Бимодальное распределение

Бимодальное распределение

Распределение с двумя модами

SixSigmaOnline.ru 2015

© Six Sigma Online . ru


What Что это? Бимодальное распределение (bimodal distribution) –

распределение данных с двумя четко выраженными

пиками – двумя модами.

К примеру, бимодальным может быть распределение

расхода бензина автомобиля в городе и на

автостраде:

Бимодальное распределение часто возникает

вследствие “смешения” двух и более одновершинных

распределений.

When Когда наблюдают?

Why Зачем об этом знать?

Who Кто использует?

Where Где допустимо?

How Как оценить?

2

Расход бензина на

автостраде

Расход в пределах

города



What Что это? Не смотря на то, что специалисты шести сигм могут

встретить бимодальное распределение на всех

стадиях проекта DMAIC, как правило, приходится с

ним работать лишь при сборе и анализе данных – на

стадиях Measure и Analyze.

Бимодальное распределение характерно для:

данных, собранных из двух и более процессов;

процессов, подверженных сезонным колебаниям;

процессов, работающих в двух режимах.

Бимодальное распределение можно наблюдать там,

где имеется конфликт интересов - например, при

оценке предпочтений избирателей. Кроме того,

бимодальное распределение может быть следствием

протекания физико-химических процессов

(полимеризации, кристаллизации, коагуляции,

растворения) и т.д.






3



What Что это? Бимодальное распределение – это, в первую

очередь, повод задуматься, правильно ли

произведены наблюдения и есть ли возможность

разделить исходные данные по сменам, станкам,

линиям, реакторам, операторам и т.д.

Наличие на гистограмме двух мод (пиков) может, к

примеру, свидетельствовать о том, что:

выборка не является однородной;

данные представляют две или более популяций;

измерительная система не пригодна для сбора

информации.


Why Зачем знать?




4

А иногда бимодальное

распределение означает,

что ваш поставщик все

лучшие изделия отправляет

вашим конкурентам.



What Что это? Определить наличие двух мод в распределении

можно “на глаз”, а значит эта задача под силу даже

белому поясу шести сигм.

Базовое понимание закона распределения данных

входит в свод знаний желтого пояса шести сигм.

Тем не менее, определение параметров

бимодального распределения, стратификация

(разделение) исходных данных и анализ полученных

результатов – задача для уровня не ниже зеленого

пояса.






5



What Что это? Бимодальное распределение в большинстве

проектов шести сигм - явление нежелательное.

Однако существует ряд случаев, когда поиск

бимодального распределения может быть целью

анализа.

Вот несколько примеров:

вы ищете фактор влияния – режим, при котором

возникает отказ;

вы ищете параметр, вызывающий чрезмерную

вариабельность процесса;

вы ищете фактор, вызывающий сезонные

колебания процесса.

Кроме того, как минимум один показатель процесса

после внедрения проекта бережливых шести сигм

будет подвержен бимодальному распределению: пик

“до внедрения” и еще один “после внедрения”.






6



What Что это? Оценить наличие двух мод в распределении данных

легче всего с помощью гистограммы или диаграммы

временного ряда.

Как правило, на любой процесс действуют факторы,

которые могут приводить к наличию двух мод в

выборке. Однако пока это не мешает вашему

анализу, достаточно отметить это как факт. Если же

бимодальное распределение четко выражено и не

объясняется спецификой процесса, следует

сфокусироваться на причине явления перед

проведением дальнейшего анализа.






7

Обязательно посетите

SixSigmaOnline.ru

http://sixsigmaonline.ru/

http://sixsigmaonline.ru/

Business

Бимодальное распределение