Sistem Duckworth Lewis! Apakah Efektif?

Latar Belakang

Pertandingan kriket yang dipengaruhi hujan telah menjadi fitur dalam kriket internasional sejak lama. Ada banyak pertandingan kriket yang menarik yang tersapu oleh hujan di seluruh bagian dunia. Pertandingan satu hari telah terpengaruh lebih langsung karena sifat permainan yang lebih singkat, dan kurangnya waktu yang cukup untuk memulihkan pertandingan. Banyak orang datang dengan ide yang berbeda untuk menghitung pemenang dalam pertandingan kriket yang terkena hujan. Pada awalnya, jika kita kehilangan setengah babak karena hujan, orang hanya menghitung tingkat lari untuk menetapkan target di babak berikutnya. Namun hal ini sangat menyesatkan karena sebagian besar tim akan bermain sendiri atau berkonsolidasi di inning pertama mereka ketika hujan tiba. Akibatnya, rasio lari mereka lebih kecil dari apa yang kemungkinan tingkat pelarian terakhirnya. Itu juga tidak memperhitungkan jumlah wickets yang hilang selama inning pertama.

Oleh karena itu, metode alternatif dibahas untuk menentukan target untuk tim batting kedua. Metode "overs skor terbaik" diperkenalkan tetapi, kami melihat cacat yang mengerikan dalam metode ini selama Piala Dunia 1992 semifinal antara Afrika Selatan dan Inggris. Pertandingan itu sangat menarik dengan Afrika Selatan membutuhkan 22 dari 13 bola sambil mengejar Inggris 6/252 dari 45 overs. Ada gangguan hujan kecil dan target yang direvisi adalah Afrika Selatan membutuhkan 21 putaran 1 bola. Ini konyol karena semua orang setuju, dan metode alternatif untuk menghindari situasi ini dianggap.

Metode D / L

Sistem Duckworth Lewis diperkenalkan oleh dua ahli statistik Inggris bernama Frank Duckworth dan Tony Lewis. Metode ini pertama kali digunakan pada game kedua dari seri Inggris dan Zimbabwe satu hari pada tahun 1996-97. Metode setelah banyak penjelasan akhirnya diadaptasi oleh ICC pada tahun 1999 sebagai standar untuk menghitung skor target dalam hujan yang mempengaruhi satu hari internasional. Ide utamanya adalah mempertimbangkan dua sumber utama yang tersedia untuk mencetak skor, wicket tersedia dan sisa overs. Ini adalah upaya statistik untuk menetapkan target yang adil untuk tim batting kedua.

IMHO, metode D / L telah menjadi yang paling dekat dengan pengaturan target yang adil untuk tim batting kedua. Metode yang digunakan sebelumnya semuanya lurus ke depan dan agak naif seperti apa targetnya. Ada keluhan yang lebih rendah tentang target yang tidak adil untuk tim batting kedua, atau bahkan untuk yang pertama batting. Kami melihat banyak pertandingan menggunakan metode D / L di trofi Champions yang baru-baru ini diakhiri di Inggris dan tidak ada satu pun masalah tentang kewajaran target. Ini mungkin juga karena fakta bahwa metode D / L sekarang diterima oleh semua orang. Metode ini mempertimbangkan jumlah wicket yang hilang serta menjalankan daftar dalam jumlah overs yang ditentukan. Saya rasa ini adalah metode terbaik yang tersedia saat ini hanya karena fakta ini saja.

Kritik
Kritik terhadap metode D / L adalah bahwa wicket telah diberi lebih banyak pertimbangan daripada overs yang terpesona. Akibatnya, jika Anda mengejar target yang lebih besar dan jika ada prospek hujan, strategi menang adalah bermain untuk menjaga wicket utuh dan pada tingkat lari lebih rendah dari yang semula diperlukan. Satu lagi adalah bahwa metode D / L tidak memperhitungkan pembatasan lapangan. Namun, kritik utamanya adalah bahwa metode ini rumit dan mungkin disalahpahami. Dalam salah satu pertandingan Hindia Barat-Inggris satu hari pada tahun 2009; Pelatih WI John Dyson memanggil para batsmennya, karena pemikiran cahaya yang buruk bahwa timnya menang dengan sekali jalan di bawah metode D / L. Tapi West Indies kehilangan gawang pada bola terakhir yang dimainkan dan sebagai hasilnya target diubah dan wasit pertandingan diberikan pertandingan ke Inggris sebagai WI singkat dengan 2 berjalan karena hilangnya gawang.

Kesimpulan
Saya rasa ini adalah metode terbaik yang tersedia untuk saat ini dan mempertimbangkan semua faktor selama pertandingan kriket di setiap tahap, target yang ditetapkan mendekati apa yang seharusnya. Anda hanya mendapatkan perasaan bahwa ya itulah tujuan yang seharusnya. Untuk alasan ini saja saya pikir kita perlu tetap menggunakan metode Duckworth Lewis sampai sesuatu yang lebih baik dan tidak rumit dikerjakan. Sulit membayangkan apa pun yang lebih baik.

Sistem Undian Undian Sepak Bola – Cocok Untuk Pilihan Untuk Taruhan Taruhan Tetap Atau Kupon Pools

Ketika Anda melihat tabel-tabel ini, Anda akan menemukan di urutan kolom tengah angka-angka, angka-angka ini adalah suara akumulatif dari 10 surat kabar hari minggu tentang apakah hasil pertandingan pada kupon akan menghasilkan kemenangan kandang, tandang atau hasil imbang.

Misalnya 3,5,2 menunjukkan bahwa 3 tipsters menganggap pertandingan menang kandang, 5 menang tandang dan 2 pergi untuk undian.

Sistem pengundian ini bertujuan untuk menjadi lebih baik dan menunjukkan kepada Anda bagaimana menggunakan prediksi tipsters ini untuk keuntungan Anda

Metode

Yang harus Anda lakukan adalah bekerja dengan cara Anda ke bawah kolom memilih pertandingan-pertandingan di mana semua ahli setuju untuk secara merata.

Misalnya ketika suara dari 10 tipsters koran dibaca, 3-3-4, 4-3-3, 3-4-3 atau 5-3-2, 2-3-5, 3-5-2 dll

Selanjutnya pilih pertandingan-pertandingan di mana mayoritas menunjukkan kemenangan kandang, misalnya – 10-0-0, 9-1-0, 8-0- dll …

Jangan melangkah lebih jauh dari 8 suara mayoritas. Anda juga harus mengabaikan pertandingan tersebut di mana hasil yang ditunjukkan telah diprediksi menjadi kemenangan tandang atau undian

Ketika Anda melakukan ini, Anda akan memiliki sekitar 20+ pilihan. Langkah selanjutnya adalah mengurangi pilihan Anda ke jumlah kecocokan agar sesuai dengan kebutuhan Anda. Ini bisa dilakukan dengan cara berikut

  1. Buatlah dua daftar, daftar pertama akan berisi nomor-nomor pertandingan di mana ada bahkan dibagi dalam prediksi ahli. Daftar kedua akan berisi pertandingan-pertandingan tersebut di mana hasil yang ditunjukkan adalah kemenangan kandang.
  2. Langkah selanjutnya adalah membagi setiap daftar menjadi nomor ganjil dan genap. Ini dilakukan karena setiap minggu pertandingan yang menghasilkan skor imbang dibagi rata menjadi angka ganjil dan genap.
  3. Langkah selanjutnya adalah memutuskan pilihan terkuat Anda, ini ditunjukkan di mana split merata adalah 4-3-3, 3-4-3, atau 3-3-4 dan di mana kemenangan kandang ditunjukkan oleh 10-0- 0 suara

4. Langkah terakhir Anda adalah mengganti kekurangan dari pilihan yang tersisa.

Semoga berhasil!

Analisis Sistem Pengukuran (MSA)

– Apakah proses Pengukuran cukup baik untuk memandu upaya peningkatan proses dan untuk memenuhi kebutuhan pelanggan?

– Apakah ada proses formal untuk mengukur variabel?

– Bagaimana Anda memutuskan bahwa Anda tidak memiliki masalah pengambilan sampel (kapan, bagaimana, stabilitas sampel, sampling botol sampel, dll)?

– Apa desain eksperimen MSA?

– Apa masalah pengukuran atau pengambilan sampel yang diselesaikan?

– Apakah semua masalah dikomunikasikan kepada semua orang yang tepat (lokal dan global)?

– Apakah ada rencana pengendalian yang mencakup kepemilikan, kalibrasi, prosedur, panduan pemecahan masalah, SPC (Kontrol Proses Statistik), dll …)?

Pertanyaan Fase Lean Six Sigma Tahap:

– Bagaimana Anda Menilai Sistem Pengukuran Anda Saat Ini?

– Berbicara dengan individu yang melakukan pengukuran?

– Apakah beberapa pengukuran dilakukan dan membandingkannya?

– Apakah orang lain atau "pakar" memverifikasi pengukuran kami?

– Berharap pelanggan Anda mendapatkan pengukuran yang sama?

– Jangan anggap komputer selalu benar?

– Melakukan penelitian Gage R & R?

Variasi Pengukuran dipecah menjadi dua komponen: (Dua R dari Gage R & R)

Reprodusibilitas (Keragaman Operator): Individu yang berbeda mendapatkan pengukuran yang berbeda untuk hal yang sama.

Repeatability (Peralatan / Variabilitas Gage): Individu yang diberikan mendapatkan pengukuran yang berbeda untuk hal yang sama ketika diukur beberapa kali.

– Alat yang kami gunakan untuk menentukan besarnya kedua sumber variasi sistem pengukuran ini disebut Gage R & R

– Reprodusibilitas adalah variasi dalam rata-rata pengukuran yang dilakukan oleh operator yang berbeda menggunakan alat ukur yang sama ketika mengukur karakteristik yang sama pada bagian yang sama.

– Repeatability adalah variasi antara pengukuran berturut-turut dari bagian yang sama, karakteristik yang sama, oleh orang yang sama menggunakan peralatan yang sama (pengukur). Juga dikenal sebagai uji / uji ulang kesalahan, digunakan sebagai perkiraan variasi jangka pendek

Stabilitas = Jika pengukuran tidak berubah atau melayang dari waktu ke waktu, instrumen dianggap stabil.

Bias adalah perbedaan antara nilai rata-rata pengukuran yang diamati dan nilai master. Nilai master ditentukan oleh pengukuran yang tepat biasanya oleh alat kalibrasi terkait dengan standar referensi yang dapat dilacak dan dapat dilacak. Rata-rata pengukuran berbeda dengan jumlah yang tetap.

Efek Bias meliputi:

– Operator Bias – Operator yang berbeda mendapatkan rata-rata berbeda yang dapat dideteksi untuk nilai yang sama,

– Instrumen Bias – Instrumen yang berbeda mendapatkan rata-rata berbeda yang dapat dideteksi untuk pengukuran yang sama, dan

– Bias Lainnya – Hari-ke-hari (lingkungan), perlengkapan, pelanggan, dan pemasok (situs).

Diskriminasi adalah kemampuan mendeteksi perubahan kecil dalam karakteristik yang diukur.

– Instrumen mungkin tidak tepat untuk mengidentifikasi variasi proses atau mengukur nilai karakteristik bagian individual jika diskriminasi tidak dapat diterima.

– Jika instrumen tidak memungkinkan diferensiasi antara variasi umum dalam proses dan variasi penyebab khusus, itu tidak memuaskan.

Sistem Pengukuran yang Dapat Diterima memiliki properti yang harus dimiliki oleh semua sistem pengukuran yang dapat diterima:

– Sistem pengukuran harus dalam kontrol (hanya variasi penyebab umum; yaitu, dalam kontrol statistik).

– Keragaman sistem pengukuran harus kecil dalam kaitannya dengan variasi proses.

– Keragaman sistem pengukuran harus kecil dibandingkan dengan batas spesifikasi.

– Penambahan ukuran harus relatif kecil dibandingkan dengan yang lebih kecil:

a) variabilitas proses atau

b) batas spesifikasi

Rule of thumb: penambahan harus tidak lebih besar dari 1/10 dari yang lebih kecil:

a) proses variabilitas atau

b) batas spesifikasi)

Kelompok Aksi Industri Otomotif (AIAG) memiliki dua standar yang diakui untuk Gage R & R:

– Bentuk Singkat – Lima sampel diukur dua kali oleh dua individu yang berbeda.

– Formulir Panjang – Sepuluh sampel diukur tiga kali masing-masing oleh tiga individu yang berbeda.

* Untuk wawasan yang baik ke Gage R & R, pergi ke http://www.aiag.org

** Ingat bahwa Sistem Pengukuran dapat diterima jika variabilitas Gage R & R kecil dibandingkan dengan variabilitas proses atau batas spesifikasi.

Persiapan untuk Studi Sistem Pengukuran:

– Rencanakan pendekatannya.

– Pilih jumlah penilai, jumlah sampel, dan jumlah langkah pengulangan.

– Gunakan setidaknya 2 penilai dan 5 sampel, di mana setiap penilai mengukur setiap sampel setidaknya dua kali (semua menggunakan perangkat yang sama).

– Pilih penilai yang biasanya melakukan pengukuran.

– Pilih sampel dari proses yang mewakili seluruh rentang operasinya.

– Beri label setiap sampel secara diskrit sehingga label tidak terlihat oleh operator.

– Periksa bahwa instrumen memiliki diskriminasi yang sama dengan atau kurang dari 1/10 dari variabilitas proses atau spesifikasi yang diharapkan.

Menyiapkan Studi Pengukuran:

– Pastikan bahwa alat ukur / instrumen telah dipelihara dan dikalibrasi untuk standar yang dapat dilacak.

– Bagian-bagian dipilih secara khusus untuk mewakili seluruh variasi proses

– Bagian harus berasal dari kedua luar spesifikasi (sisi tinggi dan sisi rendah) dan dari dalam rentang spesifikasi

Menjalankan Studi Pengukuran:

– Setiap sampel harus diukur 2-3 kali oleh masing-masing operator (2 kali adalah Tes Singkat).

– Pastikan bagian-bagian ditandai untuk kemudahan pengumpulan data tetapi tetap "buta" (tidak dapat diidentifikasikan) kepada operator.

– Berada di sana untuk belajar. Perhatikan pengaruh yang tidak direncanakan.

– Acak bagian-bagian secara terus menerus selama penelitian untuk menghalangi operator yang mempengaruhi tes.

– Pertama kali mengevaluasi proses pengukuran yang diberikan, biarkan proses berjalan seperti biasanya berjalan.

Karena dalam banyak kasus kami tidak yakin bagaimana kebisingan dapat memengaruhi sistem pengukuran kami, kami menyarankan prosedur berikut:

– Minta operator pertama mengukur semua sampel satu kali secara acak.

– Mintalah operator kedua mengukur semua sampel sekali dalam urutan acak.

– Lanjutkan sampai semua operator mengukur sampel sekali (ini adalah Trial 1).

– Ulangi langkah 2 – 4 untuk jumlah percobaan yang diperlukan.

– Gunakan formulir untuk mengumpulkan informasi.

– Analisis hasil.

– Tentukan tindak lanjut, jika ada.

Jika Toleransi Proses dan nilai-nilai Sigma Historis tidak digunakan dalam perangkat lunak statistika Anda (yaitu. Minitab), asumsi kritis kemudian dibuat bahwa bagian-bagian sampel yang dipilih untuk penelitian, benar-benar menunjukkan variasi proses yang sebenarnya. Dalam hal ini, penerimaan sistem pengukuran didasarkan pada perbandingan hanya pada variasi bagian yang terlihat dalam penelitian. Ini bisa menjadi asumsi yang valid jika perawatan diambil dalam memilih bagian sampel penelitian. AIAG menyatakan bahwa "Salah satu unsur kriteria apakah suatu sistem pengukuran dapat diterima untuk menganalisa suatu proses adalah persentase toleransi bagian atau variasi proses operasional yang dikonsumsi oleh variasi sistem pengukuran".

Ingat bahwa pedomannya adalah:

A. Di bawah 10% – Dapat Diterima.

B. 10 hingga 30% – Marginal. Dapat diterima berdasarkan risiko aplikasi, biaya perangkat pengukuran, biaya perbaikan, dll.

C. Lebih dari 30% – Tidak Dapat Diterima. Setiap upaya harus dilakukan untuk meningkatkan sistem pengukuran.

Pengulangan diperiksa dengan menggunakan Bagan Jarak khusus di mana perbedaan dalam pengukuran oleh masing-masing operator pada setiap bagian dipetakan. Jika perbedaan antara nilai terbesar dari bagian yang diukur dan nilai terkecil dari bagian yang sama tidak melebihi Batas Kontrol Atas (UCL), maka gage dan operator tersebut dianggap dapat diulang.

Reprodusibilitas paling baik ditentukan secara analitis menggunakan analisis tabulasi dalam Sesi Minitab. Secara grafis dapat dilihat jika ada perbedaan signifikan dalam pola operator yang dihasilkan oleh masing-masing operator yang mengukur sampel yang sama.

Tabulasi ini dari Minitab membangun% Variasi Studi yang masing-masing sumber berkontribusi terhadap potensi yang dihitung Total Variasi yang terlihat dalam penelitian.

– 6.0 * SD (Standar Deviasi) adalah bagaimana secara statistik 99.73% dari Total Variasi dihitung dan ini diasumsikan sama 99.73% dari variasi proses yang sebenarnya kecuali Sigma Sejarah dimasukkan ke dalam Minitab.

-% digunakan untuk menilai validitas sistem pengukuran untuk melakukan analisis pengukuran menggunakan% yang sudah diajarkan. Jika prosesnya berkinerja baik, maka% Toleransi penting.

– Jumlah% dapat menambah lebih dari 100% karena matematika.

– Jumlah Kategori Berbeda mewakili jumlah kelompok pengukuran yang tidak tumpang tindih yang dapat diandalkan sistem pengukuran ini dalam Variasi Studi. Kami ingin nomor itu menjadi 5 atau lebih tinggi. Empat marginal. Kurang dari 4 menyiratkan bahwa sistem pengukuran hanya dapat bekerja dengan data atribut

– Sebagian besar sistem pengukuran fisik menggunakan perangkat pengukuran yang menyediakan data kontinyu.

Untuk analisis Data Pengukuran Sistem kontinyu kita dapat menggunakan diagram kontrol atau metode Gage R & R.

– Sistem pengukuran atribut / ordinal memanfaatkan kriteria penerimaan atau penolakan (seperti 1 – 5) untuk menentukan apakah tingkat kualitas yang dapat diterima telah tercapai. Teknik Kappa dapat digunakan untuk mengevaluasi Sistem Pengukuran Atribut dan Ordinal ini.