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量化項目管理案例:缺陷趨勢預測利器(6)
作者:網絡轉載 發(fā)布時間:[ 2013/12/6 15:13:59 ] 推薦標簽:

  從圖2-圖5,選取了4個數據對K值的穩(wěn)定性來進行驗證。圖6是根據對所有數據(個數從9開始)進行計算得到的K值繪出的圖形。從圖2-圖5的實驗結果來看,K值一直處于一個變動的過程。從趨勢上看,K值的趨勢接近于指數模型。因此,利用成長曲線模型預測方法對K值進行了預測分析,選取的K值得樣本組數為69個,是全部有效(排除后階段,與第69個樣本數據值相等的第70和第71個樣本值)的樣本數據,要預測的個數為70個。

  根據以上的實驗,我們可以近似得出,K值并不是穩(wěn)定的,而是一個不斷變化發(fā)展的過程。而對于我們所給的數據,K值的趨勢近似于指數模型。

  ● 關于TS的實驗

  TS應當在一個上下限中變動,超出上下限的TS值都可以被看作是異常點。下面仍然以之前的數據為例進行實驗,討論TS的變化情況。見圖7和圖8。

圖7 TS趨勢——Gompertz模型

圖8 TS趨勢——Logistic模型

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