联合监测过程位置参数和尺度参数的非参数Shewhart控制图

用于检测生产服务过程的传统控制图多数都假定过程的分布是已知的。这些控制困经常是在正态分布的假设下构建的,然而在服务质量实时监控中数据往往是非正态的。在这种情况下,基于正态分布假设的控制图的结果是不可靠的。为了解决这个问题,通常考虑非参数方法,因为在过程分布未知情况下,非参数控制图比参数图更加稳健有效。本文提出一个新的基于Van der Waerden和Klotz检验的Lepage型非参数Shewhart控制图(称为LPN图)用于同时检测未知连续过程分布的位置参数和尺度参数。文中给出了LPN图在不同参数下的控制限。依据运行长度分布的均值,方差和分位数,分析了LPN图在过程受控和失控时的性能,并与其他一些现有的非参数控制图进行比较。基于蒙特卡洛的模拟结果表明,LPN图对非正态分布具有很好的稳健性,并且在不同的过程分布下对检测位置参数和尺度参数,尤其对检测尺度参数的漂移都具有很好的性能。最后通过监控出租车服务质量说明LPN图在实际中的应用。     

联合检测过程位置参数和尺度参数的非参数Cusum控制图

用于检测生产过程的多数传统控制图都假定过程的受控分布是已知的,并假定数据服从正态分布。然而在很多情况下,由于没有足够的数据来估计过程的分布,这种假定就变得不现实,而非参数控制图却不需要任何关于分布的特殊形式的假定。另外,多数的已有控制图都是使用两个单独的均值与方差控制图来同时检测生产过程.本文中,我们提出一个新的基于Cramer-von-Mises(CvM)检验的非参数累积和控制图(称为CvM图)来同时检测过程位置参数和尺度参数。文中给出了基于不同受控平均运行长度(ARL)下的CvM图的控制限,通过步长的均值、方差及分位数来研究控制图的性能表现。最后用一个实例来说明CvM图的实际应用。     

检测尺度参数的非参数控制图

本文基于Ansari-Bradley检验提出两种在过程分布未知时检测过程尺度参数的非参数控制图,即混合指数加权移动平均与累积加和(mixed exponentially weighted moving averagecumulative sum,EWMA-CUSUM)控制图与混合累积加和与指数加权移动平均(mixed cumulative sum-exponential weighted moving average,CUSUM-EWMA)控制图.通过比较平均运行链长等多个指标来衡量控制图的性能表现,并考虑了阶段Ⅰ及阶段Ⅱ样本容量对阶段Ⅱ检测性能的影响.最后用实例来说明本文提出的控制图的实际应用.     

阶段Ⅱ联合检测过程位置和尺度的非参数EWMA控制图（英文）

本文提出了一个基于Cucconi检验的非参数指数加权移动平均(EWMA)控制图(简称为EC图)来同时检测过程位置参数和尺度参数.依据步长分布的均值、方差及分位数,给出了EC图与其他一些现有的非参数EWMA控制图的模拟比较.基于蒙特卡洛的模拟结果表明,EC图具有很好的性能.详细分析了阶段I中参考样本大小对EC图受控性能的影响.最后用一个实例来说明EC图的实际应用。     

联合监控位置和尺度参数控制图综述

近二十年来,在各种应用的驱动下,联合监控过程位置参数和尺度参数的变化越来越受到研究工作者们的重视。在此背景下,大量的研究工作被学者们提出。本文将系统梳理和回顾这二十年的联合监控过程位置参数和尺度参数控制图的研究进展。为此,我们首先回顾受控分布为正态分布且受控参数已知情况下的联合监控均值和方差的控制图方案,并对这些控制图给出我们的评价观点。然后,我们讨论正态分布下,受控分布参数未知时的联合监控方案。进而,我们从稳健性的角度回顾当受控分布完全未知时的非参数或者分布自由的联合监控方案。最后,我们针对一些复杂数据过程,譬如,多元过程,相关过程,存在测量误差的过程,给出这方面联合监控的简要综述,并在这些复杂过程的基础上,给出未来的可能研究方向。     

基于次序秩的非参数EWMA联合控制图

本文提供了一个基于次序秩的非参数EWMA联合控制图(DNE)用于监测位置参数的持续性漂移.这是一个自启动控制图,不用累积大量可控样本数据,可以用于监控开始阶段。同时,我们不需要预先知道样本的分布,也不需要预先调整任何参数.通过数据模拟研究显示出这个控制图不仅在各种不同分布下具有很好的稳健性,并且对各种大小的漂移都很有效。文章最后通过工业上一个真实例子表明,这个控制图在实际应用中有着非常好的表现。     

带马尔可夫均值估计量的非参数自适应CUSUM控制图

本文提供了一个带马尔可夫均值估计量的非参数自适应CUSUM控制图用于监测位置参数的持续性漂移。它可以通过马尔可夫均值估计量预测未知的漂移大小,自适应的调整控制图参数,来对不同大小的未知漂移进行一个很好的监控。这是一个自启动非参数控制图,可以用于监控开始阶段,并且不需要依赖于任何样本的分布.通过数据模拟研究显示出这个控制图不仅在各种不同分布下具有很好的稳健性,并且对各种大小的漂移都很有效。     

基于拟合优度检验的非参数EWMA控制图

文章提出了一种基于拟合优度检验的非参数控制图,以实现对连续型数据的监控.所提出的方法不仅适用于单值观测的情况,也可用于分组样本.不同于传统的控制图要求数据服从正态分布,文章的方法不限制数据的分布,可用于正态以及非正态的任意分布;并且能够监控数据分布的变化,例如分布中的位置参数、尺度参数、以及形状参数等.仿真结果表明,文章提出的控制图计算迅速、使用方便,在各种分布下都表现稳健,对分布变化的监控非常有效.     

参数未知下基于定数截尾样本监控指数分布的控制图设计

实际应用中,过程的目标参数常常未知,需由第Ⅰ阶段数据集估计得到.不同的第Ⅰ阶段数据集会导致目标参数的不同估计值和不同的控制图控制限,因此也意味着不同的控制图表现.对于某个实际工作者而言,最可能的情况是他手中仅有一个第Ⅰ阶段数据集,因此研究基于一个给定的第Ⅰ阶段数据集所构建的控制图表现,即条件表现更具现实意义.该文研究了参数未知时针对定数截尾样本数据指数分布控制图的条件表现,推导出了参数估计下控制图条件平均链长的精确分布,并利用条件平均链长分布及其数字特征评价了参数估计对控制图表现的影响,结果显示参数估计严重影响着控制图的表现.于是,又提出了精确分析方法设计了具有理想条件表现的控制图.最后用一个例子说明如何执行本文所提控制图.     

参数未知下基于定数截尾样本监控指数分布的控制图设计北大核心CSCD

实际应用中,过程的目标参数常常未知,需由第Ⅰ阶段数据集估计得到.不同的第Ⅰ阶段数据集会导致目标参数的不同估计值和不同的控制图控制限,因此也意味着不同的控制图表现.对于某个实际工作者而言,最可能的情况是他手中仅有一个第Ⅰ阶段数据集,因此研究基于一个给定的第Ⅰ阶段数据集所构建的控制图表现,即条件表现更具现实意义.该文研究了参数未知时针对定数截尾样本数据指数分布控制图的条件表现,推导出了参数估计下控制图条件平均链长的精确分布,并利用条件平均链长分布及其数字特征评价了参数估计对控制图表现的影响,结果显示参数估计严重影响着控制图的表现.于是,又提出了精确分析方法设计了具有理想条件表现的控制图.最后用一个例子说明如何执行本文所提控制图.