Моя история скорее не про подтягивания. Точнее, подтягивания в ней присутствуют, но не занимают центральное место, а на центральном месте у меня находится кодотерапия…
Если уж делиться историями… Долгое время я работал в области разработки бортового ПО для самолетов. Область полна романтики, но дико консервативна. Там же я и стал менеджером, а потом двинулся в разработку «гражданского» ПО за знаниями свежих технологий… В 2009-м, я даже что такое HTML не знал. ООП, кстати, в самолетном софте не приветствуется. В особо критичных модулях даже динамическое распределение памяти запрещено — в общем, хорошего стиля программирования там тоже не везде прививают (представляете plain-С, на статических массивах? Школьники код лучше пишут...).
Ну вот, как и вы 0/1, 0/1, 2/1, 2/1, 3/1 я и начал: HTML, HTML + JS, PHP, PHP + MVC…
Сейчас уже на уровне плохенького админа могу фряху настроить, ну и покодить что-то не очень сложное.
Да, в изначальном варианте у вас действительно было не скользящее среднее, а группировка. Такой выбор данных был бы оправдан, если бы стояла задача найти аноомалные недели. В этом случае вопрос группировки был бы снят, так как в группе были бы все дни одной недели.
При построении карты индивидуальных значений действительно предпочтительно использовать скользящее среднее и скользящий размах для двух точек. Большее число точек я привел для примера, что бы показать относительную устойчивость контрольных границ по отношению к размеру скользящего окна.
Если интересна тема глубже, то мне очень понравилась книга Уилера и Чамберса, на которую я сослался в посте
Здесь есть тонкий момент. Еслы вы группируете рабочие часы по людям, то размер группы у вас уже определен — это число людей.
Если человек у вас один, то надо использоватьскользящее окно для вычисление среднего и размаха (в вашей табличке нет скользящего окна). Кроме того, тут нужно использовать контрольную карту для индивидуальных значений. В этом случае для расчета контрольных пределов будет использоваться не магическая константа A_2, а магическая константа E_2 (в ГОСТе, на который я ссылаюсь в посте написано, как определять значения этих констант)
Я это быстро проделал на ваших данных и у меня получились верхние контрольные пределы:
Для скользящего окна в 3 точки: 9,69
Для скользящего окна в 4 точки: 9,76
Для скользящего окна в 5 точек: 9,87
Как видите, тут уже контрольная карта демонстрируют большую устойчивость по отношению к размеру скользящего окна.
Дайте знать, если требуются более подробные пояснения — с радостью объясню.
Да, вы правы. Это и есть трансформация строгого математического аппарата статистики под конкретные инженерные задачи.
В этой трансформации основную роль играет понятие экономической целесообразности в ущерб математической строгости. Сам метод зародился в 30-х годах прошлого века в недрах Bell Laboratories, после чего Motorolla положила его в основу своих 6-sigma. Если интересны какие-либо детали с удовольствием о них расскажу.
Суббота и воскресенье тоже расширяют «пределы».
Отнюдь… Попробуйте из таблицы исключить субботу и воскресенье и посмотрите как изменится средний размах. А расстояние между контрольными пределами как раз пропорционально среднему размаху. При исключении выходных дней, контрольные пределы наоборот станут шире. Соответственно, при возвращении выходных дней контрольные пределы сужаются.
P.S. Касаемо понедельников — на графике очевидно видно падение производительности за неделю
На самом деле в этом случае такое падение ничего и не значит, так как все значения находятся внутри контрольных пределов.
так что в понедельник, видимо, наиболее продуктивен из-за двухдневного отдыха и набора сил. :)
я тоже так думаю. В прошлом году это было не очень явно, так как в выходные я хоть ничего и не делал, на рабочую почту читал, мешая себе отдыхать.
Включать дни, которые заведомо подчиняются другому распределению, конечно, некорректно.
По мнению авторов метода Шухарта, Деминга и их последователей (Д. Уилера, Д. Чамберса, Л. Нельсона и прочих) включать заведомо особые точки как раз корректно. По крайней мере метод устойчив к их наличию в выборке. Строгого математического доказательства этому нет (и быть не может), но Д. Уилер показывал хорошую работоспособность метода путем численных экспериментов на выборках, подчиняющихся различным законам распределения.
Кстати, а чем карты Шухарта лучше обычной статистики?
Что вы называете обычной статистикой? Вы имеете ввиду какой-то конкретный статистический метод?
Зачем пользоваться какими-то табличным коэффициентами, когда можно установить статистический пакет?
В статистическом пакете с хорошей вероятностью будут те же табличные коэффициенты. Можно использовать и пакет. Они получены эмпирическим путем, если мне не изменяет память.
поэтому прочесть учебник по статистике было бы не лишним.
Согласен. А лучше даже два, плюс еще что-нибудь о статистических методах в управлении. Если, конечно, тема интересна.
Буду разбираться с этим.
Исправлено.
Моя история скорее не про подтягивания. Точнее, подтягивания в ней присутствуют, но не занимают центральное место, а на центральном месте у меня находится кодотерапия…
Если уж делиться историями… Долгое время я работал в области разработки бортового ПО для самолетов. Область полна романтики, но дико консервативна. Там же я и стал менеджером, а потом двинулся в разработку «гражданского» ПО за знаниями свежих технологий… В 2009-м, я даже что такое HTML не знал. ООП, кстати, в самолетном софте не приветствуется. В особо критичных модулях даже динамическое распределение памяти запрещено — в общем, хорошего стиля программирования там тоже не везде прививают (представляете plain-С, на статических массивах? Школьники код лучше пишут...).
Ну вот, как и вы 0/1, 0/1, 2/1, 2/1, 3/1 я и начал: HTML, HTML + JS, PHP, PHP + MVC…
Сейчас уже на уровне плохенького админа могу фряху настроить, ну и покодить что-то не очень сложное.
Я нашел одну XSS на страничке просмотра лога счетчиков. Исправил. Еще где-то было?
Это вылезло из-за различных настроек хостинга и моего ноута, где я все это делаю.
После такого поста моя идея с тренингом по GTD в кемпе тайского бокса уже не кажется на столько бредовой :)
Или, другими словами, мы стали делать больше, когда стали стараться сделать меньше.
При построении карты индивидуальных значений действительно предпочтительно использовать скользящее среднее и скользящий размах для двух точек. Большее число точек я привел для примера, что бы показать относительную устойчивость контрольных границ по отношению к размеру скользящего окна.
Если интересна тема глубже, то мне очень понравилась книга Уилера и Чамберса, на которую я сослался в посте
Здесь есть тонкий момент. Еслы вы группируете рабочие часы по людям, то размер группы у вас уже определен — это число людей.
Если человек у вас один, то надо использоватьскользящее окно для вычисление среднего и размаха (в вашей табличке нет скользящего окна). Кроме того, тут нужно использовать контрольную карту для индивидуальных значений. В этом случае для расчета контрольных пределов будет использоваться не магическая константа A_2, а магическая константа E_2 (в ГОСТе, на который я ссылаюсь в посте написано, как определять значения этих констант)
Я это быстро проделал на ваших данных и у меня получились верхние контрольные пределы:
Для скользящего окна в 3 точки: 9,69
Для скользящего окна в 4 точки: 9,76
Для скользящего окна в 5 точек: 9,87
Как видите, тут уже контрольная карта демонстрируют большую устойчивость по отношению к размеру скользящего окна.
Дайте знать, если требуются более подробные пояснения — с радостью объясню.
В этой трансформации основную роль играет понятие экономической целесообразности в ущерб математической строгости. Сам метод зародился в 30-х годах прошлого века в недрах Bell Laboratories, после чего Motorolla положила его в основу своих 6-sigma. Если интересны какие-либо детали с удовольствием о них расскажу.
Отнюдь… Попробуйте из таблицы исключить субботу и воскресенье и посмотрите как изменится средний размах. А расстояние между контрольными пределами как раз пропорционально среднему размаху. При исключении выходных дней, контрольные пределы наоборот станут шире. Соответственно, при возвращении выходных дней контрольные пределы сужаются.
P.S. Касаемо понедельников — на графике очевидно видно падение производительности за неделю
На самом деле в этом случае такое падение ничего и не значит, так как все значения находятся внутри контрольных пределов.
так что в понедельник, видимо, наиболее продуктивен из-за двухдневного отдыха и набора сил. :)
я тоже так думаю. В прошлом году это было не очень явно, так как в выходные я хоть ничего и не делал, на рабочую почту читал, мешая себе отдыхать.
Но если вы возьмете двух муравьев и двух слонов, то они все окажутся за контрольными пределами.
По мнению авторов метода Шухарта, Деминга и их последователей (Д. Уилера, Д. Чамберса, Л. Нельсона и прочих) включать заведомо особые точки как раз корректно. По крайней мере метод устойчив к их наличию в выборке. Строгого математического доказательства этому нет (и быть не может), но Д. Уилер показывал хорошую работоспособность метода путем численных экспериментов на выборках, подчиняющихся различным законам распределения.
Кстати, а чем карты Шухарта лучше обычной статистики?
Что вы называете обычной статистикой? Вы имеете ввиду какой-то конкретный статистический метод?
Зачем пользоваться какими-то табличным коэффициентами, когда можно установить статистический пакет?
В статистическом пакете с хорошей вероятностью будут те же табличные коэффициенты. Можно использовать и пакет. Они получены эмпирическим путем, если мне не изменяет память.
поэтому прочесть учебник по статистике было бы не лишним.
Согласен. А лучше даже два, плюс еще что-нибудь о статистических методах в управлении. Если, конечно, тема интересна.