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质量和过程方法 • 控制图生成器 • “控制图生成器”的更多示例 • t 图示例
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t 图示例
若您清楚您的数据并不服从正态分布（例如，在测量计数或等待时间时），此时稀有事件图会十分有用。t 图用来测量自上次事件之后经过的时间。若使用标准 Shewhart 控制图标绘此类数据，您可能会看到过多的错误信号，因为限值可能过小。Fan Burnout.jmp 样本数据包含某一风扇生产过程的模拟数据。第一列表示烧毁的每个风扇。第二列表示两次烧毁间的小时数。
1.
选择帮助 > 样本数据库，然后打开 Quality Control/Fan Burnout.jmp。
2.
选择分析 > 质量和过程 > 控制图生成器。
3.
将两次烧毁间的小时数拖至 Y 角色。
4.
将烧毁拖至子组角色。
图 3.24 “两次烧毁间的小时数”的“单值”和“移动极差”图
5.
要将该图改为稀有事件图，请从下拉列表中选择稀有事件。
“两次烧毁间的小时数”的 g 图随即显示。所有点看起来都位于控制限内。
6.
将 Sigma 从负二项改为 Weibull，以便将该图改为 t 图。
图 3.25 “两次烧毁间的小时数”的 t 图
在 t 图中，所有点都显示在控制限内。很明显，“单值”和“移动极差”图对于分析不合适，因为限值太狭窄了。