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[vollkorn5]

Hallo Zusammen,

Ich habe ein großes Problem und leider ein zu kleines Statistikwissen:(. Vielleicht ist da draußen ein Experte, der mir weiterhelfen kann...

Folgende Ausgangslage:
Ich habe 2 Messsysteme. Messystem A soll als End_of_Line Messung (c.a. 10 Messpunkte pro Teil) in der Produktion genutzt werden und Messsystem B als erweiterter Funktionstest (50 Messpunkte pro Teil, demnach aufwendig und sehr teuer).
Das Ergebnis in Messsystem B hat Masterfunktion: Wenn das Produkt Messsystem B mit Gut passiert ist es auch gut und kann zum Kunden...
Nun habe ich die Aufgabe, bei so vielen Teilen wie möglich durch die Messergebnisse in Messsystem A das Verhalten, (ob sie gut oder schlecht sind) in Messsystem B vorauszusagen, somit müsste ich weniger Teile in Messystem B messen.
Ich bin bisher folgendermassen vorgegangen:

Ich versuche im ersten Schritt Teile, deren Messergebnisse von beiden Messsystemen ich schon kenne, zu sortieren:
- Teile die im Messsystem2 Gut getestet wurdem
- Teile die im Messsystem2 schlecht getestet wurdem

Ich habe daraus resultierend nun eine Gutteil und eine Schlechtteilmenge!
Im nächsten Schritt versuche ich einen funktionalen Zusammenhang zwischen den 10 Messpunkten im System A zu finden, damit ich sozusagen die Gut und Schlechtteile trennen kann.
Der funktionale Zusammenhang ist eine Addition mehrere Produkte, wobei jedes Produkt mit einem Faktor gewichtet wird. diese Gewichtung lasse ich automatisch variieren. jede Variation bewerte ich nach dem Abstand der Mittelwert über alle gut bzw. Schlechtteile und dem Verhältnis der Standardabweichung hierzu. (grafisch veranschaulicht möchte ich die Normalverteilungen von gut und schlechtteilen so weit wie möglich trennen/Überlappungen vermeiden).
Das ist jetzt auch der Knackpunkt: gibt es da irgendwelche statistische Methoden um 2 Mengen an Teilen, anhand ihrere Messergebnisse möglichst gut voneinander zu trennen? irgendwelche Korrelationen/Kreuzkorrelationen oder anderes?
Danke im voraus. Bin echt bisschen verzweifelt...
Grüße Vollkorn