A média móvel móvel ponderada exponencial (EWMA) é uma estatística para monitorar o processo que mede os dados de uma forma que dê cada vez menos peso aos dados à medida que eles são removidos no tempo. Comparação do gráfico de controle de Shewhart e das técnicas de controle de EWMA Para a técnica de controle de gráfico de Shewhart, a decisão sobre o estado de controle do processo a qualquer momento, (t) depende apenas da medida mais recente do processo e, claro, O grau de veracidade das estimativas dos limites de controle de dados históricos. Para a técnica de controle EWMA, a decisão depende da estatística EWMA, que é uma média ponderada exponencialmente de todos os dados anteriores, incluindo a medida mais recente. Através da escolha do fator de ponderação, (lambda), o procedimento de controle EWMA pode ser sensível a uma deriva pequena ou gradual no processo, enquanto o procedimento de controle Shewhart só pode reagir quando o último ponto de dados está fora de um limite de controle. 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 Os pontos são os dados brutos, 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) se situam entre os limites de controle. No entanto, parece haver uma tendência para cima nos últimos 5 Períodos. Gráficos de controle da média móvel ponderada com excesso para monitorar aumentos na taxa de Poisson. Citações 5 Referências Referências 24 Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: Muitas aplicações envolvem monitorar as taxas de incidência da distribuição de Poisson quando o tamanho da amostra varia ao longo do tempo. Recentemente, um par de soma cumulativa E os gráficos de controle da média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) foram propostos para enfrentar este problema, levando em consideração o tamanho variável da amostra. No entanto, argumentamos que alguns desses gráficos, que executam q Muito bem, em termos de comprimento de execução médio (ARL), pode não ser atraente na prática porque eles têm distribuições de comprimento de execução bastante insatisfatórias. Com alguns gráficos, o ARL de controle especificado (IC) é alcançado com probabilidades elevadas de corridas muito curtas e muito longas, em comparação com uma distribuição geométrica. Isso se reflete em um desvio padrão de comprimento de execução maior que o de uma distribuição geométrica e uma probabilidade elevada de falsos alarmes com corridas curtas, o que, por sua vez, prejudica a confiança dos operadores em alarmes válidos. Além disso, com muitos gráficos, o IC ARL exibe variações consideráveis com diferentes padrões de tamanhos de amostra. Sob o quadro do teste de taxa de verossimilhança ponderada, este documento sugere um novo gráfico de controle EWMA que integra automaticamente os diferentes tamanhos de amostra com o esquema EWMA. É rápido para calcular, fácil de construir e bastante eficiente na detecção de mudanças nas taxas de Poisson. Duas características importantes do método proposto são que a distribuição de comprimento de execução IC é semelhante à de uma distribuição geométrica e o IC ARL é robusto para vários padrões de variação do tamanho da amostra. Nossos resultados de simulação mostram que o gráfico proposto geralmente é mais eficaz e robusto em comparação com os gráficos EWMA existentes. Um exemplo de vigilância da saúde com base nos dados de mortalidade do Novo México é usado para ilustrar a implementação do método proposto. Texto completo Artigo Sep 2012 Qin Zhou Changliang Zou Zhaojun Wang Wei Jiang Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: Os gráficos de controle baseados na distribuição de Poisson são comumente usados para monitorar dados de contagem em atributos. No entanto, a distribuição de Poisson baseia-se na suposição de equidispersão subjacente que é limitante conforme discutido por diferentes pesquisadores na literatura. Portanto, é necessário um gráfico de controle generalizado que pode ser usado para monitorar os dados de contagem sobredispersos e subdispersos. Este artigo analisa os métodos para implementar dados de contagem dispersa e apresenta idéias para o trabalho futuro nesta área. Uma revisão abrangente da literatura para pesquisadores e profissionais é apresentada neste artigo. Copyright 2014 John Wiley amp. Sons, Ltd. Artigo Mar 2014 Aamir Saghir Zhengyan Lin Resumo abstrato Resumo: RESUMO: Um novo gráfico de controle de atributos é apresentado para monitorar processos que geram dados de contagem. O objetivo econômico do gráfico é minimizar o custo total de seus erros, uma função linear dos erros Tipo I e II. O gráfico proposto pode ser aplicado a hipóteses binomiais de Poisson, geométricas e negativas. Os limites de controle são calculados de forma otimizada, porque eles são baseados em distribuições de probabilidade exatas e usados para detectar turnos direcionais definidos em um processo. Alguns resultados numéricos são fornecidos, e os custos esperados do novo gráfico são comparados com os de um c-chart unilateral. Outros efeitos, como alterar a estrutura de custos, são mostrados graficamente. Copyright 2015 John Wiley amp Sons, Ltd. Artigo Jul 2015 Negin Enayaty Ahangar Justin R. ChimkaA Nova Carta de Controle de EWMA para Monitoramento Observações de Poisson Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: Em certos processos de produção, é necessário ou mais conveniente usar contagens de defeitos ou Conformidade por unidade de medida para indicar se um processo de produção está em controle ou não. Contas desse tipo são muitas vezes bem ajustadas por uma distribuição de Poisson. Três mapas de controle de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) são desenvolvidos neste trabalho para monitorar as contagens de Poisson. O comprimento de execução médio (ARL) e a função de probabilidade do comprimento de execução desses gráficos de controle modificados podem ser calculados exatamente usando os resultados da teoria da Cadeia de Markov. Esses quadros de controle modificados demonstram ser geralmente superiores ao quadro de controle Shewhart com base na consideração ARL. Tabelas de ARLs em controle de esses gráficos de controle modificados são dadas para auxiliar a implementação desses gráficos de controle modificados. A implementação e o design destas cartas de controle EWMA são discutidos. O uso desses gráficos de controle EWMA modificados é ilustrado com um exemplo. Artigo janeiro 1990 F. F. Gan Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: registros automáticos de saúde pública fornecem os dados necessários para a detecção rápida de surtos. Um plano adaptativo de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) é desenvolvido para sinalizar uma incidência invulgarmente elevada ao monitorar uma série temporal de contagens diárias não homogéneas de doenças. Um modelo de regressão de transição de Poisson é usado para ajustar a tendência de refluxo nas contagens e fornece previsões de um dia antes do dia seguinte. As partidas das contagens de suas previsões são monitoradas. O documento descreve uma abordagem para melhorar os sinais de dados de surtos precoce ajustando dinamicamente os pesos exponenciais para serem eficientes na sinalização de alterações laterais persistentes locais altas. Enfatizamos os sinais de surtos em situações estacionárias que são, mudanças que ocorrem após a estatística EWMA ter executado várias contagens em controle. Texto completo Artigo Jun 2009 R. S. Sparks Keighley T Muscatello D
No comments:
Post a Comment