و الأداء من بين متوسط الرسوم البيانية أضعافا مضاعفة المرجحة الحركة - مع - المعلمات يقدر

التصميم الإحصائي للرسوم البيانية التحكم إوما مع المعلمات المقدرة وتستند الإجراءات الحالية لتصميم المخططات المتحركة المتوسط ​​المرجح أوما (إوما) على افتراض معلمات العملية المعروفة. ومن الناحية العملية، عادة ما تكون هذه البارامترات غير معروفة وتستبدل بتقديرات من عينة مرجعية داخل السيطرة. يمكن أن يؤدي استخدام تقديرات المعلمات مع إجراءات التصميم المخصصة للمعايير المعروفة إلى تدهور كبير في أداء المخطط. في هذه الورقة، يتم استيعاب افتراض المعلمات المعروفة ويتم تطوير إجراءات التصميم ل إوما الرسم البياني وفقا لذلك. الكلمات الرئيسية: متوسط ​​طول التشغيل، المتوسط ​​المتحرك المرجح أضعافا مضاعفة، المعادلة التكاملية. بقلم L. أليسون جونز، جامعة ميامي، كورال غابلز، فل 33124-8237 في معظم التطبيقات الصناعية والخدمية، فإن المتوسط ​​والانحراف المعياري للعملية التي سيتم رصدها غير معروفين. ومن الممارسات الشائعة تقدير معلمات العملية من عينة مرجعية في التحكم (إيك) ووضع مخطط التحكم باستخدام هذه التقديرات. وتستند معظم الإجراءات الإحصائية لتصميم المخططات الرقابية إلى توزيع العينات للإحصاءات المرسومة، ويجري تطويرها بافتراض بارامترات معروفة. وعندما تستخدم التقديرات بدلا من المعلمات المعروفة، ينبغي أن يراعى في توزيع العينات المناسب لإحصاءات الرسم البياني التباين في المقدرين على خلاف ذلك، يمكن أن يتأثر أداء إيك خارج نطاق السيطرة (أوك) للمخططات بشدة. يمكن أن يؤدي الفشل في حساب تقديرات المعلمات عند تصميم مخططات المتوسط ​​المتحرك المرجح أوما (إوما) إلى زيادة في عدد الإنذارات الكاذبة وتقليل قدرة المخططات على اكتشاف تغييرات العملية. وتزيد أحجام العينات المرجعية الصغيرة من الآثار السلبية للتقدير. على سبيل المثال، عندما تستخدم تقديرات المعلمة من 30 م مجموعات إيك الفرعية من حجم n 5 في مخطط مراقبة إوما مع ثابت التمهيد من 0.1، واحتمال انذار كاذب في عشرين الملاحظات هو في أتد ما يقرب من 110. وهذا نادرا ما ذكر والآثار الجانبية غير المقبولة لاستبدال التقديرات في إجراءات تصميم إوما الحالية. أحد الحلول لهذه المشكلة هو مجرد زيادة حجم العينة المرجعية من أجل الحد من التباين في توزيعات أخذ العينات من التقديرات. على الرغم من أن هناك مجازفة مقبولة على نطاق واسع هي أن M 30 المجموعات الفرعية من عملية تنتج عادة تقديرات معقولة، كيسنبيري (1993) اقترح أن ما لا يقل عن 100 مجموعات فرعية من حجم ن 5 مطلوبة لتقدير بشكل كاف المعلمات عند تصميم الرسم البياني. أظهر جونز و تشامب و ريجدون (2001) أن حجم العينة اللازم لتحقيق الأداء الإحصائي المتوقع عند تصميم مخطط إوما يمكن أن يكون أكبر بكثير من 100 م. يعتمد حجم العينة الكافي على ثابت التمهيد إوما، مع عينات أكبر مطلوبة عند أصغر يتم استخدام ثوابت تمهيد. عندما يتم استخدام ثوابت تمهيد 0.1 أو أقل، ما يصل إلى 400 مجموعات فرعية إيك ضرورية لتقدير المعلمات (جونز وآخرون 2001). في بعض التطبيقات حيث البيانات وفيرة، قد يكون من الممكن الانتظار حتى تراكمت 400 مجموعات فرعية إيك من أجل البدء في مراقبة العملية. ولكن في حالات كثيرة، قد يثبت الانتظار ضارا بجودة المنتج أو الخدمة التي يجري رصدها. إذا لم تتوفر أحجام عینة کبیرة، یترك الممارس معضلة. ويمكن استخدام مخطط إوما مع التقديرات المستندة إلى عينات صغيرة، ولكن الأداء الإحصائي للمخطط قد يكون ضعيفا، وهو ما قد يشير إليه المخطط بشكل متكرر مع عدم وجود أسباب قابلة للتخصيص. ومع ذلك، إذا تأخر رصد العملية للحصول على البيانات اللازمة، قد لا تكتشف مشاكل عملية باهظة الثمن خلال هذا الوقت. وثمة نهج آخر هو استخدام إجراء البدء الذاتي، مثل Q - المخطط، الذي تم تصميمه مع افتراض أن يتم تقدير المعلمات (كيسنبيري 1995). ويمكن استخدام مخططات الانطلاق الذاتي للرصد في وقت سابق من مخططات التحكم التقليدية لأن تقديرات المعلمة يتم تحديثها بإضافة كل ملاحظة جديدة. واحد الحد من إجراءات بدء الذاتي هو اخفاء، أو التكيف المعلمة، المشكلة. إذا لم يتم الكشف عن التغيير في وقت مبكر العملية بسرعة، فإن تقديرات المعلمة قد تتأثر سلبا من التغيير، مما يخفف التحول من الكشف في المستقبل. والهدف من هذه الورقة هو تطوير إجراءات التصميم لخريطة إوما التي لا تتطلب افتراض المعلمات المعروفة. وتعطي الإجراءات الجديدة حدودا أوسع للمراقبة من خلال عكس تباين تقديرات المعلمات المستخدمة في توزيع العينات لإحصاءات المخطط إوما. تظهر الرسوم البيانية التي تم تطويرها مع حدود التحكم الجديدة أداء إيك المحسن منذ أن تم تصميمها لتحقيق متوسط ​​طول تشغيل إيك (أرل). الأدبيات المتعلقة مخطط إوما كبيرة. ويقدم القسم التالي استعراضا موجزا جدا للمواد المتعلقة بتصميم مخطط التحكم إوما. بعد ذلك، يتم تقديم بعض المعلومات الأساسية المتعلقة بنموذج إوما. وترد أدناه إجراءات التصميم الجديدة لخريطة إوما مع المعلمات المقدرة. وفيما يلي مثال يوضح تطبيق إجراءات التصميم الجديدة. وتعطى مقارنة الأداء بين أساليب التصميم القائمة والطريقة الجديدة. وأخيرا، أدلي ببعض الملاحظات الختامية. يوليو 2002 المجلد 34 العدد 3EWMA مخطط التحكم الأداء مع المعلمات المقدرة تحت غير طبيعية عرض الملخص إخفاء الملخص الملخص: إن الكروماتين المناعي الذي يتبعه التهجين إلى ميكروأري الجينومي (رقاقة رقاقة) هو بروتوكول يستخدم بشكل روتيني لتوطين الأهداف الجينية من الحمض النووي - بروتينات ملزمة. والقرار الذي يمكن تحديد المواقع الملزمة في هذه المقايسة عادة ما يكون محددا بعاملين: (1) القرار الذي يتم فيه خلط الأهداف الجينومية في الميكروأري و (2) الأطوال الكبيرة والمتغيرة للحمض النووي المناعي فتات. قمنا بتطوير نموذج التوليدية من مواقع ملزمة في رقاقة رقاقة البيانات ونهج، ميديتشي، لتعلم بكفاءة وقوية هذا النموذج من مجموعات البيانات المتنوعة. لقد قمنا بتقييم أداء MeDiChIx27s باستخدام البيانات المحاكاة، وكذلك على العديد من مجموعات البيانات رقاقة رقاقة متنوعة التي تم جمعها على منصات صفيف تبليط مختلفة على نطاق واسع لكائنين مختلفين (ساشاروميسز سيريفيسياي و هالوباكتريوم ساليناريوم نرك-1). نجد أن ميديتشي تتنبأ بدقة مواقع ملزمة إلى قرار أكبر من ذلك من تباعد التحقيق، حتى بالنسبة للقمم متداخلة، ويمكن أن تزيد من دقة حل البيانات صفيف تبليط بعامل 5X أو أفضل. وعلاوة على ذلك، فإن أداء methodx27s على البيانات محاكاة يوفر رؤى في تحسين فعالية التصميم التجريبي لزيادة دقة الربط موقع التوطين والفعالية. ميديتشي متاح باعتباره حزمة مفتوحة المصدر R، بما في ذلك جميع البيانات، من baliga. systemsbiologymedichi. النص الكامل مقالة مار 2008 ديفيد J ريس مارك T فاسيوتي نيتين S باليجا عرض الملخص ملخص الملخص الملخص: يتميز مخطط التحكم المتوسط ​​المتحرك (أوما) المتوازن أضعافا مضاعفة بميزة الكشف عن التوازن بين مجموعة متنوعة من التحولات المتوسطة. وقد درس أدائها على افتراض أن معلمات العملية معروفة. في إطار هذا الافتراض، أظهرت الدراسات السابقة إوما لتوفير أداء إحصائي متفوق بالمقارنة مع أنواع مختلفة أخرى من المخططات السيطرة. ولكن في الممارسة العملية، تكون معلمات العملية غير معروفة وعادة ما تكون مطلوبة. باستخدام نهج ماركوف سلسلة، وتبين لنا أن أداء مخطط التحكم إيوما يتأثر عندما يتم تقدير المعلمات مقارنة مع حالة المعلمة المعروفة. بالإضافة إلى ذلك، نعرض تأثير مختلف قيم الانحراف المعياري على أداء الرسم البياني. وأخيرا، تجرى مقارنة للأداء بين مخطط المتوسط ​​المتحرك (إوما) والمرجح أوما عندما تكون معلمات العملية غير معروفة. نوصي باستخدام الرسم البياني إوما على الرسم البياني إوما العاديين وخصوصا عندما يكون عدد صغير من عينات المرحلة الأولى هو متاح لتقدير المعلمات غير معروفة. حقوق الطبع والنشر 2012 جون ويلي أمب سونس، Ltd. مقال يونيو 2013 نعمة A صالح محمود A محمود غا عبد السلام عرض الملخص إخفاء الملخص الملخص: تلعب عملية التحكم الإحصائي دورا رئيسيا في البيئة الصناعية ذات القدرة التنافسية العالية اليوم، - اتخاذ إجراءات عند الضرورة للتأكد من أن المنتجات أو الخدمات المنتجة تتوافق مع معايير جودة معينة. المخططات التحكم هي أدوات استخدام الممارسين الجودة، وأداء الرصد لها أهمية كبيرة في التطبيقات العملية. وبما أن قيم المعلمات المستخدمة لتصميم حدود التحكم chartsx27 عادة ما تكون غير معروفة في الممارسة العملية، فإن الممارسين بحاجة إلى تقديرها باستخدام عينة بأثر رجعي. وقد تبين أن تقدير المعلمة يؤثر بشدة على خصائص chartxx27 التحكم. وركزت العديد من الدراسات الحديثة على التحقيق في تأثير تقديرات المعلمات على أداء المخططات الرقابية وعلى طرق تقليص هذا التأثير. وتهدف هذه الورقة إلى تقديم استعراض نقدي مستكمل بشأن المنهجيات التي وضعت مؤخرا في هذا المجال. كوبيرايت 2013 جون ويلي أمب سونس، Ltd. المادة ديك 2014 ستيليوس بساراكيس أنجلكي K. فينيو فيليب كاستاجليولا أداء مخطط التحرك المتوسط ​​المتوسط ​​المتحرك المتكيف مع المؤشرات المقدرة تاريخ النشر العدد على الإنترنت: 20 مايو 2013 إصدار السجل على الإنترنت: 17 أبريل 2012 مخطوطة مقبول: 20 فبراير 2012 استلم المخطوطة: 31 جانوري 2012 ريلاتد كونتنت مقالات ذات صلة بالصفحة التي تشاهدها الرجاء تمكين جافا سكريبت لمشاهدة المحتوى المتعلق بهذه المقالة. نقلا عن الأدب عدد المرات التي استشهد بها. 12 1 هيفين تشن. ديفيد جولدسمان. بروس دبليو شميسر. كوك-ليونغ تسوي. متناظرة - charts: حساسية ل نونورماليتي وتقدير الحد من الرقابة، والاتصالات في الإحصاء - المحاكاة والحساب. 2017. 46. 1، 358 كروسريف 2 R. تشنغ. S. تشاكرابورتي. A المرحلة الثانية غير المتكافئة التكيف أضعافا مضاعفة المتوسط ​​المتحرك مخطط التحكم، هندسة الجودة. 2016. 28. 4، 476 كروسرف 3 R. نوروسانا. S. فاثزادان. M. R. نايبور. إوما التحكم الرسم البياني الأداء مع المعلمات المقدرة تحت غير طبيعي، الجودة والموثوقية الهندسة الدولية. 2016. 32. 5، 1637 وايلي أونلين ليبراري 4 ديبورا K. شيبيرد. تشارلز دبليو. ستيفن إي ريجدون. خصائص ماركوف تعتمد سمة تحكم الرسم البياني مع معلمات المقدرة والجودة وموثوقية الهندسة الدولية. 2016. 32. 2، 485 وايلي أونلين ليبراري 5 آية A. علي. محمود محمود. رمضان حامد. أداء المتوسط ​​المتغير أضعافا مضاعفة المتحرك المتوسط ​​المتحرك مخطط التحكم مع المعلمات المقدرة والجودة وموثوقية الهندسة الدولية. 2016. 32. 3، 957 وايلي أونلين ليبراري 6 آية A. علي. نيسما A. صالح. محمود محمود. ويليام H. وودال. A إعادة تقييم الرسم البياني المتوسط ​​المتحرك للتحكم المتوسط ​​المتحرك عند تقدير المعلمات، الجودة والاعتمادية للهندسة الدولية. 2015. 31. 8، 1611 وايلي أونلين ليبراري 7 ستيليوس بساراكيس. الرسوم البيانية التحكم التكيف: الأخيرة التطورات والتوسعات والجودة وموثوقية الهندسة الدولية. 2015. 31. 7، 1265 ويلي أونلين ليبراري 8 أثاناسيوس C. راكيتزيس. على أداء تعديل قواعد تشغيل الجداول مع المعلمات المقدرة والاتصالات في الإحصاء - المحاكاة والحساب. 2015. 1 كروسريف 9 S. L. ليم. مايكل B. C. خو. W. L. تيوه. M. شيه. تصاميم المثلى من حجم العينة متغير وأخذ العينات ltmml الفاصلة: الرياضيات altimgquotsi0075.gifquot overflowquotscrollquot XMLNS: XMLNS xocsquotelsevierxmlxocsdtdquot: XMLNS xsquotw3.org2001XMLSchemaquot: xsiquotw3.org2001XMLSchema-instancequot XMLNS xmlnsquotelsevierxmljadtdquot: XMLNS jaquotelsevierxmljadtdquot: XMLNS mmlquotw3.org1998MathMathMLquot: XMLNS tbquotelsevierxmlcommontabledtdquot: XMLNS-sbquotelsevierxmlcommonstruct bibdtdquot : XMLNS xlinkquotw3.org1999xlinkquot: XMLNS cequotelsevierxmlcommondtdquot XMLNS calsquotelsevierxmlcommoncalsdtdquot: saquotelsevierxmlcommonstruct-affdtdquotgtltmml: المحرك accentquottruequotgtltmml: migtXltmml: migtltmml: mogtmacrltmml: mogtltmml: movergtltmml: mathgt الرسم البياني عندما يتم تقدير المعلمات العملية، المجلة الدولية للاقتصاد الإنتاج. (16) كروسريف 10 عامر الصغير. زنغيان لين. الرسم البياني السلبي المتحرك المتوسط ​​المرجح ذو الحدين الأسي مع حدود التحكم المقدرة والجودة وموثوقية الهندسة الدولية. 2015. 31. 2، 239 ويلي أونلين ليبراري 11 ستيليوس بساراكيس. أنجلكي K. فينيو. فيليب كاستاجليولا. بعض التطورات الأخيرة على آثار تقدير المعلمة على المخططات السيطرة والجودة وموثوقية الهندسة الدولية. 2014. 30. 8، 1113 وايلي مكتبة على الانترنت 12 زونغوا لي. تشانغليانغ زو. تشن قونغ. زاوجون وانغ. حساب متوسط ​​مدة التشغيل ومتوسط ​​الوقت للإشارة: لمحة عامة، مجلة الحساب الإحصائي والمحاكاة. 84. 8، 1779 كروسريف