Uma tabela de controle de média móvel ponderada exponencialmente adaptativa

A média móvel móvel ponderada exponencial (EWMA) é uma estatística para monitorar o processo que mede os dados de uma forma que dê cada vez menos peso aos dados à medida que eles são removidos no tempo. Comparação do gráfico de controle de Shewhart e das técnicas de controle de EWMA Para a técnica de controle de gráfico de Shewhart, a decisão sobre o estado de controle do processo a qualquer momento, (t) depende apenas da medida mais recente do processo e, claro, O grau de veracidade das estimativas dos limites de controle de dados históricos. Para a técnica de controle EWMA, a decisão depende da estatística EWMA, que é uma média ponderada exponencialmente de todos os dados anteriores, incluindo a medida mais recente. Através da escolha do fator de ponderação, (lambda), o procedimento de controle EWMA pode ser sensível a uma deriva pequena ou gradual no processo, enquanto o procedimento de controle Shewhart só pode reagir quando o último ponto de dados está fora de um limite de controle. Definição de EWMA A estatística que é calculada é: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n. Onde (mbox 0) é a média dos dados históricos (alvo) (Yt) é a observação no tempo (t) (n) é o número de observações a serem monitoradas incluindo (mbox 0) (0 Interpretação do gráfico de controle EWMA O vermelho Os pontos são os dados brutos, a linha irregular é a estatística EWMA ao longo do tempo. O gráfico nos diz que o processo está no controle porque todos (mbox t) se situam entre os limites de controle. No entanto, parece haver uma tendência para cima nos últimos 5 Periods. Titre du document Título do documento A Multivariate Adaptive Exponentially Weighted Moving Average Control Chart Auteur (s) Autor (es) Afiliação (s) do ou des auteurs Autor (es) Afiliação (s) (1) Departamento de Estatística, Universidade do Cairo, Cairo, EGYPTE Rsum Resumo Uma ampliação multivariada do gráfico de controle da média móvel ponderada exponencialmente ajustada (AEWMA) é proposta. O novo esquema multivariável pode detectar mudanças pequenas e grandes no vetor médio do processo efetivamente. O esquema proposto pode ser visto como uma combinação suave De um multiv Gráfico médio médio ponderado exponencialmente representado (MEWMA) e um quadro Shewhart 2. O design ótimo do gráfico proposto é fornecido de acordo com um comprimento de execução médio pré-especificado no controle e dois tamanhos de mudança, um deslocamento pequeno e grande, cada medido em termos do parâmetro não centralitário. A resistência do sinal do gráfico multivariável recentemente proposto também é fornecida. São apresentadas comparações entre o novo gráfico, o gráfico MEWMA e o gráfico combinado Shewhart-MEWMA (S-MEWMA) em termos dos perfis de comprimento médio padrão e do pior caso. Além disso, os três gráficos são comparados em relação aos valores de resistência do sinal do pior caso. O gráfico proposto oferece valores de ARL e de resistência de sinal do pior caso melhores do que os gráficos concorrentes. Ele também oferece melhor desempenho ARL padrão especialmente para turnos moderados e grandes. A eficácia do nosso gráfico proposto é ilustrada através de um exemplo com o conjunto de dados simulados. Revue Journal Title Source 2018, vol. 39, no 3-5, pp. 606-625 20 página (s) (artigo) (1 p.) Langue Language Editeur Editora Taylor amp Francis, Philadelphia, PA, ETATS-UNIS (1976) (Revue) Mots-cls anglais Inglês Palavras-chave: o desempenho do quadro de controle de média móvel móvel ponderado exponencialmente com parâmetros estimados Histórico de publicações Emissão on-line: 20 de maio de 2017 Versão do registro on-line: 17 de abril de 2017 Manuscrito aceito: 20 de fevereiro de 2017 Manuscrito recebido: 31 de janeiro de 2017 Conteúdo relacionado Artigos relacionados a um Você está visualizando, habilite o Javascript para ver o conteúdo relacionado a este artigo. Literatura citada Número de vezes citado. 12 1 Huifen Chen. David Goldsman. Bruce W. Schmeiser. Kwok-Leung Tsui. Cartas simétricas: sensibilidade à não-normalidade e estimativa do limite de controle, comunicações em estatísticas - simulação e computação. 2017. 46. 1, 358 CrossRef 2 R. Zheng. S. Chakraborti. 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Xie. projetos ideais do tamanho da amostra variável e amostragem ltmml intervalo: altimgquotsi0075.gifquot matemática overflowquotscrollquot xmlns: xmlns xocsquotelsevierxmlxocsdtdquot: xmlns xsquotw3.org2001XMLSchemaquot: xmlns xmlnsquotelsevierxmljadtdquot xsiquotw3.org2001XMLSchema-instancequot: xmlns jaquotelsevierxmljadtdquot: xmlns mmlquotw3.org1998MathMathMLquot: xmlns tbquotelsevierxmlcommontabledtdquot: xmlns sbquotelsevierxmlcommonstruct-bibdtdquot : xmlns: xlinkquotw3.org1999xlinkquot: xmlns cequotelsevierxmlcommondtdquot xmlns: calsquotelsevierxmlcommoncalsdtdquot saquotelsevierxmlcommonstruct-affdtdquotgtltmml: motor accentquottruequotgtltmml: migtXltmml: migtltmml: mogtmacrltmml: mogtltmml: movergtltmml: carta mathgt quando os parâmetros do processo são estimados, International Journal of Economia de Produção. 2017. 166. 20 CrossRef 10 Aamir Saghir. Zhengyan Lin. 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