Hi,

ich habe eine Frage zur Formel Z.Bench für nicht-normal-verteilte Daten "Z.Bench = F-1 (1 - P1 - P2)"
"""
where:
P1 = Prob (Observations < LSL)
P2 = Prob (Observations > USL)
P1 and P2 probabilities are based on the nonnormal distribution used in the analysis with parameters you that you specify or estimated from the data.
F (X) = cdf of a standard normal distribution
F-1 (X) = Inverse cdf of a standard normal distribution
"""
Welche Rolle spielt die Inverse der Normalverteilung innerhalb dieser Formel, es handelt sich ja eigentlich um die Formel für nicht-normal-verteilte Daten.

Hängt dies damit zusammen, dass die Zahl der Standardabweichungen zwischen Mittelwert und Spezifikationsgrenze ermittelt wird?

Ich würde mich sehr freuen, wenn jemand mir bitte den genauen Zusammenhang der Inversen Formel der Standardnormalverteilung in dieser Formel erklären könnte?

Vielen Dank!

Hallo

Willkommen im Forum !

Ohne Anspruch auf 100% Richtigkeit, vermeine ich schon mal gehört zu haben,

daß,-um eine Berechnung von Nicht Normalverteilungen anzustellen,
eine theoretische Annahme einer Normalverteilung
als Grundlage zur Berechnung einer Nicht Normalverteilung nötig ist.

Schöne Grüße
E.Pauer

E.Pauer schrieb:



VIelen Dank, das deckt sich absolut mit dem, was ich bisher vermutet habe und über weitere Wege auch bestätigen konnte.

Bleibt weiterhin noch die Frage, welchen genauen Zweck die Inverse der cdf an dieser Stelle in der Formel exakt erfüllt?
Ich vermute bisher immer noch, dass die Zahl der Standardabweichungen zwischen Mittelwert und Kurve so ermittelt wird und auch eben im Fall nicht-normal-verteilter Daten?

Ist dies vorstellbar?