Selvstartende multivariate eksponentielt vektet flytte gjennomsnittlig kontroll kartlegging Hawkins, Douglas M. Maboudou-Tchao, Edgard M. (ASAASQ) Universitetet i Minnesota, USA University of Central Florida, USA Technometrics Vol. 49 nr. 2 QICID: 21099 juni 2007 s. 199-209 Liste 10.00 Medlem 5.00 FOR BEGRENSET TID, TILGANG TIL DETTE INNHOLDET ER GRATIS Du må være pålogget. Ny på ASQ Registrer deg her. Artikkel Abstract Dette abstraktet er basert på forfatterens abstrakte. Utforming av kontrolldiagrammer involverer bruk av kontrollparametere som antas å være nøyaktig kjent, men i de fleste industrielle applikasjoner er parametrene ukjente og estimert i en spesiell fase I-kalibreringsøvelse. Dette legger til et 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 transformere prosessavlesningene til en strøm av vektorer etter en nøyaktig kjent parameterfordeling. Denne strømmen av vektorer kan brukes til å konstruere et hvilket som helst flervariant kontrollskjema. Det multivariate eksponentielt vektede glidende gjennomsnittskartet konstruert for å illustrere metoden vil ha de samme kontrollegenskapene som når prosessmiddelverdien og kovariansmatrisen var kjent nøyaktig. Cholesky dekomponering, Rekursiv rest, Regresjonsjustering, Multivariate kontroll diagrammer, Dekomponering, Regresjonsanalyse, Eksponentielt vektede glidende gjennomsnittlige kontrolldiagrammer (EWMA), KjørfordelingSelfstarts multivariate eksponentielt vektet Flytende Gjennomsnittlig kontrolldiagrammer Merk: Gjennomgå alltid referanser og foreta nødvendige korreksjoner før du bruker. Vær oppmerksom på navn, kapitalisering og datoer. Beskrivelse: 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, problemer eller filosofi i et bestemt område av statistikk eller vitenskap, når slike papirer er i samsvar med journaloppdraget. Anvendelse av foreslått metodikk er berettiget, vanligvis ved hjelp av et faktisk problem i fysisk, kjemisk eller ingeniørvitenskap. Papirene i tidsskriftet reflekterer moderne praksis. Dette inkluderer vekt på nye statistiske tilnærminger til screening, modellering, mønster karakterisering og endring av deteksjon som utnytter massive databehandlingskapasiteter. Papirer reflekterer også skift i holdninger om dataanalyse (for eksempel mindre formell hypotesetesting, mer modeller med grafisk analyse) og i hvor viktige applikasjonsområder styres (f. eks. Kvalitetssikring gjennom robust design i stedet for detaljert inspeksjon). Dekning: 1959-2011 (Vol. 1, Nr. 1 - Vol. 53, Nr. 4) Den bevegelige veggen representerer tidsperioden mellom siste utgave tilgjengelig i JSTOR og det senest publiserte nummeret av en journal. Flyttevegger er generelt representert i år. I sjeldne tilfeller har en utgiver valgt å ha en flyttbar vegg, slik at de nåværende problemene er tilgjengelige i JSTOR kort tid etter utgivelsen. Merk: Ved beregning av den bevegelige veggen regnes det nåværende året ikke. For eksempel, hvis det nåværende året er 2008 og en tidsskrift har en 5 års flyttbar vegg, er artikler fra 2002 tilgjengelig. Vilkår knyttet til flyttemuren Fastvegger: Tidsskrifter uten nye mengder legges til arkivet. Absorbert: Journals som er kombinert med en annen tittel. Komplett: Tidsskrifter som ikke lenger er publisert eller som er kombinert med en annen tittel. Emner: Vitenskapsmatematikk, Statistikk Samlinger: Kunstfag VII Samling, Matematikk Statistikk Legacy Collection, Matematikk Statistikk Innsamling, Bedrift For Profitt Access Initiative Collection Forhåndsvis ikke tilgjengelig Multivariate kontroll diagrammer er verdifulle verktøy for industriell kvalitetskontroll. Den konvensjonelle diskusjonen av dem hviler på antagelsen om at in-control prosessparametrene er kjent forutgående. Den mer vanlige virkeligheten er at utøvere plugger inn parameterestimater samlet fra et spesielt fase I-utvalg for å etablere parameterverdier for diagrammene. Men ingen eksempler vil etablere de nøyaktige prosessparametrene, og ganske små tilfeldige feil oversettes til alvorlige forvrengninger av kjøreadferd, spesielt av sensitive diagrammer, og kan påvirke kartytelsen. Såkalte selvstartsmetoder kan starte kontrollen av prosessen rett etter oppstart uten det foreløpige trinnet i et stort 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 flervariativ ekvivalent ved å gi en måte å transformere prosessavlesningene inn i en strøm av vektorer etter en nøyaktig kjent parameterfordeling. Selv om vår tilnærming langt fra er det første forslaget til selvstartende kartlegging av multivariate data, tror vi at det er den første som gjør det ved å transformere de ukjente parameterprosessvektorene i kjente parametervektorer med samme dimensjonalitet. Denne strømmen av vektorer har mange potensielle bruksområder. Spesielt kan det brukes til å konstruere et hvilket som helst flervariant kontrollskjema, som f. eks. Hotell 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 gjennomsnittlig diagram. Med selvstartende frontend, vil dette (eller noe annet) diagram ha de samme kontrollegenskapene som om den sanne prosessen betyr og kovariansmatrisen var kjent nøyaktig, og dermed muliggjøre multivariat kontroll kartlegging å fortsette uten en stor og kostbar fase I datainnsamling øvelse. Side ThumbnailsExclusive Content amp Nedlastinger fra ASQ Selvstart Multivariate Eksponentielt Vektet Flytende Gjennomsnittlig Kontroll Charting Sammendrag: Dette abstraktet er basert på forfatteren abstrakt. Utforming av kontrolldiagrammer involverer bruk av kontrollparametere som antas å være nøyaktig kjent, men i de fleste industrielle applikasjoner er parametrene ukjente og estimert i en spesiell fase I-kalibreringsøvelse. Dette legger til et 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 transformere prosessavlesningene til en strøm av vektorer etter en nøyaktig kjent parameterfordeling. Denne strømmen av vektorer kan brukes til å konstruere et hvilket som helst flervariant kontrollskjema. Det multivariate eksponentielt vektede glidende gjennomsnittskartet konstruert for å illustrere metoden vil ha de samme kontrollegenskapene som når prosessmiddelverdien og kovariansmatrisen var kjent nøyaktig. Alle som har et abonnement, inkludert nettsted - og bedriftsmedlemmer, kan få tilgang til denne artikkelen. Andre måter å få tilgang til innhold: Bli med ASQ som medlem. Nyt alle ASQ-medlemmene, inkludert tilgang til mange elektroniske artikler. Emner: Statistikk Nøkkelord: Cholesky dekomponering, Rekursiv rest, Regresjonsjustering, Multivariate kontroll diagrammer, Dekomponering, Regresjonsanalyse, Eksponentielt vektede bevegelige gjennomsnittlige kontrolldiagrammer (EWMA), Kjørfordeling Forfatter: Hawkins, Douglas M. Maboudou-Tchao, Edgard M. Journal : Technometrics
Comments
Post a Comment