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メトリクスについての学習（管理図分析）

Last updated at 2019-08-28Posted at 2019-08-27

メトリクスの分析：管理図分析

https://qiita.com/bakachou/items/53d7332fd11ad4dc08f9
こちらでメトリクスについて学び始めた。

メトリクスは単に数値なので、これをもとに分析する必要がある。
その分析手法には以下のようなものがある

メトリクスで出した数値をもとに上記の手法を利用し、図にして分析を行う。
ここでは管理図について学んでみる。

UCL/LCLを定めて、データを図にプロットし、その分布でUCL、LCLを越えていないかを判断する分析方法であり、過去の状態をものさしとして、現状の工程が安定な状態か、また安定な状態を維持するために用いる折れ線グラフ。

管理したい特性値を、平均値、不良率（バグ発生率）、不適合数（バグ数）などの値で打点していく。

ざっと以下のような図のようになる。

用語	説明
UCL	上方管理限界線（Upper Control Limit）
LCL	下方管理限界線（Lower Control Limit）

この上方管理限界線／下方管理限界線をきめるときに3σ法をとる。
標準偏差を σ として標準偏差の中央を0として、0± σ の間に値をとる確率は以下のようになる。

そして、管理図にはいくつかの種類がある。

管理図	説明
X-R管理図	平均値または中央値（X）と範囲（R）のデータを併せた管理図
x管理図	個々のデータでの管理図
P管理図（不良率管理図）	不良品の割合の管理図
Pn管理図（不良個数管理図）	不良個数の管理図
C管理図（欠点数管理図）	欠点（要求に合わない個々の欠陥）数（C）を打点して管理する場合の管理図
U管理図

平均値、または中央値（X）と範囲（R）のデータを併せた管理図。

X管理図は平均値を打点し群間（日別など）の平均値の変化をみる。
R管理図はバラツキの変化を見るもので、群ごとに範囲（R）を打点し、群内（日内）のバラツキの変化（変動）をみる。

1個の測定値しか得られない場合や、ほぼ均一で平均値をとっても意味がない場合に、1個のデータをそのまま打点して管理する。

バグの個数（Pn）をテストケース（n）で割った不良率（P）を利用した管理図。

不良率を計算しないでテストしたバグの個数によって管理する

要件にあわない欠点数を打点する。

C管理図の変化形

上方管理限界線、下方管理限界線にσをとるのであれば、全て標準偏差を計算しないといけないのか。
こういうのを利用するためにどれぐらいの母数が必要というか取得しているのだろう
不具合分析をするための管理図は、やはりP管理図やPn管理図になるのだろうか？

統計の話が多くて、久しぶりに高校の教科書をだしてきた。
分散とか標準偏差とかぐらいなら覚えているが、共分散とか回帰分析やら出てきて完全にいろいろ忘れている。（というか、やったことすら忘れているなど。。。寝てたのか？）

まだ実践したことがないので、管理を作った後の分析がまだぼんやりしている。