Was ist ein gleitendes Durchschnittsdiagramm Eine Art von zeitgewichteten Kontrolltafeln, die den ungewichteten gleitenden Durchschnitt über die Zeit für einzelne Beobachtungen darstellt. Dieses Diagramm verwendet Steuergrenzen (UCL und LCL), um zu bestimmen, wann eine Außer-Steuer-Situation aufgetreten ist. Moving Average (MA) - Diagramme sind effektiver als Xbar-Diagramme bei der Erkennung kleiner Prozessverschiebungen und sind besonders nützlich, wenn es nur 1 Beobachtung pro Untergruppe gibt. Jedoch werden EWMA-Diagramme allgemein gegenüber MA-Diagrammen bevorzugt, da sie die Beobachtungen gewichten. Die Beobachtungen können entweder Einzelmessungen oder Untergruppen sein. Bewegungsdurchschnitte werden aus künstlichen Untergruppen berechnet, die aus aufeinanderfolgenden Beobachtungen erstellt werden. Beispiel eines gleitenden Durchschnittsdiagramms Ein Hersteller von Zentrifugenrotoren möchte den Durchmesser aller in einer Woche produzierten Rotoren verfolgen. Die Durchmesser müssen nahe am Ziel liegen, da auch kleine Verschiebungen zu Problemen führen. Die Punkte scheinen zufällig um die Mittellinie zu variieren und liegen innerhalb der Kontrollgrenzen, es gibt jedoch einen Punkt, der der Kontrollgrenze nahe kommt, die Sie untersuchen möchten. Control-Diagrammtests auf der Grundlage geometrischer gleitender Mittelwerte Hinweis: Überprüfen Sie immer Ihre Referenzen Und alle notwendigen Korrekturen vor der Verwendung. Achten Sie auf Namen, Großschreibung und Datum. Beschreibung: Die Aufgabe der Technometrics ist es, einen Beitrag zur Entwicklung und Nutzung von statistischen Methoden in den physikalischen, chemischen und Ingenieurwissenschaften. Der Inhalt enthält Papiere, die neue statistische Verfahren beschreiben, innovative Anwendungen bekannter statistischer Methoden veranschaulichen oder Methoden, Themen oder Philosophie in einem bestimmten Bereich der Statistik oder der Wissenschaft analysieren, wenn diese in Übereinstimmung mit der Zeitschriftenmission stehen. Die Anwendung der vorgeschlagenen Methodik ist gerechtfertigt, in der Regel durch ein tatsächliches Problem in der physikalischen, chemischen oder Ingenieurwissenschaften. Papiere in der Zeitschrift reflektieren die moderne Praxis. Dies beinhaltet einen Schwerpunkt auf neue statistische Ansätze für Screening, Modellierung, Mustercharakterisierung und Änderungserkennung, die die Vorteile von massiven Rechenkapazitäten nutzen. Papiere spiegeln auch Verschiebungen in den Einstellungen zur Datenanalyse wider (z. B. weniger formale Hypothesentests, mehr passende Modelle über grafische Analysen) und in der Verwaltung von wichtigen Anwendungsbereichen (z. B. Qualitätssicherung durch robuste Konstruktion und nicht durch detaillierte Inspektion). Coverage: 1959-2011 (Vol. 1, Nr. 1 - Band 53, Nr. 4) Die bewegte Wand repräsentiert den Zeitraum zwischen der letzten Ausgabe von JSTOR und der zuletzt veröffentlichten Zeitschrift. Bewegliche Wände sind in der Regel in Jahren dargestellt. In seltenen Fällen hat ein Verleger gewählt, um eine bewegliche Wand null zu haben, also sind ihre gegenwärtigen Ausgaben in JSTOR kurz nach Publikation vorhanden. Hinweis: Bei der Berechnung der bewegten Wand wird das aktuelle Jahr nicht gezählt. Zum Beispiel, wenn das laufende Jahr 2008 ist und eine Zeitschrift eine 5-jährige Wand hat, stehen Artikel aus dem Jahr 2002 zur Verfügung. Begriffe im Zusammenhang mit der bewegten Wand Feste Wände: Zeitschriften ohne neue Volumes werden dem Archiv hinzugefügt. Absorbiert: Zeitschriften, die mit einem anderen Titel kombiniert werden. Komplett: Zeitschriften, die nicht mehr veröffentlicht werden oder die mit einem anderen Titel kombiniert wurden. Fächer: Naturwissenschaften Mathematik, Statistik Sammlungen: Kunstwissenschaften VII Sammlung, Mathematik Statistik Legacy-Sammlung, Mathematik-Statistik-Sammlung, Unternehmensgewinn-Zugang Initiative-Sammlung Ein geometrisch gleitender Durchschnitt gibt die jüngste Beobachtung das größte Gewicht, und alle bisherigen Beobachtungen Gewichte abnehmend in geometrischen Progression vom jüngsten zurück zum ersten. Es wird ein grafisches Verfahren zur Erzeugung geometrischer Bewegungsdurchschnitte beschrieben, bei dem der jüngsten Beobachtung ein Gewicht r zugeordnet ist. Die Eigenschaften von Kontrolltabellen, die auf geometrischen Bewegungsdurchschnitten basieren, werden mit Tests verglichen, die auf normalen Bewegungsdurchschnitten basieren. Page ThumbnailsControl Chart-Tests auf der Grundlage geometrischer Bewegungsdurchschnitte Ein geometrisch gleitender Durchschnitt gibt der jüngsten Beobachtung das größte Gewicht, und alle früheren Beobachtungsgewichte sinken in der geometrischen Progression von den jüngsten zurück in die erste. Es wird ein grafisches Verfahren zur Erzeugung geometrischer Bewegungsdurchschnitte beschrieben, bei dem der jüngsten Beobachtung ein Gewicht r zugeordnet ist. Die Eigenschaften von Kontrolltabellen, die auf geometrischen Bewegungsdurchschnitten basieren, werden mit Tests verglichen, die auf normalen Bewegungsdurchschnitten basieren. Möchten Sie den Rest dieses Artikels lesen. Zitate Es wurde insbesondere anhand zahlreicher Fallstudien mit komplizierten Daten aus der realen Welt demonstriert, dass die SSA-basierte Version des Cusum-Inspektionsschemas von Cumulative Sum (CUSUM) in der Lage ist, Veränderungen von ziemlich kompliziert effizient zu erfassen (Z. B. in der Häufigkeit einer periodischen Komponente der Zeitreihe von Interesse). Allerdings dreht sich nahezu die gesamte Forschung zum Thema bisher nur um drei Änderungspunkt-Erkennungsmethoden: das Shewhart X-Chart 40, 41, das CUSUM-Kontrollsystem 25 und das EWMA-Diagramm 38. Im Laufe der Jahre haben die drei de facto die Mainstream-Erkennung Werkzeuge in der angewandten sequentiellen Analyse, vor allem in der Qualitätskontrolle. Wir betrachten das Problem einer effizienten Finanzüberwachung, die auf die Quotierung von strukturellen Brüchen (Anomalien) in quotenüberwachten finanziellen Zeitreihen ausgerichtet ist. Wenn das Problem statistisch angegangen wird, Wie die der multizyklischen sequentiellen (schnellsten) Veränderungspunktdetektion, schlagen wir ein semi-parametrisches multizyklisches Änderungspunkt-Erfassungsverfahren vor, um sofort Anomalien zu erkennen, wie sie in der Zeitreihe unter Überwachung auftreten. Das vorgeschlagene Verfahren ist ein Derivat des Shiryaev-Roberts (SR) - Verfahrens auf der Grundlage des Wahrscheinlichkeitsverhältnisses, wobei letzteres ein quasi-Bayesisches Überwachungsverfahren ist, von dem bekannt ist, dass es die schnellste (im multizyklischen Sinne) Erfassungsgeschwindigkeit liefert, was auch immer der falsche Alarm ist Frequenz. Wir bieten eine Fallstudie an, in der wir Schritt für Schritt statistische Analysen einer Reihe von realen Finanzdaten durchführen und dann (a) das vorgeschlagene SR-basierte Anomaly-Detection-Verfahren und (b) Gefeierte kumulative Summe (CUSUM) Diagramm, um strukturelle Brüche in den Daten zu erkennen. Während beide Verfahren gut funktionierten, schien das vorgeschlagene SR-Derivat, das der Intuition entsprach, etwas besser. Volltext Artikel Jan 2017 Andrey Pepelyshev Aleksey S. Polunchenko quotDie Hypothesen werden im Rahmen der Statistischen Prozesskontrolle allgemein angenommen: Normal - und Unabhängige Variablen. Unter Gaussien-Modellen stellt der Mittelwert das Ziel des Prozesses dar, und sein Monitoring ist Gegenstand mehrerer Arbeiten: X-Kontrolldiagramm (Shewhart (1925)), EWMA (Roberts (1959)) und CUSUM (Page (1954)). Letztere sind effektiver als X-Diagramm, besonders für kleine Schichten. Zusammenfassung Zusammenfassung Zusammenfassung Zusammenfassung ABSTRAKT: In diesem Papier präsentieren wir ein Ergebnis bezüglich der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Wavelet-Koeffizienten. Sie erweitert den Satz 1, der in unserer früheren Arbeit vorgestellt wird - Cohen, A. et al. Entwurf von Experimenten und statistische Prozesskontrolle mittels Wavelet-Analyse. Regelungstechnik. 2015- um biorthogonale Wavelets umfassen. Dann wird ein neues Kontrollschema mit dem Namen OWave (Orthogonal Wavelets) vorgeschlagen, um eine mittlere Veränderung des Prozesses zu detektieren. Die Statistik der vorgeschlagenen Regelkarte basiert auf gewichteten Wavelets-Koeffizienten. Performance-Studie zeigt, dass die OWave-Kontrollkarte etwas besser als die optimale Version der EWMA-Kontrollkarte durchführt. (Siehe Roberts 3) werden verwendet, um kleine bis mäßige Verschiebungen zu detektieren und sind auch über die Normalitätsannahme nachsichtig. Deutsch: bti2003.bertelsmann - transformation - .... 0.html? & L = 0 der Bevölkerung. Die Strukturen dieser Diagramme ermöglichen es ihnen, die Vergangenheit Informationen zusammen mit aktuellen Informationen, die sie als Speicher-Charts bezeichnet benannt. Abstrakte Zusammenfassung ABSTRAKT: Jeder industrielle Prozess muss zwei Arten von Variation in Produktmerkmalen (s), die als gemeinsame und besondere Ursachenvarianten klassifiziert werden können, auftreten. Diese Variationen können in beliebigen Parametern (wie Lage, Dispersion, Form usw.) der Verteilung der Prozesscharakteristik vorhanden sein. Um die speziellen Ursachenvariationen zu behandeln, werden normalerweise statistische Werkzeuge verwendet, um diese speziellen Ursachenvariationen zu behandeln, die statistische Steuerungsdiagramm eine von ihnen ist. Die bekanntesten Kontrollkarten sind Shewhart, exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt und kumulative Summendiagramme, und ihre wesentlichen Änderungen sind in der Literatur verfügbar. In diesem Artikel haben wir eine neue Kontrollkarte vorgeschlagen, die als gemischtes CUSUM-EWMA-Kontrolldiagramm für die effiziente Überwachung der Prozessdispersion bezeichnet wird. Das vorgeschlagene MCE-Diagramm wird mit anderen vorhandenen Kontrollkarten und einigen ihrer Modifikationen verglichen. Durchschnittliche Lauflänge, zusätzlicher quadratischer Verlust, relative durchschnittliche Lauflänge und Leistungsvergleichsindex sind die Maßnahmen, die verwendet werden, um die Leistung von Karten zu beurteilen. Aus praktischen Erwägungen ist auch ein erläuterndes Beispiel mit realen Daten vorgesehen. Volltext Artikel Okt 2016 Babar Zaman Nasir Abbas Muhammed Riaz Muhammad Hisyam Lee
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