Qu est-ce que C est le signalung de plus de plus de 20 millionen de rf rences bibliographiques depuis 1973 Ausgaben des collections du fonds documentaire de l Inist-Cnrs et couvrant l ensemble des champs de la recherche mondiale en Wissenschaft, technologie, m decine, sciences humaines et sociales. Si vous tes membre de la communaut CNRS Center National de la Recherche Scientifique ou ESR fran ais Enseignement Suprieur et Recherche, la barre de recherche permet d accder Refdoc, Katalog contenant plus de 53 Millionen de rfrences bibliographiques Si vous tes membre de la communaut - CNRS Center National de la Recherche Scientifique vous pouvez obtenir gratuitement le dokument - ESR fran ais Enseignement Suprieur et Recherche vous pouvez commander le dokument si celui-ci est autoris la reproduktion par reprographie - Secteur public franais et tranger vous pouvez commander le dokument si celui - Ci est autoris la reproduktion par reprographie. Was ist s hinter. Besteht aus über 20 Millionen bibliographischen Aufzeichnungen ab 1973 für Dokumente aus Inist-Cnrs-Sammlungen, die alle Weltforschungsfelder in Wissenschaft, Technik, Medizin, Geistes - und Sozialwissenschaften abdecken. Mit der Suchleiste können Sie direkt zugreifen und über 53 Millionen erreichen Bibliographische Aufzeichnungen kostenlos Viele dieser Unterlagen stellen Links zu Dokumenten zur Verfügung, die im offenen Zugang zur Verfügung stehen. Wenn Sie Mitglied des CNRS National Centre Für wissenschaftliche Forschung oder die französischen Hochschulen und Forschungsgemeinschaften sind, können Sie die Suchleiste verwenden, um auf Refdoc, einen Katalog zuzugreifen Mit über 53 Millionen bibliographischen Aufzeichnungen. Wenn Sie ein Mitglied von.- CNRS National Center Für wissenschaftliche Forschung können Sie eine kostenlose Kopie des Dokuments erhalten.- Französisch Hochschulbildung und Forschung können Sie das Dokument bestellen, wenn es durch eine Genehmigung abgedeckt ist Für die reprographische Reproduktion.- Öffentlicher Sektor in Frankreich und anderen Ländern können Sie das Dokument bestellen, wenn es durch eine Genehmigung für die reprographische Reproduktion abgedeckt ist. Design eines multivariaten exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt Kontroll-Diagramm mit variablen Stichprobenintervallen. Bitte diesen Artikel als Lee, MH Khoo, MBC Comput Stat 2014 29 189 doi 10 1007 s00180-013-0443-4.Diese Studie entwickelt eine Prozedur für die statistische Auslegung der variablen Stichprobenintervalle VSI multivariate exponentiell gewichtete gleitende durchschnittliche MEWMA-Diagramm Das VSI MEWMA-Diagramm wird mit dem verglichen Entsprechendes festes Abtastintervall FSI MEWMA-Diagramm in Bezug auf die stationäre mittlere Zeit, um für unterschiedliche Größen der Verschiebungen im Prozessmittelvektor zu signalisieren Es wird gezeigt, dass das VSI MEWMA-Diagramm besser als das entsprechende Standard-FSI-MEWMA-Diagramm zum Erfassen eines Weites ausführt Bereich der Verschiebungen im Prozeßmittelvektor. Wegzeit zum Signal Multivariate EWMA-Diagramm Statistisches Design Variable Abtastintervalle. Aparisi F, Haro CL 2001 Hotelleinstellungsdiagramm mit variablen Stichprobenintervallen Int J Prod Res 39 3127 3140 Google Scholar. Aparisi F, de Luna MA 2009 Das Design und die Leistungsfähigkeit des multivariaten Synthetik-Kontrollkastens Commun Stat Theory Methoden 38 173 192.Bodden KM, Ridgon SE 1999 Ein Programm zur Annäherung der In-Control-ARL für das MEWMA-Diagramm J Qual Technol 31 120 123 Google Scholar. Bessegato L, Quinino R, Ho LL, Duczmal L 2011 Variable Intervallprobenahme in ökonomischen Entwürfen für die Online-Prozesskontrolle von Attributen mit Fehlklassifizierungsfehlern J Oper Res Soc 62 1365 1375 CrossRef Google Scholar. Castagliola P, Celano G, Fichera S 2006 Evaluation der Statistische Leistung eines variablen Stichprobenintervalls R EWMA-Kontrollkarte Qual Technol Quant Manag 3 307 323 MathSciNet Google Scholar. Chen YK 2007 Ökonomisches Design von variablen Stichproben-Intervall-Kontrollkarten - ein hybrider Markov-Kettenansatz mit genetischen Algorithmen Exp Syst Appl 33 683 689 CrossRef Google Scholar. Chou CY, Chen CH, Chen CH 2006 Ökonomisches Design von variablen Stichprobenintervallen Kontrollkarten mit genetischen Algorithmen Exp Syst Appl 30 233 242 CrossRef Google Scholar. Epprecht EK, Simoes BFT, Mendes FCT 2010 Ein variables Stichprobenintervall EWMA-Diagramm für Attribute Int J Adv Manuf Technol 49 281 292 CrossRef Google Scholar. Faraz A, Chalaki K, Moghadam MB 2011 Auf die Eigenschaften des Kontrolltabels des Hotelling mit variablen Stichprobenintervallen Qual Quant 45 579 586 CrossRef Google Scholar. Gb R, Ramalhoto MF, Pievatolo A 2006 Variable Sampling-Intervalle in Shewhart-Charts basierend auf stochastischen Ausfallzeitmodellierung Qual Technol Quant Manag 3 361 381 MathSciNet Google Scholar. Kim K, Reynolds MR Jr 2005 Multivariate Überwachung mit einem MEWMA-Kontrollschema mit ungleichen Stichprobengrößen J Qual Technol 37 267 281 Google Scholar. Lehr MH 2009 Multivariate EWMA-Karten mit variablen Stichprobenintervallen Econ Qual Control 24 231 241 CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar. Lee MH 2010a Multivariate EWMA-Kontrollkarte mit adaptiven Stichprobengrößen Commun Stat Simul Comput 39 1548 1561 CrossRef MATH Google Scholar. Lee MH 2010b Variable Sampling Intervall Hotelling-Diagramm mit Stichproben zu festen Zeiten J Chin Inst Ind Eng 27 394 406 Google Scholar. Lee MH, Khoo MBC 2006 Optimales statistisches Design eines multivariaten EWMA-Charts basierend auf ARL und MRL Commun Stat Simul Comput 35 831 847 CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar. Li Z, Luo Y, Wang Z 2010 Cusum des Q-Diagramms mit variablen Stichprobenintervallen zur Überwachung des Prozessmittels Int J Prod Res 48 4861 4876 CrossRef MATH Google Scholar. Li Z, Wang Z 2010 Ein exponentiell gewichtetes gleitendes Mittelschema mit Variable Abtastintervalle zur Überwachung von Linearprofilen Comput Ind Eng 59 630 637 CrossRef Google Scholar. Lin YC, Chou CY 2011 Robustheit der EWMA und der kombinierten Bar-Text-Kontrollkarten mit variablen Abtastintervallen zur Nichtnormalität J Appl Stat 38 553 570 CrossRef MathSciNet Google Scholar. Liu JY, Xie M, Goh TN, Liu QH, Yang ZH 2006 Kumulative Zählung der konformen Tabelle mit variablen Stichprobenintervallen Int J Prod Econ 101 286 297 CrossRef Google Scholar. Lowry CA, Woodall WH, Champ CW, Rigdon SE 1992 Eine multivariate exponentiell gewichtete gleitende durchschnittliche Kontrollkarte Technometrics 34 46 53 CrossRef MATH Google Scholar. Lucas JM, Saccucci MS 1990 Exponentiell gewichtete gleitende durchschnittliche Kontrollsysteme Eigenschaften und Verbesserungen Technometrics 32 1 12 CrossRef MathSciNet Google Scholar. Luo H, Wu Z 2002 Optimal np Kontrollkarten mit variablen Stichprobengrößen oder variablen Stichprobenintervallen Econ Qual Control 17 39 61 CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar. Mahadik SB 2012 Variables Stichprobenintervall Hotelleinsätze mit Spielregeln zum Umschalten zwischen Stichprobenlängen Qual Reliab Eng Int 28 131 140 CrossRef Google Scholar. Ou Y, Wu Z, Yu FJ 2011 Ein SPRT-Kontrollschema mit variablen Stichprobenintervallen Int J Adv Manuf Technol 56 1149 1158 CrossRef Google Scholar. Prabhu SS, Montgomery DC, Runger GC 1994 Eine kombinierte adaptive Stichprobengröße und Stichprobenintervall-Kontrollschema J Qual Technol 26 164 176 Google Scholar. Prabhu SS, Runger GC 1997 Entwerfen eines multivariaten EWMA-Kontrolldiagramms J Qual Technol 29 8 15 Google Scholar. Reynolds MR Jr 1989 Optimale variable Stichprobenintervall-Kontrollkarten Seq Anal 8 361 379 CrossRef MATH Google Scholar. Reynolds MR Jr 1995 Auswertung von Eigenschaften von variablen Stichprobenintervall-Kontrollkarten Seq Anal 14 59 97 CrossRef MATH Google Scholar. Reynolds MR Jr, Amin RW, Arnold JC 1990 CUSUM-Diagramme mit variablen Stichprobenintervallen Technometrics 32 371 396 CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar. Reynolds MR Jr , Amin RW, Arnold JC, Nachlas JA 1988 Balkendiagramme mit variablen Stichprobenintervallen Technometrics 30 181 192 MathSciNet Google Scholar. Reynolds MR Jr, Cho GY 2011 Multivariate Kontrollkarten zur Überwachung der mittleren Vektor - und Kovarianzmatrix mit variablen Stichprobenintervallen Seq Anal 30 1 40 CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar. Reynolds MR Jr, Kim K 2005 Multivariate Überwachung des Prozesses Mittelvektor mit sequentieller Stichprobe J Qual Technol 37 149 162 Google Scholar. Rigdon SE 1995 Eine doppelte Integralgleichung für die durchschnittliche Lauflänge eines multivariaten exponentiell Gewichtete gleitende durchschnittliche Kontrollkarte Stat Probab Lett 24 365 373 CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar. Runger GC, Montgomery DC 1993 Adaptive Stichprobenerweiterungen für Shewhart Kontrollkarten IIE Trans 25 41 51 CrossRef Google Scholar. Runger GC, Prabhu SS 1996 Ein Markov Kettenmodell für Die multivariaten exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitte Kontrolldiagramm J Am Stat Assoc 91 1701 1706 CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar. Saccucci MS, Amin RW, Lucas JM 1992 Exponentiell gewichtete gleitende durchschnittliche Kontrollsysteme mit variablen Stichprobenintervallen Commun Stat Simul Comput 21 627 657 CrossRef MathSciNet Google Scholar. Shamma SE, Amin RW, Shamma AK 1991 Eine doppelte exponentiell gewichtete gleitende durchschnittliche Kontrollprozedur mit variablen Stichprobenintervallen Commun Stat Simul Comput 20 511 528 CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar. Stoumbos ZG, Mittenthal J, Runger GC 2001 Steady-state-optimal Adaptive Kontrollkarten basierend auf variablen Stichprobenintervallen Stoch Anal Appl 19 1025 1057 CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar. Yang SF, Chen WY 2011 Überwachung und Diagnose abhängiger Prozessschritte mit VSI-Kontrollkarten J Stat Plan Inference 141 1808 1816 CrossRef MATH Google Scholar. Yang SF , Ko CY, Yeh JT 2010 Verwendung von VSI-Verlust-Kontrollkarten zur Überwachung eines Prozesses mit falscher Anpassung Commun Stat Simul Comput 39 736 749 CrossRef MATH MathSciNet Google Scholar. Zhang Y, Castagliola P, Wu Z, Khoo MBC 2012 Das variable Stichproben-Intervall-Balkendiagramm Mit geschätzten parametern Qual Reliab Eng Int 28 19 34 CrossRef Google Scholar. Copyright Informationen. Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2013.Autoren und Affiliations. Email Autor. Michael BC Khoo.1 Fakultät für Ingenieurwissenschaften, Informatik und Informatik Swinburne University of Technology Sarawak Campus Kuching Malaysia.2 Schule der Mathematischen Wissenschaften Universiti Sains Malaysia Penang Malaysia. About diesen Artikel. Multivariate EWMA Control Chart mit Adaptive Sample Sizes. Standard multivariate Control Charts in der Regel feste Stichprobengrößen in gleichen Stichprobenintervallen zur Überwachung eines Prozesses In dieser Studie wird eine multivariate exponentiell gewichtete gleitende durchschnittliche MEWMA-Diagramm mit adaptiven Stichprobengrößen untersucht Performance-Maßnahme der adaptive - Stichprobengröße MEWMA-Diagramm wird durch einen Markov-Kettenansatz erhalten Die Leistung des adaptiven Stichprobengrößen-MEWMA-Diagramms wird mit dem Regelplan der festen Stichprobengröße in Form einer stationären durchschnittlichen Lauflänge für unterschiedliche Größen der Verschiebungen in der Prozess-Mittel Es wird gezeigt, dass das Adaptive-Sample-Size-Diagramm effizienter ist als das MEWMA-Kontrolldiagramm der festen Stichprobengröße bei der Erkennung von Verschiebungen im Prozessmittel. Sie möchten den Rest dieses Artikels lesen. Abstrakt ausblenden Zusammenfassung ausblenden ABSTRAKT Eine Schwierigkeit bei der Entwicklung von multivariaten Attributkontrollkarten ist der Mangel an der damit verbundenen gemeinsamen Verteilung. Wenn es also möglich wäre, die gemeinsame Verteilung von zwei oder mehr Attributmerkmalen zu erzeugen, dann kann ein Bivarait - oder Multivariate-Attribut-Kontrolldiagramm sein Entwickelt auf der Basis von Typen I und II Fehler Copula-Funktion ist eine Lösung für die Angelegenheit In diesem Artikel, bei der Anwendung der Copula-Funktion Ansatz, erreichen wir die gemeinsame Verteilung von zwei korrelierten null aufgeblasen Poisson ZIP-Verteilungen Dann, mit dieser gemeinsamen Verteilung, entwickeln wir ein Bivarait Kontrolldiagramm, das für die Überwachung von korrelierten seltenen Ereignissen verwendet werden kann. Dieses Copula-basierte bivariate ZIP-Kontrolldiagramm wird mit der gleichzeitigen Verwendung von zwei separaten univariaten ZIP-Kontrollkarten verglichen. Basierend auf der durchschnittlichen Lauflänge ARL-Messung wird gezeigt, dass das vorgeschlagene Kontrolldiagramm ist Viel besser als die gleichzeitige Verwendung von zwei separaten univariaten Charts Darüber hinaus wird eine echte Fallstudie im Zusammenhang mit der Umwelt-Luft in einem Sterilisationsprozess untersucht, um die Anwendbarkeit der entwickelten Kontrollkarte zu zeigen. Artikel Aug 2012.Amir Afshin Fatahi Rassoul Noorossana Pershang Dokouhaki Babak Farhang Moghaddam. Abstrakt anzeigen Abstrakt ausblenden ABSTRACT Für das synthetische T 2 - Tiagramm werden ökonomische und ökonomisch-statistische Modelle entwickelt. Die Eingabeparameter, die zu größeren Kosten führen und die optimalen Parameter beeinflussen, werden erkannt Die optimalen Parameter sind gegenüber Änderungen der Eingangsparameter sehr gut, mit Ausnahme der Anzahl der Variablen und der Mahalanobis-Distanz Alternative Auswahlmöglichkeiten, die zu einer minimalen Kostensteigerung führen, können gewählt werden, wenn es unmöglich ist, das Diagramm optimal zu betreiben. Die Ergebnisse basieren auf numerischen Beispielen und werden durch Simulation verifiziert. Das synthetische T 2-Diagramm hat eine bessere wirtschaftliche und wirtschaftliche - statistische Aufführungen als die Hotelling s T 2 und MEWMA Charts unter den meisten Bedingungen. Full-Text Artikel Jan 2014.Wai Chung Yeong Michael Khoo Boon Chong Lee Ming Ha Muhammad Abdur Rahim. Abstrakt anzeigen Zusammenfassung ausblenden ABSTRAKT Diese Studie entwickelt eine Prozedur für die statistische Auslegung der variablen Stichprobenintervalle VSI multivariate exponentiell gewichtete gleitende durchschnittliche MEWMA-Tabelle Das VSI MEWMA-Diagramm wird mit dem entsprechenden festen Stichproben-Intervall FSI MEWMA-Diagramm in Bezug auf den stationären Zustand verglichen Durchschnittliche Zeit, um für unterschiedliche Größen der Verschiebungen im Prozessmittelvektor zu signalisieren Es wird gezeigt, dass das VSI MEWMA-Diagramm besser als das entsprechende Standard-FSI-MEWMA-Diagramm zum Erfassen eines breiten Bereichs von Verschiebungen in dem Prozessmittelvektor führt. Gebiet Feb 2014.Ming Ha Lee Michael BC Khoo Abstrakt anzeigen Zusammenfassung ausblenden ABSTRAKT Die Variable Stichprobengröße VSS-Diagramm wurde von mehreren Forschern unter der Annahme eines Messfehlers untersucht. In der Praxis können jedoch Messfehler in Qualitätskontrollanwendungen bestehen. In dieser Arbeit wird die Gesamtleistung des VSS-Diagramms untersucht Wenn Messfehler mit einem linear kovariate Fehlermodell existieren und eine Methodik zur Auswahl von optimalen Parametern unter Berücksichtigung von Messfehlern vorgeschlagen wird. Es wird gezeigt, dass die Gesamtleistung des VSS-Diagramms durch das Vorhandensein von Messfehlern erheblich beeinträchtigt wird. Der Effekt, mehrere Messungen durchzuführen Für jedes Element in einer Untergruppe auf die Leistung von VSS-Diagramm wird auch in diesem Papier untersucht Ein Beispiel dient zur Veranschaulichung der Anwendung der VSS-Diagramm mit Messfehlern Copyright 2015 John Wiley Sons, Ltd. Full-Text Artikel Apr 2015.XueLong Hu Philippe Castagliola Jinsheng Sonne Michael BC Khoo.
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