복합 Poisson 생산 환경에서 기하학적 Poisson 지수 가중 이동 평균 제어 방식을 사용합니다. 이 연구에서 시간에 따라 제어되는 변수는 결함의 수입니다. 한편, 결함의 기본 분포는 기하학적 포아송 분포, 기하학적 분포 생산 프로세스 제어를 위해 기하학적 포아송 프로세스에 기반한 지수 적 가중 이동 평균 EWMA 제어 방식이 설명됩니다. EWMA 제어 방식의 성능은 제어 중 및 제어 불능 평균 실행 길이 ARL s , 런 길이 RL 분포의 더 높은 순간에도 런 길이 분포 특성이 확률 전이 행렬로부터 얻어 질 수 있고이 연구에서 개발 된 컴퓨터 프로그램을 사용하여 구현 될 수있다. 적절한 ARL과 RL의 분산을 선택하면, 기하학적 포아송 EWMA 제어 기법 Poisson 분포를 통해 검출 될 수있다. ☞ 기하학 포아송 분포. 지수 이동 평균 EWMA. 마록 프 체인 접근. 평균 길이 ARL. Address 2, Juoyue Rd Kaohsiung 811, Taiwan Tel 886 7 6011000x4111 팩스 886 7 6011042.Copyright 2012 Elsevier Ltd 모든 권리 보유. 쿠키 사용 자세한 내용은 쿠키 페이지를 참조하십시오. 저작권 2017 Elsevier BV 또는 라이센스 제공자 또는 기여자 ScienceDirect는 Elsevier B V의 등록 상표입니다. Poisson 비율의 증가를 모니터링하기위한 지수 가중 평균 이동 컨트롤 차트. 인용 인용문 7. 참조 참고 문헌 24. 요약 많은 숨겨진 응용 프로그램은 시간이 지남에 따라 표본 크기가 변할 때 포아송 분포의 발생률을 모니터링합니다. 최근 몇 가지 누적 합계 및 지수 가중 이동 평균 EWMA 관리도가 다양한 샘플을 취하여이 문제를 해결하기 위해 제안되었습니다 크기에 대한 고려 그러나, 우리는 이러한 차트 중 일부는 qu 평균 런 길이 ARL의면에서 보면, 런 길이 분포가 불만족하기 때문에 실제로 매력적이지 않을 수 있습니다. 일부 차트에서는 제어 IC ARL에 지정된 값이 매우 짧고 매우 긴 런의 확률이 높습니다. 기하 분포 이것은 기하 분포보다 큰 런 렝스 표준 편차와 짧은 런으로 오작동 할 확률이 높아지고 이로 인해 운전자가 유효한 알람에 대한 확신을 잃어 버리게됩니다. 또한 많은 차트에서 IC ARL은 상당한 다양한 표본 크기 패턴의 변화 가중 우도 비율 테스트의 틀에서이 논문은 다양한 표본 크기를 EWMA 체계와 자동으로 통합하는 새로운 EWMA 관리도를 제안합니다. 계산이 빠르고 구성이 쉽고 변경을 감지하는 데 매우 효율적입니다 Poisson 속도 제안 된 방법의 두 가지 중요한 특징은 IC 런 길이 분배 이온은 기하학적 분포와 유사하며 IC ARL은 다양한 표본 크기 변형 패턴에 견고합니다. 시뮬레이션 결과는 제안 된 차트가 일반적으로 기존 EWMA 차트와 비교하여 더 효과적이며 견고 함을 보여줍니다. 사망률 데이터를 기반으로 한 건강 감시 사례 뉴 멕시코는 제안 된 방법의 구현을 설명하기 위해 사용됩니다. 전체 텍스트 기사 9 월 2012.Qin Zhou Changliang Zou Zhaojun Wang Wei Jiang. Abstract Poisson 분포를 기반으로 한 관리도는 일반적으로 속성의 계수 데이터를 모니터하는 데 사용됩니다. 그러나 Poisson 분포는 문헌에서 다양한 연구자가 논의한 제한적인 기본 등분 산 가정을 기반으로합니다. 따라서 일반화 된 관리도 과 분산 및 미 분산 카운트 데이터를 모니터링하는 데 사용할 수 있어야합니다. 이 기사는 분산 된 데이터를 구현하는 방법을 검토하고이 분야의 향후 연구를위한 아이디어를 제시합니다. 연구원 및 실무자를위한 포괄적 인 문헌 검토가이 기사에 나와 있습니다. Copyright 2014 John Wiley Sons, Ltd. 기사 1914 년 3 월. Aamir Saghir Zhengyan Lin. Abstract abstract Hide abstact 새로운 속성 제어 차트는 카운트 데이터를 생성하는 프로세스를 모니터링하기 위해 제공됩니다. 차트의 경제적 인 목적은 오류의 총 비용, 즉 오류의 선형 함수를 최소화하는 것입니다. 유형 I 및 II 제안 된 차트는 포아송, 기하 및 음의 이항 가정에 대해 제어 한계는 정확한 확률 분포에 기반하고 프로세스에서 정의 된 방향 전환을 감지하는 데 사용되므로 최적으로 계산됩니다. 일부 수치 결과가 제공되며 새 차트의 예상 비용이 비용 구조 변경과 같은 기타 효과는 그래픽으로 표시됩니다. Copyright 2015 John Wiley Sons, Ltd. 기사 2015 년 7 월. Negin Enayaty Ahangar Justin R Chimka. Abstract abstract Hide Abstact Count data의 모니터링은 품질 특성이 연속적인 수치 척도로 측정 될 수없는 여러 산업 응용에서 발생합니다. 일반적으로 이러한 경우 관심은 제조 공정에서 생성 된 결함 또는 부적합의 수에 있습니다. 이 작업은 이산 데이터 모니터링에 적합한 메모리가있는 새로운 제어 체계를 제안하고 연구합니다. 최근 관측치뿐만 아니라 과거 관측치에서도 정수 값 가중치를 사용하는 반면 플롯 된 통계량은 양의 정수입니다 적절한 Markov 사슬 기술은 제안 된 차트의 전체 런 - 길이 분포를 결정하는데 사용된다. 또한, 다른 경쟁 체계와의 실질적인 가이드 라인 및 비교가 제공되어, 작은 크기 변화, 특히 감소하는 것들의 검출에서 증가 된 민감도를 입증한다. 제안 된 기법의 실용적인 응용은 2 가지 수치 시험 ples입니다. 기사 2015 년 7 월. Athanasios C Rakitzis 필립 Castagliola 페트 로스 전자 Maravelakis입니다. Abstract abstract Hide abstact 다 변수 계산 데이터는 제조 및 서비스 산업의 품질 모니터링에서 널리 사용됩니다. 그러나 고차원 푸 아송 데이터 및 양면 평균 시프트 상황에 대해서는 거의 노력하지 않았습니다. 이 기사에서는 독립적 인 다 변수 포아송 데이터가 제안되었습니다. 새 차트는 적합성 테스트를 기반으로 작성되었으며 차트의 모니터링 절차가 표시되었습니다. 제안 된 차트의 성능은 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 평가되었습니다. 수치 실험은 새 차트가 매우 강력하고 한편, 포이송 데이터에 대한 새로운 표준화 방법이이 기사에서 개발되었습니다. 실제 사례는 또한 포지 션 데이터를 설명하기 위해 표시되었습니다. 새로운 차트의 상세한 단계입니다. 기사 1 월 2016 컴퓨터 산업 Engineerin g. Zhiyuan 왕 Yanting 리 Xiaojun 저우. Abstract abstract Hide abstract ABSTRACT 기하 급수적 인 이동 평균을 기반으로 한 품질 관리 도표 EWMA는 연속 공정 데이터를 모니터링하는 데 광범위하게 사용되었습니다 그러나 많은 양질의 관심 대상은 부적합에 대한 수의 형태로 존재하며 종종 포아송 모델로 모니터링됩니다. , 우리는 포아송 과정을 모니터링하기위한 포아송 EWMA 차트를위한 새로운 디자인 구조를 제안한다. 제안 된 계획은 잘 구조화 된 샘플링 기술을 기반으로하며, 전통적인 단순 랜덤 샘플링 대신 집합 샘플링을 사용한다. 몬테카를로 시뮬레이션을 사용하여 런 길이 속성 새로운 Poisson EWMA 차트의 상대 성능을 Poisson 속도에서 증가 및 감소를 모니터링하기위한 기존의 구성과 비교합니다. 새 구성표가 Poisson 프로세스의 변경을 감지하는 고전적인 절차를 크게 향상시키는 것으로 나타났습니다. 마지막으로 실제 적용 numeri를 통한 제안 된 기법 cal example Copyright. Article Mar 2016. 다양한 샘플 크기의 포아송 프로세스 모니터링을위한 한면의 EWMA 제어 차트. 요약 Abstract Hide Abstact이 보고서의 목적은 새로운 위협에 대한 공중 보건 감시 분야에서의 통계 연구 이니셔티브를 개발하기위한 우선 순위 결정에 대한 정보를 제공하기위한 기초를 제공하는 것입니다. 정보 시스템의 급속한 발전으로 정보에 대한 2 차 데이터 소스 인구의 상황 및 건강 상태 인식 향상 건강 정보 추구 분야의 표준화에 대한 의료 정보학 및 이니셔티브가 계속 가속화되고 있지만 형제 정보 과학 기술과 동시에 분석 및 통계 방법론을 발전시켜야합니다. 공공 유행 인구 사건의 중요성을 탐지하고 특성화하는 데 여러 데이터 스트림을 사용하기위한 분석 방법론의 최적 적용을 발전시키는 것입니다. 이 보고서는 일반적으로 문제를 전반적으로 설명하고 데이터 컨텍스트를 정의한 다음 세부 사항을 자세히 묘사합니다 문제의 실질적인 본질 및 관련 문제 현재 시계열, 통계 프로세스 제어 및 전통적인 추론 개념을 사용하여 데이터에 적용되는 접근법은 통계 섹션 및 분석 감시 데이터 모니터의 역할 섹션에 예를 들어 설명되어 있습니다. 감시 전문가에게 물질을 제공하고 다중 데이터 스트림의 사용을 가능하게하는 다음 섹션에서는 사건 분포에 관한 탐지 및 상황 인식을 고려하여 시간 차원뿐 아니라 공간 차원을 고려한보다 복잡한 접근 방법의 사용에 대해 설명합니다. 시공간 통계는 관심있는 공중 보건 사건을 탐지하고 추적하는 데 사용됩니다. 이 보고서의 끝 부분에 요약되어있는 중요한 연구 질문은 각 섹션의 방법론 적용과 관련하여보다 자세히 설명됩니다. 이 내용은 후반부에 요약 된 연구 요구 사항을 설명하는 데 도움이 될 것으로 생각됩니다 보고서 Fo 시공간 스캔 통계 어플리케이션에 대한 설명이 보고서는 최근 분석 방법의 적용에서 관찰 된 것을 감안할 때 이보다 덜 약속 된 영역으로 확장됩니다. 베이지안 네트워크 BN은 공중 보건 감시 커뮤니티를위한 유연성의 장점을 가진 개념적 단계를 나타냅니다. Progression 전통에서부터 책임과 도전에 대한 역동적 인 현상의 맥락에서보다 확장 된 통계적 개념에 이르기까지, 범주적인 연구 요구로 구성된 결론을 이끌어 낸다. 보고서는 더 나은 분석을 달성하기 위해 실제 시스템을 구축하는 방법에 대한 판단을 알리기위한 디자인에 의해 구조화된다 공중 건강 감시를위한 결과 보고서에 이전에 언급되지 않은 품목을 또한 포함하는 마지막에 개요를 가진 단면도를 가진 연구 문제점에 참고가있다. 기사 4 월 2007.Henry Rolka 하워드 Burkom Gregory F 술 장수 2 명의 더 저자 s Weng-Keen Wong . Abstract 요약 숨기기 요약 CUSUM 절차는 드문 건강 사건의 발생률의 변화를 탐지하는데 널리 사용되어왔다 많은 CUSUM 방법은 일정한 평균 사건 수를 갖는 포아송 모델을 기반으로 개발되었다. 실제로, 예상되는 사건 수 는 위험에 처한 인구의 크기가 일정하지 않지만 시간이 지남에 따라 종종 증가한다. 시간이 지남에 따라 변화 할 가능성이있다. 기초 발병율의 증가는 인구 증가에 의해 가려지는 경향이있다. 발병률의 증가를 효율적으로 탐지하기 위해서는 최근 관측치에 더 많은 가중치를 부여하고 오래된 관측치에 더 적은 가중치 부여이 백서에서는 모집단 크기의 단조 변화가있을 때 가중치가 적용된 CUSUM WCUSUM과 기존의 CUSUM 절차를 비교합니다. 시뮬레이션 결과는 WCUSUM 방법이 기존의 CUSUM 방법보다 더 효율적일 수 있음을 보여줍니다 발생률의 증가, 특히 소규모 이동의 증가 New Me의 사망률 데이터를 기반으로 한 예 xico는 WCUSUM 메서드의 구현을 설명하는 데 사용됩니다. 기사 3 월 2011.Lianjie 슈 웨이 장 Kwok-Leung 추이. Abstract abstract Hide abstract ABSTRACT Bernoulli 프로세스는 통계적 프로세스 제어에서 다양한 기술을 사용하여 모니터링되었습니다. 데이터는 일치하는 비 결함 또는 부적합한 결함으로 분류 된 연속 항목에 대한 정보로 구성됩니다. 경우에 따라 부적합한 항목을 얻을 확률이 매우 낮습니다. 고품질 프로세스로 알려져 있습니다. 이 통계 프로세스 제어 영역은 선천적 인 기형과 같은 의학적 문제의 발생률이 중요한 건강 관련 모니터링에도 적용됩니다. 이러한 응용 프로그램에서 이항 통계에 기반한 표준 Shewhart 관리도 배포는 더 이상 유용하지 않습니다. 우리의 설명 용지에서 이러한 시나리오에 대해 구현 된 방법을 검토하고이 분야에서 향후 작업을위한 아이디어를 제시합니다. 실무자에게 조언을 제공하고 연구자를위한 포괄적 인 문헌 검토를 제시합니다. Copyright 2011 John Wiley Sons, Ltd. 기사 10 월호 존 L Szarka III 윌리엄 H Woodall.
Comments
Post a Comment