Selvstartende multivariate eksponentielt vektet, flytende gjennomsnittlig kontrolldiagram. Hawkins, Douglas M Maboudou-Tchao, Edgard M ASA ASQ Universitet i Minnesota, USA Universitetet i Sentral-Florida, USA. Teknologier Vol 49 No 2 QICID 21099 Juni 2007 pp 199-209 Liste 10 00 Medlem 5 00.FØR EN BEGRENSET TID, TILGANG TIL DETTE INNHOLDET ER GRATIS Du må være innlogget Ny på ASQ Registrer deg her. Artikkel Abstract. Dette abstraktet er basert på forfatterens abstrakte Utforming av kontrolldiagrammer innebærer bruk av kontrollparametere som er antatt å være kjent nøyaktig, men i de fleste industrielle applikasjoner er parametrene ukjente og estimeres i en spesiell fase I-kalibreringsøvelse. Dette legger til en tilfeldig element i kjørelengdeytelsen og kan skade ytelsen til diagrammet. Eksisterende univariate selvstartsmetoder kan starte kontrollen av prosessen rett etter oppstart uten det foreløpige, store fase I-prøven. Denne studien utvikler en multivariabel ekvivalent ved å omforme prosessavlesningene til en strøm av vektorer etter en nøyaktig kjent parameterfordeling Denne strømmen av vektorer kan brukes til å konstruere et flervariant kontrollskjema. Det multivariate eksponentielt vektede glidende gjennomsnittskartet som er konstruert for å illustrere metoden, vil ha de samme kontrollegenskapene som når prosessen betyr og kovarians Matriksen var kjent nøyaktig. Cholesky-dekomponering, Rekursiv res idrettslig, regresjonsjustering, multivariate kontrolldiagrammer, dekomponering, regresjonsanalyse, eksponentielt vektede, flytende, gjennomsnittlige kontrollkort EWMA, Kjørfordeling. Selvbegynnende multivariate eksponentielt vektet Flytende Gjennomsnittskontroll Charting. Citation Citations 30.References Referanser 12.Ingen er det mer forskning som kreves i denne forbindelse fordi differensial vekting av indikatorer kan påvirke ledelsen ytelsen til SS-CUSUM-HCR Hvis flere indikatorer er tilgjengelige, så kan et multivariat selvstart kontrollskjema brukes Sullivan og Jones 2002 Hawkins og Maboudou-Tchao 2007 i stedet for å kombinere indikatorene individuelt, for eksempel som med vår RW-indikator. Ledelsens tilnærming basert på SS-CUSUM er forholdsvis enkel, pragmatisk i virkelige situasjoner og kan lett forstås av fiskerne og andre interessenter Scandol 2003 Kelly and Codling 2006. Vis abstrakte Skjul abstrakt ABSTRAKT Vi demonstrerer en høstkontrollregel basert på selvstart Kumulativ sum SS-CUSUM kontrollskjema som kan opprettholde en fiskebestand på startstatus-quo nivået SS-CUSUM er et indikatorovervåkingsverktøy som ofte brukes i kvalitetskontrollteknikk og krever ikke lange tidsserier eller forhåndsdefinert referansepunkt for Påvisning av tidsmessige trender Referansepunktene i SS-CUSUM er kalibrert i form av løpemidler som oppdateres løpende når nye observasjoner blir tilgjengelige. SS-CUSUM kan initieres med så få som to observasjoner i tidsseriene, og kan bli brukt lenge før mange andre metoder, snart etter at innledende data er tilgjengelig. En rekke utvalgsindikatorer kan overvåkes, men i denne studien demonstrerer vi metoden med en likevekt summen av to indikatorer en rekrutteringsindikator og en stor fiskindikator fra en simulert fiskeri Vi antar at det ikke finnes data om livshistorikk annet enn to år med både indikatordata og nåværende høstnivå når SS-CUSUM initierer Signaler generert fra SS-CUSUM utløser en høststyringsregel SS-CUSUM-HCR, hvor skiftet som oppstår i indikatorens tidsserier, beregnes og brukes som en justeringsfaktor for oppdatering av Total Allowable Catch TAC. Vår studie viser at SS-CUSUM - HCR kan opprettholde fiskebestanden på startstatus-quo-nivået selv for overfiskede starttilstander, men har begrenset omfang hvis fiskeriet allerede er i uønsket tilstand, for eksempel et lagerfall. Vi diskuterer hvordan SS-CUSUM-tilnærmingen kunne tilpasses for å flytte utover en status-quo-styringsstrategi, hvis ytterligere informasjon om fiskeens ønskelige tilstand er tilgjengelig. Fulltekst Artikkel Sep 2015.Epak George Pazhayamadom Ciarn J Kelly Emer Rogan Edward A Codling. For å oppdage betydelige skift i standardiserte observasjoner av nytt emne, det finnes noen eksisterende kontrolldiagrammer i den multivariate SPC-litteraturen14151617181920212223 Alle disse metodene forutsetter at observasjonsvektorer er uavhengige og normalt fordelte, og observatio n ganger er like fordelt. Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT I SHARe Framingham Heart Study av National Heart, Lung and Blood Institute, er en viktig oppgave å overvåke flere helsevariabler, for eksempel blodtrykk og kolesterolnivå, slik at deres uregelmessige langsgående mønster kan oppdages så snart som mulig og noen medisinske behandlinger på en riktig måte for å unngå noen dødelige kardiovaskulære sykdommer, for eksempel slagtilfelle For å håndtere slike applikasjoner effektivt foreslår vi en ny statistisk metode som kalles multivariat dynamisk screeningsystem MDySS i dette papiret. MDySS-metoden kombinerer de store styrken i den multivariate langsgående dataanalyse og multivariate statistisk prosesskontroll, og det tar beslutninger om et fags langsgående mønster ved å sammenligne det med andre fag på tverrsnitt og ved å følge det i rekkefølge. Numeriske studier viser at MDySS fungerer bra i praksis Copyright 2015 John Wiley Sons, Ltd Copyright 2015 John Wiley Sons, Ltd. F ulltekst Artikkel Mar 2015.Peihua Qiu Dongdong Xiang. of parameterestimatene kan være ganske stor i de tidlige stadiene av overvåking når ikke mye informasjon er tilgjengelig. Sullivan og Jones 2002 noterte problemet med tidlig forurensning av parameterestimatene og foreslo at Selvoppstartsmetoder suppleres med en grundig retrospektiv analyse etter at supre data ble samlet. Hawkins og Maboudou-Tchao 2007 og Maboudou-Tchao og Hawkins 2011 løste problemene med forurensede parameterestimater, noe som tyder på at i tillegg til prospektivt overvåkning med et selvstartende diagram , bør man bruke selvstartsmetoder som begynner med den siste prosessobservasjonen og arbeider bakover til de første betegnelsene Self-st. Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT Vi gir en oversikt og perspektiv på Fase I-samlingen og analyse av data for bruk i prosessforbedring og kontrolldiagrammer I fase I fokuserer vi på å forstå prosessvariabiliteten, vurdere stabiliteten i prosessen, undersøkelsesprosessen - improduseringsideer, valg av en hensiktsmessig kontrollmodell og å gi estimater av kontrollmodellparametrene I vår artikkel gjennomgår og syntetiseres mange av de viktige utviklingene som angår analysen av prosessdata i fase I Vi gir vår oppfatning av de store problemene og utviklingen i fase I analyse Vi identifiserer dagens beste praksis og noen muligheter for fremtidig forskning på dette området. Fulltekst Artikkel juli 2014.L Allison Jones-Farmer WH Woodall SH Steiner CW Champ. For å finne MLE for tiden t, er det nødvendig å finne MLE for de tre ukjente parametrene m 0 m 1 og s 2 og deretter finne tiden t som maksimerer ligningene 10 eller 11 T hans er gjort ved å bruke estimatene fra ligningene 12 15. Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT Detektering av en spesiell årsak til variasjon og identifisering av tiden det oppstår er to viktige aktiviteter i enhver kvalitetsforbedringsstrategi. Detektering av endringer i en prosess kan gjøres Bruke kontrolloversikt En av disse kartene, det selvstartende CUSUM-diagrammet, ble opprettet for å oppdage små vedvarende endringer og implementeres uten en fase I eller forutgående kunnskap om parametrene i prosessen. Å estimere tiden for en oppdaget endring, et CUSUM - basert endringspunkt estimator kan brukes, men eksperimenter viser at den tilsvarende MLE har mindre bias og standardfeil. Dette papiret foreslår sekvensiell bruk av det selvstartende CUSUM-diagrammet og MLE-et endringspunkt i serier av uavhengige normale observasjoner. blir studert med Monte Carlo simuleringer som viser at bruken av MLE reduserer bias av endringspunkt estimeringen. Det vises også hvordan ekstra observasjoner etter at en endring er oppdaget, kan brukes til å forbedre estimeringen av endringstidspunktet Copyright 2013 John Wiley Sons, Ltd. Article Jun 2014.Vector G Tercero Gmez Alvaro Cordero Franco Angel Prez Blanco Alberto Hernndez Luna. Når historiske data om l 0 og r 0 av kvalitetskarakteristikken er vanligvis ikke tilgjengelig før produksjonen starter, litteratur om kontrolldiagrammer har undersøkt selvstartskjemaer basert på parametere estimater, som oppdateres med hver ny observasjon, se Hawkins 1987, Quesenberry 1991, 1995, Tsai, Lin og Wu 2004, 2005, Hawkins og Tchao 2007, Han, Jiang og Shu 2008, Li, Zhang og Wang 2009. Disse selvstartskontrollkartene krever imidlertid et minimums antall prøver for å få gode parametervurderinger og deres statistiske egenskaper beregnes generelt i forhold til den langsiktige konteksten. Vis abstrakte Skjul abstrakt ABSTRAKT Nylig har kontrollkart som plotter en statistikk som har Student st distribusjon blitt foreslått som en effektiv løsning for å utføre statistisk prosesskontroll SPC i korte produksjonsløp hvor skiftstørrelsen til kontrollprosessen er fra 0 til 1 er kjent a priori Skiftstørrelsen måles vanligvis som et flertall av standardavviket i kontrollprosessen 0, men i praksis ved begynnelsen av produksjonsløpet er både verdien av neste skift og 0 ukjente. Som følge av at når den faktiske Skiftstørrelsen er forskjellig fra verdien som antas i diagramdesignstrinnet. Kontrollpanelets ytelse kan bli alvorlig påvirket For å overvinne dette problemet, undersøker dette papiret den statistiske ytelsen til Shewhart, EWMA og CUSUM t diagrammer for kort produksjon når skiftet størrelsen er ukjent og modellert ved hjelp av en statistisk distribusjon En omfattende numerisk analyse tillater egenskapene til de tre diagrammene å bli sammenlignet og d Det er illustrert eksempel som brukes til å demonstrere en praktisk implementering av den beste utførelsen blant de tre undersøkte diagrammene. Artikkel Jan 2013.Giovanni Celano Philippe Castagliola Sergio Fichera George Nenes. Som gjenkjent i litteraturen, er det ofte utilstrekkelig å oppsummere kjørelengdeadferdasjon av ARL, spesielt for selvstartende kontrollkort, jf. Jones 13 Som et alternativ, bruker vi farefunksjonen H 1 r H 2 r anbefalt av Hawkins og Maboudou-Tchao 7 hvor H 1 r er sannsynligheten for at lengden er lik r og H 2 r er sannsynligheten for at lengden er lik r eller et større tall. Merk at hvis løpelengden følger en geometrisk fordeling, er den tilsvarende fare en konstant hvis inverse er ARL. Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT Ikke-parametriske kontrolldiagrammer er nyttige i statistisk prosesskontroll når det mangler eller er begrenset kunnskap om den underliggende prosessfordelingen, spesielt når prosessmåling er multivariant. Denne artikkelen utvikler en ny multivariativ selvstartsmetode for overvåking av plasseringsparametere Den er basert på å tilpasse den multivariate romlige rangeringen til on-line sekvensiell overvåking. Den vektede versjonen av rangeringsbasert test brukes til å formulere kartingsstatistikken ved å inkorporere eksponentielt vektet glidende gjennomsnittlig kontrollskjema. Den er robust til ikke-distribuerte data, enkel å konstruere, rask å beregne og også svært effektiv i å detektere multivariate prosessskift, spesielt små eller moderate skift som oppstår når prosessfordelingen er tungt-tailed eller skråstilt. Da det unngår behovet for et langvarig datainnsamlingstrinn før kartlegging og det krever ikke kunnskap om underliggende distribusjon, proff posisjonsstyringsdiagram er spesielt nyttig i oppstart eller kortvarige situasjoner Et ekte dataeksempel fra hvite vinproduksjonsprosesser viser at det fungerer ganske bra 2012 Wiley Periodicals, Inc Naval Research Logistics 59 91 110, 2012.Fulltekst Artikkel Mar 2012.Changliang Zou Zhaojun Wang Fugee Tsung. Self-Start Multivariate eksponentielt vektet Flytende Gjennomsnittlig Kontroll Charting. Note Alltid gjennomgå referanser og foreta nødvendige tilpasninger før du bruker. Vær oppmerksom på navn, kapitalisering og datoer. Beskrivelsen Oppgaven til Technometrics er å bidra til utvikling og bruk av statistiske metoder innen fysisk, kjemisk og ingeniørvitenskap. Innholdets innhold inneholder papirer som beskriver nye statistiske teknikker, illustrerer nyskapende bruk av kjente statistiske metoder, eller gjennomgå metoder, problemstillinger eller filosofi i et bestemt område med statistikk eller vitenskap, når slike papirer stemmer overens med journalens oppdrag. Anvendelse av foreslått metodikk er rettferdiggjort, vanligvis ved hjelp av et faktisk problem i fysisk, kjemisk eller ingeniørvitenskap. Papir i journalen reflekterer moderne praksis Dette inkluderer vekt på nye statistiske tilnærminger til screening, modellering, mønster karakterisering og endring av deteksjon som utnytter massiv databehandlingskapasiteter Papirer gjenspeiler også endringer i holdninger om dataanalyse, f. eks. mindre formell hypotesetesting, mer monterte modeller via grafisk analyse og hvor viktige applikasjonsområder styres, f. eks. kvalitetssikring gjennom robust design i stedet for detaljert inspeksjon. Overdragelse 1959-2011 Vol 1, Nr. 1 - vol 53, nr. 4. Den bevegelige veggen representerer tidsperioden mellom det siste nummeret som er tilgjengelig i JSTOR og det siste publiserte nummeret av en journal. Flyttevegger er generelt representert i år I sjeldne tilfeller har en utgiver valgt å ha en null bevegelige vegger, slik at de nåværende problemene er tilgjengelige i JSTOR kort tid etter publikasjon Merknad Ved beregning av flyttingen vegg, er nåværende år ikke telt For eksempel, hvis det nåværende året er 2008 og en tidsskrift har en 5 års flytende vegg, er artikler fra 2002 tilgjengelig. Terms Relatert til Veggmuren Veggmalerier Tidskrifter uten nye mengder blir lagt til til arkivet Absorberte tidsskrifter som er kombinert med en annen tittel Komplette tidsskrifter som ikke lenger er publisert eller som er blitt kombinert med en annen tittel. Seksjoner Vitenskap Matematikk, Statistikk. Samlinger Kunstvitenskap VII Samling, Matematikk Statistikk Legacy Collection, Matematikk Statistikk Innsamling, Bedrift For - Profit Access Initiative Collection. Preview ikke tilgjengelig. Multivariate kontroll diagrammer er verdifulle verktøy for industriell kvalitetskontroll Den konvensjonelle diskusjonen av dem hviler på antagelsen om at kontrollprosessparametrene er kjent a priori. Den mer vanlige virkeligheten er at utøvere plugger inn parameter estimater samlet fra et spesielt fase I-utvalg for å etablere parameterverdier for diagrammerne Men ingen prøve vil etablere de nøyaktige prosessparametrene, og ganske små tilfeldige feil omdannes til alvorlige forvrengninger av kjøreadferd, særlig av sensitive diagrammer, og kan påvirke kartytelsen. Såkalte selvstartsmetoder kan starte kontrollen av prosessen like etter oppstart uten det foreløpige trinnet i en stor fase I-prøve Univariate selvstartsmetoder for å konvertere den ukjente parameterstrømmen av prosessavlesninger til en kjent parameter-sekvens har vært tilgjengelig i noen tid nå Denne artikkelen utvikler en multivariabel ekvivalent ved å gi en måte å transformere prosessavlesningene i en strøm av vektorer etter en nøyaktig kjente parameterfordeling Selv om vår tilnærming langt fra er det første forslaget til selvstartskartlegging av multivariate data, tror vi at det er den første som gjør det ved å transformere prosessen med ukjent parameter vektorer i kjente parametervektorer med samme dimensionalitet Denne strømmen av vektorer har mange potensielle bruksområder jeg n spesielt kan det bli brukt til å konstruere et flervariant kontrollskjema, slik som Hotelling s T eller noen av de multivariate cusum-metodene. Vi illustrerer ved hjelp av den transformerte strømmen for å sette opp et flervariant eksponentielt vektet glidende gjennomsnittskart. Med selvstartende frontend , vil dette eller hvilket som helst annet diagram ha de samme kontrollegenskapene som om den sanne prosessen betyr og kovariansmatrisen var kjent nøyaktig, og dermed tillater multivariate kontrolldiagrammer å fortsette uten en stor og kostbar fase I datainnsamlingsøvelse. Side Miniatyrbilder.
Comments
Post a Comment