Una adaptación ponderado exponencialmente en movimiento gráfico de control para el proceso de seguimiento promedio de las variaciones

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EWMA procedimientos de adaptación de los procesos de seguimiento lineal sujetos a derivas Yan Su A, B Lianjie Shu. . , Leung Kwok-Tsui c. un Departamento de Ingeniería Electromecánica de la Universidad de Macau b Facultad de Administración de Empresas, Universidad de Macao, Taipa, Macao c Facultad de Ingeniería Industrial y Sistemas, Instituto de Tecnología de Georgia, Atlanta, GA 30332, Estados Unidos recibió 22 de noviembre de 2010 Revisado 11 de abril de 2011 Aceptado el 14 de abril de 2011, disponible en Internet el 20 de abril de 2011Abstract las técnicas convencionales de control estadístico de procesos (SPC) se han centrado principalmente en la detección de cambios de paso en el proceso significa. Sin embargo, a menudo hay ajustes de control de derivas lineales en los medios de proceso, por ejemplo, el cambio gradual debido al desgaste de la herramienta o causas similares. La adaptación de forma exponencial móvil ponderado procedimientos promedio (AEWMA) propuestas por Yashchin (1995) han recibido una gran atención principalmente para estimar y vigilar el paso significar turnos. En este trabajo se analiza el rendimiento de los sistemas de señalización en AEWMA derivas lineales. Un procedimiento numérico basado en el enfoque ecuación integral se presenta para el cálculo de la longitud promedio de carreras (ARL) de las cartas AEWMA bajo derivas lineales en la media. Los resultados de la comparación favorecen la tabla AEWMA bajo derivas lineales. se presentan algunas pautas para el diseño de gráficos AEWMA para la detección de derivas lineales. Palabras clave media longitud de ejecución Ecuación integral tendencia lineal Control Estadístico de Procesos ponderado exponencialmente media móvil Derechos de autor de copia 2011 Elsevier BV Publicado por Elsevier BV Todos los derechos reservados. Las cookies son utilizados por este sitio. Para obtener más información, visite la página de cookies. Derechos de autor 2016 Elsevier BV o sus licenciatarios o colaboradores. ScienceDirect es una marca comercial registrada de Elsevier BVEvaluation de la distribución de longitud de ejecución de un gráfico de control Shewhart-EWMA combinado Primera Línea: 27 Enero 2009 Recibido: 22 Enero 2008 Aceptado: 29 Diciembre 2008 Citar este artículo como: Capizzi, G. Masarotto, G. Stat Comput (2010) 20: 23. doi: 10.1007 / s11222-008-9113-8 6 citas 352 Vistas Extracto un algoritmo simple se introduce para el cálculo de la distribución de longitud de ejecución de un plan de seguimiento de la combinación de un gráfico de Shewhart con un ponderado exponencialmente Mover gráfico de Promedio de control. El algoritmo se basa en la aproximación numérica de las ecuaciones integrales y relaciones de recurrencia integrales relacionados con la distribución de longitud de ejecución. En particular, se aplica una regla del producto-integración Clenshaw-Curtis para el manejo de las discontinuidades en la función integrando debido a la utilización simultánea de los dos esquemas de control. El algoritmo propuesto, aplicado en la I y publicy disponibles, se compara favorablemente con el enfoque de la cadena de Markov utilizado originalmente para aproximarse a las propiedades de longitud de ejecución del combinado Shewhart-EWMA. Palabras clave gráficas de control ponderado exponencialmente Media Móvil Integral longitud ecuación Ejecutar gráfico de control Shewhart Control Estadístico de Procesos Esta investigación fue financiada en parte por subvenciones italianas MIUR-Cofin 2006. Referencias Brook, D. Evans, D. Una aproximación a la distribución de probabilidad de CUSUM longitud de ejecución. Biométrika 59. 539.549 (1972) MATH CrossRef MathSciNet Google Académico Capizzi, G. Masarotto, G. Una adaptación ponderado exponencialmente en movimiento gráfico de Promedio de control. Technometrics 45. 199207 (2003) CrossRef MathSciNet Google Académico Champ, C. W. Rigdon, S. E. Una comparación de la cadena de Markov y la ecuación integral enfoques para la evaluación de la distribución de la longitud de ejecución de gráficos de control de calidad. Commun. Stat. Simul. Comput. 20. 191.204 (1991) MATH CrossRef Google Académico Champ, C. W. Rigdon, S. E. Scharnag, K. A. Método para derivar las ecuaciones integrales útiles en el análisis de rendimiento gráfico de control. No lineal anal. Teoría Métodos Appl. 47. 20892101 (2001) MATH CrossRef Google Académico Clenshaw, C. W. Curtis, A. R. Un método para la integración numérica en un equipo automático. Numer. Mates. 2. 197.205 (1960) MATH CrossRef MathSciNet Google Académico Crowder, S.V. Un método sencillo para el estudio de las distribuciones de longitud de ejecutar ponderado exponencialmente gráficos cambiantes de promedios. Technometrics 29. 401.407 (1987) MATH CrossRef MathSciNet Google Académico Kang, S. H. Koltracht, I. Rawitscher, G. Nystrom-Clenshaw-Curtis cuadratura de ecuaciones integrales con los núcleos discontinuos. Mates. Comput. 72. 729.756 (2002) CrossRef MathSciNet Google Académico Knoth, S. spc: Control Estadístico de Procesos (2004). R versión del paquete 0,2 Lucas, J. M. Saccucci, M. S. Exponencialmente móvil ponderado promedio esquemas de control de calidad: Propiedades y mejoras. Technometrics 32. 129 (1990) CrossRef MathSciNet Google Académico Luceno, A. Puig-Pey, J. Evaluación de la distribución de probabilidad de longitud de ejecución para los gráficos CUSUM. Technometrics 42. 411.416 (2000) CrossRef Google Académico Luceno, A. Puig-Pey, J. Un algoritmo exacto para computar la distribución de probabilidad de longitud de ejecución, y sus circunvoluciones, para un gráfico CUSUM para controlar media normal. Comput. Stat. Anal datos. 38. 249261 (2002a) MATH CrossRef MathSciNet Google Académico Luceno, A. Puig-Pey, J. Cálculo de la distribución de probabilidad de longitud de ejecución para los gráficos CUSUM. J. Qual. Technol. 34. 209215 (2002b) Google Académico Montgomery, D. C. Introducción al control estadístico de la calidad, 5ª ed. Wiley, Nueva York (2004) Nelder, J. A. Mead, R. Un algoritmo simplex para la minimización de la función. Comput. J. 7. 308313 (1965) MATH Google Académico Piessens, R. Informática transformadas integrales y resolución de ecuaciones integrales utilizando Chebyshev aproximaciones polinómicas. J. Comput. Appl. Mates. 121. 113124 (2000) MATH CrossRef MathSciNet Google Scholar Piessens, R. de Doncker-Kapenga, E. Uberhuber, C. W. Kahaner, D. K. QUADPACK. Un paquete de subprogramas para la integración automática. Springer, Berlín (1983) MATH R Equipo central de desarrollo: R: Un lenguaje y entorno para computación estadística. R Fundación para la Computación de Estadística, Viena, Austria (2008). URL www.R-project.org Shu, L. Una adaptación ponderado exponencialmente en movimiento gráfico de Promedio de control para las variaciones del proceso de supervisión. J. Stat. Comput. Simul. 30. 415.428 (2008) Google Académico Sloan, I.H. métodos de cuadratura para ecuaciones integrales de la segunda clase en intervalos de infinito. Mates. Comput. 36. 511.523 (1978) MathSciNet Google Académico Sloan, I.H. Análisis de los métodos de cuadratura generales de ecuaciones integrales de la segunda especie. Numer. Mates. 38. 263.278 (1981) MATH CrossRef MathSciNet Google Académico Sloan, I.H. Smith, W. E. Producto-integración con el Clenshaw y Curtis y puntos relacionados. Numer. Mates. 30. 415.428 (1978) MATH CrossRef MathSciNet Google Académico Sloan, I.H. Smith, W. E. La integración de productos con los puntos Clenshaw y Curtis: puntos de implementación y de error. Numer. Mates. 34. 387.401 (1980) MATH CrossRef MathSciNet Google Académico Sloan, I.H. Smith, W. E. Propiedades de las reglas de integración de productos interpolatory. SIAM J. Numer. Anal. 19. 427442 (1982) información MATH CrossRef MathSciNet Google Académico Derechos de Autor Springer ScienceBusiness Media, LLC 2009 Autores y afiliaciones Giovanna Capizzi 1 Email Autor Guido Masarotto 1 1. Departamento de Ciencias Estadísticas de la Universidad de Padua Padua Italia Acerca de esta adaptación articleAn ponderado exponencialmente en movimiento gráfico de control para la media proceso de seguimiento varianzas el gráfico de control de manera exponencial media móvil ponderada (EWMA) es eficiente en la detección de pequeños cambios en los parámetros del proceso, pero menos eficaz cuando los cambios son relativamente grandes, debido a lo que se conoce como el problema de la inercia. Para disminuir la inercia, un (AEWMA) gráfico de EWMA adaptativa se ha propuesto para las localizaciones del proceso de monitoreo para mejorar en los gráficos tradicionales EWMA. La idea básica del esquema es AEWMA para ponderar de forma dinámica las últimas observaciones de acuerdo con una función adecuada del error de predicción actual. En este artículo se extiende la idea de la carta AEWMA para el seguimiento de las ubicaciones de proceso para el caso de dispersión proceso de seguimiento. Un modelo de cadena de Markov se establece para analizar y diseñar la tabla sugerida. Se muestra que el gráfico de dispersión AEWMA se comporta mejor que el EWMA y otros gráficos de dispersión en términos de su capacidad para llevar a cabo relativamente bien en los pequeños y grandes cambios en la dispersión proceso. ¿Quieres leer el resto de este artículo. quotEyvazian et al. (2008) propusieron un gráfico de varianza de la muestra móvil ponderado exponencialmente para controlar la varianza del proceso cuando el tamaño de la muestra es uno. Shu (2008) amplió el gráfico EWMA adaptativo para la ubicación proceso para supervisar el proceso de la dispersión. Razmy y Peiris (2013) diseñaron el gráfico EWMA para el seguimiento de la varianza proceso estandarizado. quot Mostrar Ocultar resumen Resumen Resumen: El diseño óptimo existente del intervalo de muestreo fijo gráfico de control S-2-EWMA para controlar la varianza de la muestra de un proceso se basa en el criterio de la longitud promedio de carreras (ARL). Puesto que la forma de los cambios en la distribución de longitud de secuencia con la magnitud del cambio en la varianza, la mediana de longitud de ejecución (LMR) da una explicación más detallada acerca de las actuaciones de control y fuera de control de un gráfico de control. En este trabajo se propone el diseño óptimo de la tabla de S-2-EWMA, basado en el LMR. La técnica de la cadena de Markov se emplea para calcular el LMR. Las actuaciones de la tabla de S-2-EWMA, muestreo doble (DS) S-2 carta gráfica y S son evaluados y comparados. Los resultados de LMR indicaron que el gráfico de S-2-EWMA da un mejor rendimiento para la detección de pequeños y moderados desplazamientos de varianza, manteniendo al mismo tiempo casi la misma sensibilidad que el DS S-2 y S gráficos hacia grandes cambios de la varianza, especialmente cuando aumenta el tamaño de la muestra. Artículo Jul el año 2015 quotThe aplicaciones generalizadas de las tablas de atributos se pueden atribuir a muchos factores, tales como la sencillez de manejo de las características de calidad de atributos, la facilidad de comunicación entre las personas en los diferentes niveles, y la prevalencia de los datos de recuento en muchos sectores no industriales. En los últimos años, muchos de los nuevos gráficos de control y otras técnicas de control estadístico de procesos (SPC) se han propuesto en una speed123 aumentando. En la mayoría de los procesos de multiatributos, se requiere para controlar simultáneamente varias características de calidad atributo ya que la calidad de un producto depende de todos ellos. quot Mostrar Ocultar resumen Resumen Resumen: Durante las últimas décadas, los gráficos de control multiatributos han sido ampliamente recomendada en la práctica. Ellos superan a las tablas uniattribute simultáneas para el seguimiento de los procesos multiatributos en muchas aplicaciones. Jolayemi Un modelo estadístico para el diseño de los gráficos de control multiatributos. Indian J Stat. 199961: 351365 desarrollaron un modelo estadístico para el diseño de una tabla de atributos múltiples np (MNP). Sobre la base de este modelo, un (MSyn) tabla de atributos múltiples sintética se propone en este artículo. Por otra parte, las principales características de la tabla y el gráfico MSyn Mnp se integran para construir un multiatributo Syn-np (MSyn-np). Los resultados de los estudios comparativos indican que la nueva carta MSyn-np supera significativamente a la tabla y el gráfico Mnp MSyn por 83 y 27, respectivamente, en términos del número medio de unidades defectuosas en un amplio rango de cambios en el proceso en diferentes circunstancias. -Texto completo del artículo Sep 2014 quotZantek (2008) propuso un método analítico para el cálculo de la distribución de longitud de ejecución de la CUSUM de una estadística. Shu et al. (2008) presentó un tipo de Markov significar la estimación de procedimiento en el esquema convencional de CUSUM para actualizar su valor de referencia de una manera adaptativa. MacEachern et al. (2007) proporcionan un gráfico CUSUM robusta de la verosimilitud de los descuentos de los valores atípicos y sin embargo tiene la capacidad de detectar grandes cambios rápidamente. Papel Conferencia quot Nov 2009 Diario de la Computación de Estadística y Simulación Michael Khoo Boon Chong Teh S.Y.An exponencialmente móvil ponderado esquema de la media con intervalos variables de muestreo para el control de perfiles lineales Zhonghua Li, Wang Zhaojun. CMLP y el Departamento de Estadística de la Facultad de Ciencias Matemáticas, Universidad de Nankai, Tianjin 300071, República Popular de China recibió 6 de diciembre de 2008 Revisado el 9 de febrero de 2010, Aceptado 13 de julio de 2010, disponible en Internet el 17 de julio de 2010Abstract este trabajo se propone un esquema de promedio móvil ponderado exponencialmente con la variable intervalos de muestreo para el control perfiles lineales. Un programa de ordenador en Fortran está disponible para ayudar en el diseño de la gráfica de control y el algoritmo del programa de Fortran también se da. Algunas directrices útiles también se proporcionan para ayudar a los usuarios en la elección de los parámetros para una aplicación particular. Resultados de la simulación en el rendimiento de la detección del gráfico de control propuesto, en comparación con algunos otros métodos que compiten muestran que proporciona un rendimiento bastante robusto y satisfactorio en varios casos, incluyendo los cambios de intercepción, los cambios de pendiente y los cambios de desviación estándar. Se emplea un ejemplo real de datos de un sistema de formación de imágenes ópticas para ilustrar la aplicación y el uso del esquema de control propuesto. Palabras clave lineal perfil de control de diseño gráfico de la simulación por ordenador de control de procesos estadísticos ingeniería de confiabilidad Este manuscrito fue procesado por área Editor E. A. Elsayed. Autor correspondiente. Tel. 86 22 23498233 Fax: 86 22 23506423. copia Copyright 2010 Elsevier Ltd. Todos los derechos reserved.Asian Journal sobre Calidad ponderado exponencialmente en movimiento gráfico medio en Opciones del artículo sesgada distribución y herramientas de vista: Referencias PDF Abstract (21) Añadir a la Lista marcada Descargar Cita Pista Las citas Wang Haiyu (Facultad de Economía y Administración de la Universidad de Tecnología de Zhongyuan, Zhongyuan 450007, PR china) Cita: Wang Haiyu. Exponencialmente móvil ponderado gráfico medio en distribución sesgada, Asian Journal de Calidad. Vol. 10 Iss: 3, pp.87 - 97 DOI dx.doi.org/10.1108/15982680911021214 Descargas: El texto completo de este documento ha sido descargado 442 veces desde 2009 En este trabajo apoyado por la Fundación Nacional de Ciencias de China (Nº 70572001, 70771102 / G01), Fundación de Ciencias aeronáuticas (Nº 2007ZG55005), y la Fundación de Ciencias de la Educación de la provincia de Henan virtud de la subvención 2008B630009. Ponderado exponencialmente (EWMA) gráfico de control de media móvil puede ser diseñado para detectar rápidamente los cambios pequeños en la media de una secuencia de observaciones normales independientes. Pero esta carta no puede funcionar bien para su distribución sesgada. El objetivo principal de este artículo es sugerir un método carta EWMA que puede ser utilizado para el seguimiento de los cambios pequeños en una distribución asimétrica. método de la varianza ponderada se introduce para construir una especie de carta EWMA para la distribución asimétrica y la optimización del diseño de esta tabla se suministra mediante el uso de la longitud promedio de carreras como criterio de evaluación del desempeño. Par de los límites de control asimetría podría ser evaluado por las fechas de muestra en la distribución sesgada. La ventaja de este método en la detección de poca deriva para distribución asimétrica se ilustra mediante la comparación con otros gráficas de control. Sus opciones de acceso
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