График возможностей процесса
p = capaplot(data,specs)
[p,h] = capaplot(data,specs)
p = capaplot(data,specs) оценивает среднее значение и отклонение для наблюдений в входном векторе data, и строит PDF полученного распределения T. Наблюдения в data приняты как нормально распределенные. Выход, p- вероятность того, что новое наблюдение из предполагаемого распределения попадет в область значений, заданный двухэлементным вектором specs. Фрагмент распределения между нижней и верхней границами, заданная в specs затенено на графике.
[p,h] = capaplot(data,specs) дополнительно возвращает указатели на элементы графика в h.
capaplot лечит NaN значения в data как отсутствующие, и игнорирует их.
Случайным образом сгенерируйте выборочные данные из нормального процесса со средним значением 3 и стандартным отклонением 0,005.
rng default; % For reproducibility data = normrnd(3,0.005,100,1);
Вычислите индексы возможностей, если процесс имеет верхний предел спецификации 3.01 и нижний предел спецификации 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
Визуализация спецификации и ширина процесса.
capaplot(data,[2.99 3.01]);
grid on