La Performance Di Media Charts Esponenzialmente Ponderata Movimento Con Parametri Stimati

Il modello statistico di Grafici EWMA di controllo con parametri stimati Le procedure esistenti per la progettazione in modo esponenziale ponderata media mobile grafici (EWMA) di controllo si basa sul presupposto dei parametri di processo noti. In pratica, questi parametri sono generalmente sconosciute e sostituiti con stime di un campione di riferimento in-control. Utilizzando le stime dei parametri con le procedure di progettazione destinati parametri noti può portare a prestazioni grafico notevolmente deteriorata. In questo lavoro, l'assunzione di parametri noti è rilassato procedure e di design per il grafico EWMA si sviluppano di conseguenza. Parole chiave: media Run Length, ponderata esponenzialmente media mobile, equazione integrale. Di L. ALLISON JONES, Università di Miami, Coral Gables, FL 33124-8237 nella maggior parte delle applicazioni industriali e di servizio, la media e la deviazione standard del processo da monitorare sono sconosciuti. Una pratica comune è di stimare i parametri del processo da un campione di riferimento di controllo (IC) e stabilire il grafico di controllo utilizzando queste stime. La maggior parte delle procedure statistiche per la progettazione di carte di controllo si basano sulla distribuzione campionaria delle statistiche tracciati, e si sviluppano assumendo parametri noti. Quando le stime sono utilizzate al posto dei parametri noti, la distribuzione campionaria appropriata delle statistiche grafico dovrebbe tenere conto della variabilità dei stimatori in caso contrario, l'IC e out-of-control (OC) prestazioni dei grafici possono essere fortemente influenzate. Riuscendo a spiegare parametro stima Nel progettare esponenzialmente ponderata media mobile grafici (EWMA) può portare ad un aumento del numero di falsi allarmi e una riduzione nella capacità dei grafici per rilevare le variazioni di processo. Le piccole dimensioni del campione di riferimento amplificano gli effetti negativi di stima. Ad esempio, quando il parametro stime m 30 IC sottogruppi di dimensione n 5 sono utilizzati in un sistema di monitoraggio EWMA con una costante livellamento di 0,1, la probabilità di un falso allarme entro venti osservazioni è in ATED di quasi 110. Questo è un raramente menzionati ed effetti collaterali inaccettabili di sostituire stime nelle procedure di progettazione EWMA esistenti. Una soluzione a questo problema è quello di aumentare semplicemente la dimensione del campione di riferimento al fine di ridurre la variabilità delle distribuzioni di campionamento delle stime. Anche se una euristica ampiamente accettata è che m 30 sottogruppi da un processo di solito producono stime ragionevoli, Quesenberry (1993) ha suggerito che almeno m 100 sottogruppi di dimensione n 5 sono tenuti a stimare in modo adeguato i parametri durante la progettazione di un grafico. Jones, Champ, e Rigdon (2001) hanno dimostrato che la dimensione del campione necessario per il raggiungimento del previsto le prestazioni statistiche quando si progetta un grafico EWMA può essere molto più grande di m 100. La dimensione del campione sufficiente dipende dalla EWMA smoothing costante, con grandi campioni richiesti quando più piccolo costanti leviganti sono utilizzati. Quando vengono utilizzati smoothing costanti di 0,1 o meno, sono necessari per valutare i parametri (Jones et al. 2001) fino a 400 sottogruppi IC. In alcune applicazioni in cui i dati sono abbondanti, potrebbe essere fattibile aspettare fino a 400 sottogruppi IC si sono accumulati al fine di iniziare il monitoraggio del processo. In molte situazioni, tuttavia, attesa può risultare dannosa per la qualità del prodotto o servizio che viene monitorato. Se campioni di grandi dimensioni non sono disponibili, il praticante è lasciato con un dilemma. Il grafico EWMA può essere utilizzato con stime basate su piccoli campioni, ma le prestazioni statistica del grafico può essere scarsa che è, il grafico può segnalare frequentemente senza cause assegnabili presenti. Tuttavia, se il monitoraggio del processo è in ritardo per ottenere i dati necessari, i problemi processo costoso possono passare inosservate durante questo periodo. Un altro approccio è quello di utilizzare una procedura di avvio automatico, come il Q-chart, che è stato progettato con il presupposto che i parametri sono stimati (Quesenberry 1995). diagrammi auto-avviamento può essere utilizzato per il monitoraggio prima di carte di controllo tradizionali, perché le stime dei parametri vengono aggiornati con l'aggiunta di ogni nuova osservazione. Una limitazione delle procedure di auto-partenza è il mascheramento, o il parametro di adattamento, problema. Se un cambiamento di processo precoce non è rapidamente individuato, quindi le stime dei parametri possono essere negativamente un ette dal cambio, mascherando così il passaggio dalla rilevazione futuro. L'obiettivo di questo lavoro è quello di sviluppare procedure di progettazione per il grafico EWMA che non richiedono l'assunzione di parametri noti. Le nuove procedure danno limiti di controllo più ampi da parte riflette la variabilità delle stime dei parametri utilizzati per la distribuzione campionaria delle statistiche grafico EWMA. Grafici sviluppate con i nuovi limiti di controllo mostrano migliori prestazioni IC in quanto sono progettati per ottenere una speci cata IC tiratura media (ARL). La letteratura per quanto riguarda la tabella di EWMA è sostanziale. La sezione successiva fornisce una breve rassegna di articoli relativi a EWMA disegno grafico di controllo. A seguito di questo, viene presentato alcune informazioni di base per quanto riguarda il modello EWMA. Le nuove procedure di progettazione per il grafico EWMA con parametri stimati sono dati successivo. Un esempio che illustra l'applicazione delle nuove procedure di progettazione segue. Un confronto di prestazioni tra i metodi di progettazione esistenti e il nuovo metodo è dato. Infine, alcune considerazioni conclusive sono fatti. Luglio 2002 Volume 34 Performance Chart Numero 3EWMA di controllo con parametri stimati sotto non-normalità Mostra astratto Nascondi astratto: immunoprecipitazione della cromatina seguita da ibridazione di un microarray piastrellatura genomica (ChIP-chip) è un protocollo di routine utilizzato per la localizzazione degli obiettivi genomici di DNA proteine ​​leganti. La risoluzione a cui siti di legame in questo saggio può essere identificato è comunemente considerato essere limitato da due fattori: (1) la risoluzione alla quale i bersagli genomici sono piastrelle in microarray e (2) le grandi e variabili lunghezze del DNA immunoprecipitato frammenti. Abbiamo sviluppato un modello generativo di siti in dati ChIP-chip e un approccio, MeDiChI, vincolante per in modo efficiente e robusto di apprendimento che il modello da diversi insiemi di dati. Abbiamo valutato le prestazioni MeDiChIx27s utilizzando dati simulati, così come su diversi insiemi di dati ChIP-chip diversi raccolti su ampiamente diverse piattaforme di array piastrelle per due organismi diversi (Saccharomyces cerevisiae e Halobacterium salinarum NRC-1). Troviamo che MeDiChI accuratamente predice vincolante posizioni per una risoluzione maggiore di quella della spaziatura sonda, anche per sovrapposizione picchi, e può aumentare la risoluzione effettiva dei dati di matrice affiancamento di un fattore 5x o meglio. Inoltre, le prestazioni methodx27s sui dati simulati fornisce intuizioni ottimizzare efficacemente il disegno sperimentale per una maggiore precisione nella localizzazione sito di legame ed efficacia. MeDiChI è disponibile come pacchetto R open-source, inclusi tutti i dati, da baliga. systemsbiologymedichi. Testo integrale dell'articolo Mar 2008 David J Reiss Marc T Facciotti Nitin S Baliga Mostra astratto Nascondi Abstract Abstract: L'adaptive esponenzialmente ponderata in movimento grafico (AEWMA) Controllo media ha il vantaggio di rilevare equilibrio gamma mista di spostamenti medi. La sua prestazione è stata studiata in base al presupposto che i parametri di processo sono noti. In questa ipotesi, studi precedenti hanno dimostrato AEWMA per fornire prestazioni statistico superiori rispetto ad altri tipi di carte di controllo. In pratica, tuttavia, i parametri di processo sono generalmente sconosciute e devono essere stimati. Utilizzando un approccio catena di Markov, abbiamo dimostrato che le prestazioni della carta di controllo AEWMA è influenzato quando i parametri sono stimati rispetto al caso noto parametro. Inoltre, mostriamo l'effetto di differenti stimatori deviazione standard sulle prestazioni tabella. Infine, un confronto di prestazioni si svolge tra la media mobile (EWMA) grafico esponenzialmente ponderata e il grafico AEWMA quando i parametri di processo sono sconosciuti. Si consiglia l'uso della carta AEWMA sopra il grafico EWMA ordinaria soprattutto quando un piccolo numero di campioni di fase I è disponibile per stimare i parametri incogniti. Copyright 2012 John Wiley Sons amplificatori, Ltd. Articolo giugno 2013 Nesma A Saleh Mahmoud A Mahmoud GA Abdel-Salam Mostra astratto Nascondi Abstract Abstract: il controllo statistico di processo gioca un ruolo chiave in todayx27s ambiente industriale altamente competitivo in quanto permette professionisti di qualità di rilevare tempestivamente fuori situazioni-of-controllo e intraprendere le azioni ogni qualvolta necessario, al fine di garantire che i prodotti oi servizi prodotti corrispondono a determinati standard di qualità. carte di controllo sono la qualità strumenti di professionisti usano, e le loro prestazioni di monitoraggio è di grande importanza in applicazioni pratiche. Poiché i valori dei parametri utilizzati per la progettazione dei limiti di controllo chartsx27 sono solitamente sconosciuti in pratica, i professionisti devono stimare utilizzando un campione retrospettiva in-control. E 'stato dimostrato che la stima dei parametri influisce notevolmente il controllo chartsx27 proprietà. Molti studi recenti sono concentrati sullo studio dell'impatto delle stime dei parametri sulle prestazioni di carte di controllo e sui modi di diminuire questo impatto. Questo lavoro si propone di fornire una revisione critica up-to-date sulle metodologie che sono state recentemente sviluppate in questo settore. Copyright 2013 John Wiley Sons amplificatori, Ltd. Articolo dicembre 2014 Stelios Psarakis Angeliki K. Vyniou Philippe CastagliolaThe prestazioni del Adaptive ponderata esponenzialmente Moving Average Grafico di controllo con parametri stimati di pubblicazione Storia Edizione on line: 20 maggio 2013 Versione di registrazione on-line: 17 aprile 2012 Manoscritto accettato: 20 febbraio 2012 Manoscritto ricevute: il 31 gennaio 2012 contenuti correlati articoli correlati a quello che si sta visualizzando abilitare Javascript per visualizzare il relativo contenuto di questo articolo. Citando Literature Numero di volte citato. 12 1 Huifen Chen. David Goldsman. Bruce W. Schmeiser. 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