可变抽样区间的几何EWMA控制图设计

传统的c图是基于过程服从泊松分布的假设建立的，但是，这个假设在使用中很少能得到证实，其分布还经常服从几何分布。文章设计了几何EWMA控制图，并对它进行可变抽样区间’设计，利用马尔可夫链方法计算了其平均报警时间，结果表明，所设计的可变抽样区间几何EWMA控制图较固定抽样区间的几何EWMA控制图能更好地监控过程的变化。     

具有可变抽样区间的Poisson INAR(1) CUSUM控制图

文章主要对监测取整且自相关的泊松数据所用的控制图(Poisson INAR(1)CUSUM)进行研究,并且对此控制图进行了可变抽样区间设计;利用马尔科夫链方法计算其平均报警时间,计算结果表明,所设计的动态Poisson INAR(1)CUSUM控制图比固定抽样区间的控制图有更好的监控效果。     

可变抽样区间的二项变量累积和控制图设计

当过程存在小波动时,累积和控制图比传统的休哈特控制图监控效果灵敏.文章针对生产过程中的产品不合格品率服从二项分布下的累积和控制图,进行可变抽样区间设计.首先用构造可变抽样区间的二项变量累积和控制图;其次利用马尔可夫链方法计算了其平均报警时间.结果表明,所设计的可变抽样区间二项变量累积和控制图较固定抽样区间的二项变量累积和控制图能更好的监控过程的变化.     

可变抽样区间均值图的改进方法

使用控制图监控一个过程的通常作法是用固定的抽样区间在过程中抽取样本。Reynolds等人提出了可变抽样区间均值图。文章在Reynolds方法基础上通过寻找控制图的最优控制限和警戒限来增加控制图的灵敏度。同时对两者的平均报警时间进行了比较。结果表明,该方法是对可变抽样区间均值图的一种较好的改进。     

基于质量损失函数的可变抽样区间X-R图优化设计

文章针对过程异常导致均值和标准差同时发生漂移的情况,考虑田口质量损失、误报警损失、维修成本和抽样成本等,构建了综合损失模型,提出了可变抽样区间X-R图优化设计方法。通过选择最优样本容量、长短抽样区间、X和R图的控制限和警戒限,使单位时间平均损失最小。数值计算说明了模型的使用方法;灵敏度分析研究了均值漂移参数和标准差的大小对控制图优化设计的影响。     

可变抽样区间中位值-极差联合控制图的经济设计

在统计质量控制中,通常利用中位值X图和极差R图来控制生产过程的均值和方差.文章建立了可变抽样区间的中位值和极差联合控制图,同时提出了一种费用函数以提供最优化设计参数的方法,最后通过一个例子说明了该模型能节约成本.     

可变抽样区间(-X)图的优化设计

统计过程控制是提高产品质量,节约生产成本的有效方法,控制图是统计过程控制的主要工具.控制图统计设计是以最小化失控ATS为关注焦点,不能有效测度失控状态带来的损失.文章将控制图的运行和质量损失联系起来,在假定均值漂移服从瑞利分布的情况下,提出了随机过程漂移的可变抽样区间(-X)图优化设计方法;通过调整样本容量、长短抽样区间、控制限和警戒限,使平均失控田口损失函数最小;研究了模型参数对控制图设计的影响.     

现金储备遵循双边跳跃扩散过程时的最优股利支付

文章研究了当公司的现金储备遵循双边跳跃扩散过程时的最优股利支付问题.考虑股份制公司,公司管理者选择一个股利策略,使股利的贴现值的期望最大.用带漂移的布朗运动和两个复合泊松过程代表公司现金储备过程的三个组成部分,利用随机控制理论,特征化了最优公司价值,并说明最优股利政策是一个障碍策略:当现金储备小于临界值时,不支付股利;当现金储备大于临界值时,将超出临界值的部分作为股利支付给股东.     

可变抽样区间均值图的优化

常规控制图是每隔固定时间从过程中抽取样本对过程进行监控。Reynolds et al(1988)提出了变化抽样区间的均值控制图(VSI图)。本文证明了在使用两个抽样区间的VSI图中两抽样区间间隔越大越好。比较固定抽样区间图(FSI图)和优化的VSI图及Reynolds得出的VSI,表明优化的VSI图更具有实际效率。     

基于质量损失函数的ARMA控制图经济设计

为提高统计过程监控灵敏度并减少监控费用,文章研究了自回归移动平均(ARMA)过程的统计与经济设计问题.首先构建ARMA控制图监控自相关过程,基于田口质量损失函数对ARMA控制图进行经济设计并构建经济模型;利用遗传算法求解,确定ARMA控制图的五个参数[n,h,k,φ,θ]最优组合,使单位时间费用最低.最后,对该模型的参数进行灵敏度分析,由此得出在实际监控过程中与单位时间期望费用相关的参数,以减少质量损失.     

使用普查数据模拟MPPS抽样方法的研究

MPPS抽样即多变量与规模成比例的概率抽样,是20世纪90年代才提出来的一种抽样设计。近年来,中国有关部门与美国农业部国家农业署合作,进行了MPPS抽样设计的试点,来解决多目标调查问题。但是MPPS抽样在中国的应用非常有限。对MPPS抽样进行简单的回顾,介绍了它的基本估计,并对其应用进行了数据模拟研究。模拟中采用了系统抽样和泊松抽样的方法,根据实际调查数据得到了明确的结果。还对泊松抽样的一种变形永久随机数抽样的方法进行了模拟研究,并对它的一种误用情况进行了模拟比较,得到了具有说服力的结果。     

零膨胀计数数据的联合建模及变量选择

零膨胀计数数据破坏了泊松分布的方差-均值关系，可由取值服从泊松分布的数据和取值为零(退化分布)的数据各占一定比例所构成的混合分布所解释。本文基于自适应弹性网技术， 研究了零膨胀计数数据的联合建模及变量选择问题.对于零膨胀泊松分布，引入潜变量，构造出零膨胀泊松模型的完全似然, 其中由零膨胀部分和泊松部分两项组成.考虑到协变量可能存在共线性和稀疏性，通过对似然函数加自适应弹性网惩罚得到目标函数,然后利用EM算法得到回归系数的稀疏估计量，并用贝叶斯信息准则BIC来确定最优调节参数.本文也给出了估计量的大样本性质的理论证明和模拟研究，最后把所提出的方法应用到实际问题中。     

惯性中容忍度及其控制图分析

文章从实证中发现SPC难以探测趋势的例子引出惯性问题,并运用容忍度的统计量大小来衡量惯性,在EWMA控制图中推导出容忍度的表达式,并构建了容忍度的控制图来进行过程的监控。     

特定抽样下有效样本量的性质研究

常见的放回抽样等方法操作比较简单,但缺点是有效样本量是不确定的,而是取决于抽样的随机结果.文章对PPS抽样和泊松抽样下有效样本量的性质进行了研究,通过数理推导和统计模拟揭示了有效样本量的分布特征,给出了特定条件有效样本量的置信区间.     

创新环境指数构建及基于自适应ARIMA的动态预警监控研究

创新环境问题一直是地区经济发展高度重视的问题,也是学者们对区域创新能力长期研究的重点内容之一。根据高新技术企业的现实情况,结合国内外相关问题的研究成果,从经济因素、制度因素、人才因素、硬件能力及产业聚集五个层面建立了创新环境状态指标体系,采用稳健主成分合成指数法对广东省高新技术企业1997—2019年的年度数据构建宏观创新环境指数MacroIEI,结果显示该方法得到的指数值与实际较为相符。在此基础上,利用自适应ARIMA方法对创新环境指数建立预测模型,将模型得到的预测结果加入到改进型EWMA控制图中,实现对创新环境指数的动态过程控制。为了验证模型的可靠性,与常规EWMA控制图进行过程控制比较研究,研究发现:对创新环境指数MacroIEI进行预警监控,改进型EWMA控制图具有比常规EWMA控制图更好的检测效果。通过创新环境指数MacroIEI的过程控制结果分析,证实提出的动态预警监控方法是合理的,政府决策部门或相关企业可以依据这些来评价区域创新环境的状态并作出决策。     

指数跟踪的最优现金管理策略

现金管理是指数跟踪管理的一个重要问题.文章研究了现金流服从布朗运动与泊松过程的混合随机过程时指数跟踪的最优现金管理策略,论证了最优现金管理脉冲控制策略的充分条件和存在性,给出了求解最优现金管理策略的参数的方程.     

随机系数离散值时间序列模型

 本文建立了q阶随机系数整值滑动平均模型。研究发现：固定指标t,该过程服从泊松分布;求得该过程的期望、方差、协方差;证明了该过程是宽平稳过程,均值与协方差均是遍历的;得到了特殊情况下模型参数的矩法估计,该估计是相合估计。通过Monte Calro模拟来验证估计结量的优劣。     

带有(2,3)转换规则的VSSI 控制图的经济设计

文章在已有VSSI 控制图基础上,增加了(2,3)转换规则,构建了相对应的控制图经济模型,给出了相应的费用函数。运用马尔可夫链方法推导出ATS、AATS、ANSS、ANOS的表达式。针对具体实例,运用遗传算法搜索了经济设计的最优解,与现有的VSSI 控制图进行了比较分析,结果表明(2,3)VSSI 控制图可以显著缩短报警时间,节约生产费用。     

泊松提升模型在中国车险索赔频率预测建模中的应用

为研究泊松提升模型在中国车险定价中的应用,将Boosting算法加入到SBS(Standardized binary split)回归树中,基于中国某公司2016年28个省份交强险保单数据,以样本内外损失函数的最小化为标准,对相关模型进行比较以选择相对较优的模型,应用得到的模型对各个变量进行单变量预测。研究结果表明:泊松提升模型优于SBS回归树模型,不存在过拟合的前提下,泊松提升模型的预测效果会随着树的深度或者迭代次数的增大而变得更优,确定了深度为3,迭代次数为15的泊松提升模型(即PBM3)为最优模型。     

通用型指数加权移动平均控制图的设计

为提高质量控制图监测微小到中等过程偏移的灵敏度,文章提出一种新的用于过程均值监控的通用型指数加权移动平均(UEWMA)控制图,该控制图是EWMA控制图的一般性推广,根据数据特征,自定义选取平滑系数λ₁,λ₂,…,λ_s,使控制效果达到最优;给出UEWMA控制图的均值与控制限的求取方法,并推导出平均运行长度(ARL)和运行长度标准偏差(SDRL);最后,研究平滑系数对该控制图性能的影响,并将其与现有控制图监测微小到中等过程偏移的灵敏度进行比较。研究结果表明,UEWMA控制图通过数据特征设计平滑系数,具有灵活性好、灵敏度高、扩展性强和控制效果好的特点。