A Média Móvel Ponderada Exponencialmente (EWMA) é uma estatística para monitorar o processo que mede os dados de uma forma que dá menos e menos peso aos dados à medida que são removidos no tempo. Para a técnica de controle de gráficos Shewhart, a decisão sobre o estado de controle do processo a qualquer momento, (t), depende unicamente da medida mais recente do processo e, é claro, O grau de veracidade das estimativas dos limites de controle a partir de dados históricos. Para a técnica de controle EWMA, a decisão depende da estatística EWMA, que é uma média exponencialmente ponderada de todos os dados anteriores, incluindo a medição mais recente. Através da escolha do factor de ponderação (lambda), o procedimento de controlo EWMA pode ser tornado sensível a uma deriva pequena ou gradual no processo, enquanto que o procedimento de controlo Shewhart só pode reagir quando o último ponto de dados está fora de um limite de controlo. Definição de EWMA A estatística que é calculada é: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n. Onde (mbox 0) é a média dos dados históricos (alvo) (Yt) é a observação no tempo (t) (n) é o número de observações a serem monitoradas incluindo (mbox 0) (0 Interpretação do gráfico de controle EWMA O vermelho Pontos são os dados em bruto a linha irregular é a estatística EWMA ao longo do tempo. O gráfico nos diz que o processo está no controle porque todos (mbox t) estão entre os limites de controle. No entanto, parece haver uma tendência para cima para os últimos 5 20 de maio de 2017 Versão de registro online: 17 de abril de 2017 Manuscrito aceito: 20 de fevereiro de 2017 Manuscrito recebido: 31 de janeiro de 2017 Conteúdo relacionado Artigos relacionados com o Programa de Pós-Graduação Um que você está exibindo Citar Literatura Número de vezes citado 12 1 Huifen Chen David Goldsman Bruce W. Schmeiser Kwok-Leung Tsui Simétrico-cartas: Sensibilidade a nonno Rmalidade e controle-limite, Comunicações em Estatística - Simulação e Computação. 2017. 46. 1, 358 CrossRef 2 R. Zheng. S. Chakraborti. Uma Fase II nonparametric adaptativa exponencialmente ponderada média móvel gráfico de controle, Engenharia de Qualidade. 2017. 28. 4, 476 CrossRef 3 R. Noorossana. S. Fathizadan. M. R. Nayebpour. Desempenho do Gráfico de Controle EWMA com Parâmetros Estimados em Engenharia de Não-normalidade, Qualidade e Confiabilidade Internacional. 2017. 32. 5, 1637 Wiley Online Library 4 Deborah K. Shepherd. Charles W. Champ. Steven E. Rigdon. Propriedades da Tabela de Controle de Atributos Dependentes de Markov com Parâmetros Estimados, Engenharia de Qualidade e Confiabilidade Internacional. 2017. 32. 2, 485 Wiley Online Library 5 Aya A. Aly. Mahmoud A. Mahmoud. Ramadan Hamed. O Desempenho da Tabela de Controle de Média Móvel Ponderada Multivariada Adaptativa Exponencialmente Ponderada com Parâmetros Estimados, Engenharia de Qualidade e Confiabilidade Internacional. 2017. 32. 3, 957 Wiley Online Library 6 Aya A. Aly. Nesma A. Saleh. Mahmoud A. Mahmoud. William H. Woodall. A Reavaliação da Tabela de Controle de Média Móvel Ponderada Adaptativa Exponencialmente Quando Parâmetros são Estimados, Qualidade e Confiabilidade Engenharia Internacional. 2017. 31. 8, 1611 Wiley Online Library 7 Stelios Psarakis. Gráficos de Controle Adaptativo: Desenvolvimentos e Extensões Recentes, Engenharia de Qualidade e Confiabilidade Internacional. 2017. 31. 7, 1265 Wiley Online Library 8 Athanasios C. Rakitzis. Sobre o desempenho de quadros de regras de corridas modificadas com parâmetros estimados, Comunicações em Estatística - Simulação e Computação. 2017. 1 CrossRef 9 S. L. Lim. Michael B. C. Khoo. W. L. Teoh. M. Xie. projetos ideais do tamanho da amostra variável e amostragem ltmml intervalo: altimgquotsi0075.gifquot matemática overflowquotscrollquot xmlns: xmlns xocsquotelsevierxmlxocsdtdquot: xmlns xsquotw3.org2001XMLSchemaquot: xmlns xmlnsquotelsevierxmljadtdquot xsiquotw3.org2001XMLSchema-instancequot: xmlns jaquotelsevierxmljadtdquot: xmlns mmlquotw3.org1998MathMathMLquot: xmlns tbquotelsevierxmlcommontabledtdquot: xmlns sbquotelsevierxmlcommonstruct-bibdtdquot : xmlns: xlinkquotw3.org1999xlinkquot: xmlns cequotelsevierxmlcommondtdquot xmlns: calsquotelsevierxmlcommoncalsdtdquot saquotelsevierxmlcommonstruct-affdtdquotgtltmml: motor accentquottruequotgtltmml: migtXltmml: migtltmml: mogtmacrltmml: mogtltmml: movergtltmml: carta mathgt quando os parâmetros do processo são estimados, International Journal of Economia de Produção. 2017. 166. 20 CrossRef 10 Aamir Saghir. Zhengyan Lin. O Binomial Negativo Exponentially Ponderado Média Móvel Gráfico com Estimativa Controle Limites, Qualidade e Confiabilidade Engenharia Internacional. 2017. 31. 2, 239 Wiley Online Library 11 Stelios Psarakis. Angeliki K. Vyniou. Philippe Castagliola. Alguns desenvolvimentos recentes sobre os efeitos da estimação de parâmetros em gráficos de controle, qualidade e confiabilidade Engenharia Internacional. 2017. 30. 8, 1113 Wiley Online Library 12 Zhonghua Li. Changliang Zou. Zhen Gong. Zhaojun Wang. O cálculo da duração média da corrida e do tempo médio para sinalizar: uma visão geral, Journal of Statistical Computation and Simulation. Author (s) Affiliation (s) du ou des auteurs Autor (es) Afiliação (s) (1) Departamento de Ciências Biomédicas Propõe-se uma extensão multivariada do gráfico de controle de média móvel ponderada ponderada exponencial adaptativa (AEWMA), Universidade do Cairo, Cairo, EGYPTE Rsum. O novo esquema multivariado pode detectar pequenas e grandes mudanças no vetor médio do processo de forma efetiva. O esquema proposto pode ser visto como uma combinação suave de um gráfico de média móvel ponderada exponencialmente multivariada (MEWMA) e um gráfico Shewhart 2. O desenho ideal do gráfico proposto é dado de acordo com um comprimento de execução médio pré-especificado e dois tamanhos de deslocamento, uma pequena e grande mudança cada medida em termos do parâmetro de não centralidade. A resistência de sinal do gráfico multivariado recentemente proposto também é dada. São apresentadas comparações entre o novo gráfico, o gráfico MEWMA e o gráfico combinado de Shewhart-MEWMA (S-MEWMA) em termos dos perfis de comprimento médio e normal do pior caso. Além disso, as três cartas são comparadas com relação aos seus piores sinais de resistência de sinal. O gráfico proposto dá um pouco melhor pior caso ARL e resistência de sinal valores do que os gráficos concorrentes. Ele também dá um melhor desempenho padrão ARL especialmente para turnos moderados e grandes. A eficácia do nosso gráfico proposto é ilustrada através de um exemplo com conjunto de dados simulados. Revue Título do periódico Fonte Fonte 2010, vol. 39, no 3-5, pp. 606-625 20 pág. (S) (artigo) (1 p.) Idioma Idioma Editor Editado pela Editora Taylor amp Francis, Filadélfia, PA, ETATS-UNIS (1976) (Revue) Mots-cls anglais Inglês KeywordsAn Adaptive Exponentially Weighted Média Móvel Tabela de Controle quakYakir et al. (1999) e Krieger et al. (2003) considerou o modelo linear pós-mudança. Capizzi e Mascrotto (2003) propuseram um procedimento adaptativo de EWMA. Um procedimento adaptativo de Shiryayev-Roberts usando estimadores adaptativos é considerado em Lorden e Pollak (2005). Neste trabalho, consideramos um procedimento CUSUM sequencial adaptativo em uma família exponencial onde os parâmetros de mudança de ponto e pós - mudança são estimados adaptativamente. Mostra-se que o procedimento adaptativo CUSUM é eficiente na primeira ordem. São estudados os viés condicionais da estimação para o parâmetro de mudança e pós-mudança. É feita uma comparação com o procedimento CUSUM clássico no caso normal. O fluxo do rio Nilo e conjuntos de dados de temperatura média global são usados para demonstração. Full-text artigo Ago 2017 cotas Yanhong Wu a média móvel exponencialmente ponderada e usar max (, k1, n (,)) como a estimação adaptativa. A EWMA como ferramenta de controle de gráficos foi amplamente estudada na literatura e um procedimento adaptativo EWMA pode ser visto em Capizzi e Mascrotto (2003). Uma vantagem da estimativa EMMA é que ela fornece a estimativa média atual para estruturas médias mais flexíveis pós-mudança. Quando um k especificado é diferente da magnitude k de uma média real alterada, os gráficos de controle baseados nos métodos de razão de verossimilhança podem ter um desempenho ruim. No caso univariado, esquemas adaptativos (Sparks 2000 Capizzi e Masarotto 2003 Shu e Jiang 2006 Jiang, Shu e Apley 2008 Shu, Jiang e Wu 2008 Wu et al., 2009) têm sido amplamente utilizados para superar este problema. Nesta seção, apresentamos a versão adaptativa do gráfico MASC. O gráfico CUSUM multivariado (MCUSUM) pode ser projetado para detectar um tamanho particular do deslocamento médio com base no esquema de um teste de razão de verossimilhança seqüencial para o parâmetro de nãocentralidade. Contudo, no caso multivariado, a razão de probabilidade de um teste sequencial é intratável matematicamente ea estatística de teste com base na razão não tem uma expressão de forma fechada o que a torna impraticável para aplicação real. Dirigimos uma razão de log-verossimilhança aproximada e propomos um gráfico de controle de processo estatístico multivariado baseado em um teste seqüencial 2 para detectar uma mudança no parâmetro de nãocentralidade. As propriedades estatísticas da estatística de teste proposta são exploradas. O desempenho médio de comprimento de corrida (ARL) dos gráficos propostos é comparado com outros gráficos de MCUSUM para monitoramento de média de processo. Os resultados experimentais revelam que os gráficos propostos alcançam um desempenho ARL superior, tanto de estado zero como de estado estacionário, em uma ampla gama de deslocamentos de média, especialmente quando a dimensão das medições é grande. Artigo em texto completo Setembro 2017
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