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。     

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。     

两个系统因素影响下的联合动态均值图

本文研究了两个系统因素下过程控制中样本容量和抽样区间的联合动态均值图（VSSI）,并利用马氏链方法研究了动态均值图的性质。结果表明：VSSI图比VSS图,VSI图及FSSI图能更快地发现过程均值的漂移,因此,VSSI图对于快速检测遭受不同类型系统因素的过程更加有效,且对均值的敏感性增加,最后给出了联合动态均值图在生产中的一个应用实例。     

基于马氏链模型的图优化设计

文章针对生产过程存在质量异常和设备故障的情况,用Xˉ图对过程进行监控。根据过程的实际状态和抽样观测结果,构建了一个二维马尔可夫链,在综合考虑误判损失、停产损失、抽样及维修成本等基础上,提出了图的优化设计方法;分析了平均故障间隔时间对控制限系数、样本容量、抽样区间及单位时间平均损失的影响。     

可变抽样区间泊松EWMA控制图的经济设计

文章主要讨论质量特性值服从泊松分布时,可变抽样区间的指数加权移动平均(EWMA)控制图的经济设计问题.首先建立可变抽样区间泊松EWMA控制图的经济模型,使期望总费用期望总费用最小来确定参数的最优值；其次用遗传算法来寻找经济模型的最优解；最后对可变抽样区间泊松EWMA控制图的经济模型进行最优性分析.     

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.     

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.     

六西格玛管理中小波动控制图

控制图自休哈特创立以来,不断得到改进和优化,形成了多种类型的控制图,如常规控制图、通用控制图、小波动控制图、小批量控制图、多元控制图、选择控制图等等。上一期介绍了常规控制图,这一期将介绍小波动控制图的制作方法。无论是计量值还是计数值的常规控制图,图上的任一点只利用了过程当前样本的信息,而没有考虑所抽取的其他样本的信息,因此对过程的小波动(尤其是小于1σ的波动)不够灵敏。为了克服此缺陷,在休哈特控制图后,又出现了控制过程小偏移的累积和控制图(C U S U M)和指数加权移动平均控制图(E W M A)。这两种图适用于对连续…     

基于Excel的动态-s统计质量控制图系统的构建

文章利用Excel变量、函数和数据处理功能,通过建立动态-s控制图系统,从而方便、快捷的实现了统计质量管理,从检测数据添加、参数计算到-s控制图的同步运算和展示过程。     

CUSUM和Cuscore控制图平均运行长度上界的估计

平均运行长度(ARL)是判断一类控制图监测变点效果好坏的重要工具.文章首先给出了特征指数取值(0,1)且均值不为常数时CUSUM控制图在Levy稳定过程中ARL上界的估计,改进了均值为常数时的结论;随后给出了特征指数取值(0,1)且均值不为常数时Cuscore控制图在Levy稳定过程中ARL上界的近似估计,完善了特征指数取值(0,2]时Cuscore控制图ARL的估计;最后通过数值模拟比较了两种控制图在监测Levy稳定过程均值变点中的效果和差异,结果表明Cuscore控制图比CUSUM控制图的监测效果好.     

小批量生产的单值统计控制图

单值控制图主要是在每批产品或每一抽样间隔内只能得到一个观测值的情况下，用于判断生产过程的平均值是否保持在所要求的水平。常规单值控制图的控制限是根据从正常生产条件下所生产的产品中至少抽取50件产品来制订的。如果生产的批量不大或者在生产开始阶段，这个规定就使常规控制图不能有效地使用。本文设计样本数据较少时单值控制图的控制限，使得不论所检验的产品多少，都能可靠地使用。一、常规单位控制图的控制限我们知道，影响产品质量的因素有系统性因素（或异常因素）和随机性因素两类。如果生产过程中只有随机因素影响产品的质量…     

规模以下工业抽样调查的新发展——永久随机数法抽样技术的引入

永久随机数(Pemanent Random Numbers)法抽样技术在调查中的应用近几年蓬勃兴起，主要集中在农业调查以及能源调查方面。在这一抽样技术中，抽样框的每个单元都被赋予从区间(0，1)产生的随机数，并保留下来，不再改变。随机数具有某一特征的单元将入样。因为     

整群抽样成数抽样平均误差的正确计算方法——关于两种计算公式的对比

整群抽样是一种重要的抽样调查。其方法简便,易于采用,特别是当总体很大而不便于单个地抽选调查单位时,更为适宜。在抽样调查中,计算抽样平均误差是一项重要的内容,它是进行统计推断,尤其是对总体指标进行区间估计的基础。如果抽样平均误差计算失准,会直接影响区间估计的准确性。但是,在统计学界对整群抽样一直混用着两个根本不同的成数抽样平均误差计算公式。     

残差控制图检测能力分析及效率评价

当质量过程呈现自相关现象时,残差控制图是解决其控制问题的有效方法之一.但是与常规控制图相比较,两者检测性能有很大不同.本文应用检测能力指数和平均链长两种衡量指标,评价了质量过程为AR(1)的残差控制图对异常状态的检测能力.     

自相关过程的ARMA控制图

由于自相关过程违背了过程输出数据独立性的假定,使得常规控制图的有效性降低。ARMA控制图技术使用自回归移动平均模型作为统计量,依据两个信噪比指标来确定适宜的参数值。文章运用平均链长(ARL)系统研究了ARMA控制图的检测性能,并与残差图进行了比较。模拟结果表明,在自相关条件下,ARMA控制图对均值偏移具有较高的检测灵敏性。     

基于梯度统计量的逆抽样下风险差的置信区间构建

通过逆抽样过程获得的分布又称为负二项分布,在流行病学研究和二分类变量分布的研究中应用极为广泛。因此,提出两种基于梯度统计量的逆抽样下风险差的置信区间的构建方法,分别依据风险差的极大似然估计(MLE)和方差最小无偏一致估计量(UMVUE)。与现有的WALD方法和得分方法相比,该方法所构建置信区间的优点在于:置信区间构建方法既不需要计算Fisher信息阵也不需要计算其逆矩阵,可使计算得以大大简化;对所提出的基于梯度统计量的置信区间构建方法进行蒙特卡洛模拟研究,模拟结果表明提出的构建方法可以得到很好的覆盖概率和较短的区间宽度。     

角度质量控制图的特性及分析

文章研究角度质量控制图在典型分布、样本统计量与抽样分布、控制界限表达形式和过程能力指数等方面的特性.与传统的计量控制图相比,这些特性反映了方向数据统计与传统的概率统计在研究方法与结果的表达形式上的明显区别.