変わるかを調べてください。ただし、因子の分布に対する変更を不適合率プロファイルに反映させるためには、［再実行］ボタンをクリックして、新たなシミュレーションを実行する必要があります。