gagerr
Замерьте исследование воспроизводимости и воспроизводимость
Синтаксис
gagerr(y,{part,operator})
gagerr(y,GROUP)
gagerr(y,part)
gagerr(...,param1,val1,param2,val2,...)
[TABLE, stats] = gagerr(...)
Описание
gagerr(y,{part,operator}) выполняет воспроизводимость сортамента и исследование воспроизводимости измерений в y собранный operator на partY вектор-столбец, содержащий измерения на различных частях. part и operator категориальные переменные, числовые векторы, символьные матрицы, строковые массивы или массивы ячеек из символьных векторов. Число элементов в part и operator должен быть эквивалентным в y.
gagerr распечатывает таблицу в командном окне в который разложение отклонения, стандартного отклонения, var исследования (5,15 x стандартное отклонение), перечислены с соответствующими процентами для других источников. Итоговые статистические данные распечатаны ниже таблицы, дающей количество отличных категорий (NDC) и процент Сортамента R&R общих изменений (PRR).
gagerr также строит столбчатый график, показывающий процент различных компонентов изменений. Замерьте R&R, воспроизводимость, воспроизводимость, и изменения от части к части построены как четыре вертикальных панели. Отклонение и var исследования построены как две группы.
Чтобы определить возможность системы измерения с помощью NDC, используйте следующие инструкции:
Если NDC> 5, система измерения способна.
Если NDC <2, система измерения не способна.
В противном случае система измерения может быть приемлемой.
Чтобы определить возможность системы измерения с помощью PRR, используйте следующие инструкции:
Если PRR <10%, система измерения способна.
Если PRR> 30%, система измерения не способна.
В противном случае система измерения может быть приемлемой.
gagerr(y,GROUP) выполняет сортамент исследование R&R измерений в y с part и operator представленный в GROUP. GROUP числовая матрица, первые и вторые столбцы которой задают различные части и операторы, соответственно. Количество строк в GROUP должен совпасть с числом элементов в y.
gagerr(y,part) выполняет сортамент исследование R&R измерений в y без информации об операторе. Предположение - то, что вся изменчивость внесена part.
gagerr(..., выполняет сортамент исследование R&R с помощью одного или нескольких из следующего названия параметра / пары значения:param1,val1,param2,val2,...)
'spec'— Двухэлементный вектор, который задает нижний и верхний предел процесса, соответственно. В этом случае итоговые статистические данные, распечатанные в командном окне, включают Отношение точности к допуску (PTR). Кроме того, столбчатый график включает дополнительную группу, процент допуска.Чтобы определить возможность системы измерения с помощью PTR, используйте следующие инструкции:
Если PTR <0.1, система измерения способна.
Если PTR> 0.3, система измерения не способна.
В противном случае система измерения может быть приемлемой.
'printtable'— Значение'on'или'off'это указывает, должен ли табличный выход быть распечатан в командном окне или нет. Значением по умолчанию является'on'.'printgraph'— Значение'on'или'off'это указывает, должен ли столбчатый график быть построен или нет. Значением по умолчанию является'on'.'randomoperator'— Логическое значение,trueилиfalse, это указывает ли эффектoperatorслучайно или нет. Значением по умолчанию являетсяtrue.'model'— Модель, чтобы использовать, заданный одним из:'linear'— Основные эффекты только (значение по умолчанию)'interaction'— Основные эффекты плюс 2D факторные взаимодействия'nested'— Вложенное множествоoperatorвpart
Значением по умолчанию является
'linear'.
[TABLE, stats] = gagerr(...) возвращает 6 5 матричный TABLE и структура stats. Столбцы TABLE, слева направо представляйте отклонение, процент отклонения, стандартных отклонений, var исследования и процента var исследования. Строки TABLE, сверху донизу представляйте другие источники изменений: замерьте R&R, воспроизводимость, воспроизводимость, оператор, оператор и взаимодействия части и часть. stats структура, содержащая итоговую статистику для производительности системы измерения. Поля stats :
ndc— Количество отличных категорийprr— Процент сортамента R&R общих измененийptr— Отношение точности к допуску. Значением являетсяNaNесли параметр'spec'не дан.
Примеры
Замерьте исследование R&R
Симулируйте систему измерения путем случайной генерации операторов, частей, и измерений, y , операторы делают на частях.
rng(1234,'twister') % for reproducibility y = randn(100,1); % measurements part = ceil(3*rand(100,1)); % parts operator = ceil(4*rand(100,1)); % operators
Проведите сортамент исследование R&R для этой системы с помощью смешанной модели ANOVA без взаимодействий.
gagerr(y,{part, operator},'randomoperator',true) Columns 1 through 4
{'Source' } {'Variance'} {'% Variance'} {'sigma' }
{'Gage R&R' } {[ 0.9715]} {[ 99.2653]} {[0.9857]}
{' Repeatability' } {[ 0.9535]} {[ 97.4201]} {[0.9765]}
{' Reproducibility'} {[ 0.0181]} {[ 1.8452]} {[0.1344]}
{' Operator' } {[ 0.0181]} {[ 1.8452]} {[0.1344]}
{'Part' } {[ 0.0072]} {[ 0.7347]} {[0.0848]}
{'Total' } {[ 0.9787]} {[ 100]} {[0.9893]}
Columns 5 through 6
{'5.15*sigma'} {'% 5.15*sigma'}
{[ 5.0762]} {[ 99.6320]}
{[ 5.0288]} {[ 98.7016]}
{[ 0.6921]} {[ 13.5838]}
{[ 0.6921]} {[ 13.5838]}
{[ 0.4367]} {[ 8.5716]}
{[ 5.0949]} {0x0 char }
Number of distinct categories (NDC):0
% of Gage R&R of total variations (PRR): 99.63
Note: The last column of the above table does not have to sum to 100%
