监测Lévy稳定过程均值变点的平均运行时间估计

平均运行长度(时间)(ARL)是判断一控制图监测变点效果好坏的一个重要工具.本文主要研究Lévy稳定过程的均值变点监测问题.我们给出了三个控制图,即EWMA,GEWMA和GLR的ARL估计,并通过数值模拟比较了4个控制图监测均值变点的效果和差异.     

监测L\'{e}vy稳定过程均值变点的平均运行时间估计

平均运行长度(时间) (ARL)是判断一控制图监测变点效果好坏的一个重要工具\bd 本文主要研究L\'{e}vy 稳定过程的均值变点监测问题\bd 我们给出了三个控制图, 即EWMA, GEWMA和GLR的ARL 估计, 并通过数值模拟比较了4个控制图监测均值变点的效果和差异.     

CUSUM，GLR，GEWMA以及RFCuscore控制图监测稳定过程均值漂移的效果比较

本文给出了累积和控制图(CUSUM)监测稳定过程均值漂移的平均运行长度(ARL)的区间估计,并采用数字模拟的方法对CUSUM,GLR,GEWMA以及RFCuscore四种控制图监测稳定过程均值漂移的效果进行比较,结果显示CUSUM效果最好.     

产品设计与质量控制的动态因素模型(下)

(续上期)5·5产品动态质量损失和产品技术损失田口的质量损失函数L(y)已被人们所熟知,它不考虑跟时间的关系,其自变量为产品的特性y,其函数形式为L(y)=K(y-y0)2,其中K为常数。质量损失函数的期望值E[L(y)}=K·E(y-y0)2称之为产品质量损失,它表示在统计意义下单位产品的平均质量     

监测均值变动的多重控制图方法

本文证明了当受控平均运行长度充分大时, 多重控制图有两个优点: 一是相比较GLR (广义似然比) 和GEWMA (广义指数权重移动平均)控制图它可以大大降低运算的复杂性; 二是能够较快地监测均值变化的大小. 数值模拟也表明: 多重控制图不仅优于其构成的单个控制图, 而且在监测未知的均值变动方面也优于单个的CUSUM, EWMA, 多重EWMA和GLR控制图.     

CUSUM,GLR,GEWMA以及RFCuscore控制图监测稳定过程均值漂移的效果比较(英)

本文给出了累积和控制图(CUSUM)监测稳定过程均值漂移的平均运行长度(ARL)的区间估计,并采用数字模拟的方法对CUSUM,GLR,GEWMA以及RFCuscore四种控制图监测稳定过程均值漂移的效果进行比较,结果显示CUSUM效果最好.     

产品设计与质量控制的动态因素模型(上)

本文介绍产品设计与质量控制的新思想,从产品的设计、生产和使用的角度来研究影响产品质量的所有因素,把它们看成是一个随机过程,提出了动态因素产品设计与质量控制的数学模型。文中把过程能力指数的要领推广到了特性能力指数函数,用于统一地来衡量产品的设计质量、生产质量和使用质量;给出了以特性能力指数函数为变量的产品动态质量损失和产品技术损失的概念,并为组成产品的原材料或零部件达到一致寿命的最经济设计提供了一种理论和方法。     

关于6Sigma管理中的1.5Sigma系统偏移

1 5sigma系统偏移是6Sigma管理中一个很重要的概念和度量值,这个值的解释和确定始终存在着很多的疑问和争议。本文从过程能力和控制图等概念入手,介绍了1.5Sigma系统偏移的由来和相关的理论基础,以及在网上的争议,并阐述了一些看法和对它进行研究的意义。