График возможности процесса
p = capaplot(data,specs)
[p,h] = capaplot(data,specs)
p = capaplot(data,specs) оценивает среднее значение и отклонение для наблюдений во входном векторе data, и строит PDF получившегося распределения T. Наблюдения в data приняты, чтобы быть нормально распределенными. Вывод, p, является вероятностью, что новое наблюдение от предполагаемого распределения будет находиться в пределах области значений, заданной двухэлементным векторным specs. Фрагмент распределения между нижними и верхними границами, заданными в specs, заштрихован в графике.
[p,h] = capaplot(data,specs) дополнительно возвращает указатели на элементы графика в h.
capaplot обрабатывает значения NaN в data как пропавшие без вести и игнорирует их.
Случайным образом сгенерируйте выборочные данные от нормального процесса со средним значением 3 и стандартным отклонением 0,005.
rng default; % For reproducibility data = normrnd(3,0.005,100,1);
Вычислите индексы возможности, если процесс имеет верхний допустимый предел 3,01 и более низкий допустимый предел 2,99.
S = capability(data,[2.99 3.01])
S = struct with fields:
mu: 3.0006
sigma: 0.0058
P: 0.9129
Pl: 0.0339
Pu: 0.0532
Cp: 0.5735
Cpl: 0.6088
Cpu: 0.5382
Cpk: 0.5382
Визуализируйте ширины процесса и спецификация.
capaplot(data,[2.99 3.01]);
grid on