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。     

一类基于次序秩的带可变抽样区间的非参数动态控制图

文章提供了一类用于检测位置参数持续性漂移的非参数动态控制图.此类控制图基于次序秩统计量带有可变的抽样区间,提高了控制图的监控效率.此外,它们是一类自启动的非参数控制图,不需要预先知道样本的分布,可用于监控的初始阶段.通过数据模拟显示此类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有很好的监控效率.     

一个监控方差的与分布无关的变点模型

文献中绝大部分与分布无关的控制图用于监控过程位置参数,如均值或中位数,而非过程方差.该文开发了一个新的与分布无关的控制图,通过整合一个两样本非参数检验和有效的变点模型.所提出的控制图容易计算,方便应用,并且对于探测过程方差的漂移非常有效.因为它避免了在监控之前的一个很长时间的收集数据的阶段,并且它不需要潜在的过程分布的知识,因此,所提出的控制图在开始阶段或者短程运行情况下特别有用.     

混合正态分布下基于斜线截断的稳健似然比累积和控制图北大核心CSCD

累积和控制图主要用于对正态分布过程中均值的中小漂移的检测,但是对厚尾分布过程监测并不稳定.MacEachern等(2007)提出了用于监测厚尾分布过程的稳健似然比累积和(RLCUSUM)控制图.文章主要研究RLCUSUM控制图的性质,包括可控平均运行长度关于控制限的性质和过程失控时不同真实均值对平均运行长度的影响等,并提出了对于对数似然比函数进行斜线截断的方式,同时分析总结了不同污染程度的混合正态分布下各种截断方式得到的RLCUSUM控制图的适用情况.     

基于经验似然比检验的高维非参EWMA控制图

随着传感技术和数据采集系统的逐渐完善,大量复杂高维数据可以被收集,对多变量和高维数据流进行监控往往是现代制造业和质量管理部门的一个基本要求.然而,在高维数据监控领域中,由于“维数的诅咒”以及变量的分布通常是复杂未知的,大多数传统的多元控制图不再适用.针对这种情况,一些研究者讨论了对分布未知且复杂高维数据的均值向量的各种检验,但这些检验很少适用于Phase II阶段的过程监控.文章提出了一种基于高维经验似然比检验的EWMA型非参数监控方案,该方案可用于多元过程和高维过程均值向量的监控,并且适用于子组数据流.所提出的控制图不仅易于实现和解释,而且蒙特卡罗数值模拟结果显示该控制图在对称、偏态、厚尾分布中都能有效地监测均值漂移.最后,将所提出的控制图应用于半导体制造过程,结果显示文章的方法对未通过测试的半导体具有良好的监控效果.     

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。     

一种可用于检测过程尺度参数的非参数控制图

传统的控制图多数是在已知过程分布的假设下构建的,这种控制图被称为参数控制图。然而,在实际应用中,大多数过程因为其数据的复杂性导致他们的精确分布往往难以确定。当预先指定的参数分布无效时,参数控制图的结果将不再可靠。为了解决这个问题,通常考虑非参数控制图,因为非参数控制图比参数控制图更加稳健。近年来对非参数控制图的研究越来越多,但大多数现有的控制图主要是用于检测位置参数的变化。本文提出一个新的非参数Shewhart控制图(称为LOG图),可用来检测未知连续过程分布的尺度参数。文中依据运行长度分布的均值,方差和分位数,分析了LOG图在过程受控和失控时的性能表现,并与其他非参数控制图进行比较。模拟结果表明,LOG图在不同过程分布下对检测尺度参数的漂移都具有很好的性能。最后用一个实例来说明LOG图在实际中的应用。     

混合正态分布下的似然比累积和控制图及改进

累积和控制图主要用于监测正态分布过程中均值的中小漂移.它对于厚尾分布过程和大漂移的监测效果十分不理想.本文研究了在混合正态分布下的稳健似然比累积和(RLCUSUM)控制图的应用.该控制图通过构造似然比检验函数作为监测指标,改善了其对于大漂移和厚尾分布过程的监测效果.比较控制图的平均运行长度,发现稳健似然比累积和控制图比累积和控制图更灵敏.最后提出了水平线段截断的方法来改进稳健似然比累积和控制图的稳健性.     

基于回归调整CUSUM控制图的流感监测

流感事件的不可控将对公众健康构成威胁,控制图可以对流感进行监控并对流感爆发进行预警.在实际生活中,每天的流感人数不是同分布的,会受到如温度和湿度等相关因素影响,忽视这些因素可能会使控制图出现误报从而影响疾控部门的决策.考虑到这些因素,文章基于风险调整零膨胀泊松CUSUM控制图提出了一种针对于正常泊松分布的回归调整CUSUM控制图.并且通过蒙特卡洛随机模拟方法算出控制限,分析了文章提出的回归调整CUSUM控制图失控状态下的性能,并与传统CUSUM控制图进行了比较,模拟结果显示回归调整CUSUM控制图明显提高了对漂移的监测效率.最后基于文章提出的方法对香港一家医院的流感人数进行监测,并对流感爆发进行了准确的预警.     

基于未知分布的均值和方差的稳健EWMA图

研究了当待监控质量特性所服从的分布类型和分布参数未知时的EWMA控制图的构建问题。通过仿真分析对几种分别用于监控过程均值和过程方差的EWMA控制图方法的运行长度进行比对,用以评价控制图的效率以及对未知分布的稳健性,根据效率评价的结果获得了适用于分布未知情况下的均值和方差的稳健EWMA控制图。最后分别提出了这两种均值和方差的稳健EWMA图的优化设计方法.