เริ่มต้น เอง หลายตัวแปร ชี้แจง ถัว เฉลี่ยเคลื่อนที่ ควบคุม การสร้างแผนภูมิ

Self-Starting Multivariate แผนภูมิการควบคุมค่าเฉลี่ยแบบถ่วงน้ำหนักแบบลําดับค่าชี้แจง Hawkins, Douglas M Maboudou-Tchao, Edgard M ASA มหาวิทยาลัย ASQ ของ Minnesota, USA มหาวิทยาลัย Central Florida, USA. Technometrics เล่มที่ 49 ฉบับที่ 2 QICID 21099 June 2007 หน้า 199-209 List 10 00 สมาชิก 5 00.FOR ช่วงเวลาที่ จำกัด เข้าถึงเนื้อหานี้ฟรีคุณจะต้องลงชื่อเข้าใช้ New to ASQ Register here. Article Abstract บทคัดย่อนี้ขึ้นอยู่กับผู้เขียนบทคัดย่อการออกแบบแผนภูมิควบคุมเกี่ยวข้องกับการใช้พารามิเตอร์ในการควบคุมกระบวนการที่คาดว่าจะเป็นที่รู้จักกันว่า แต่ในการใช้งานอุตสาหกรรมส่วนใหญ่พารามิเตอร์ที่ไม่รู้จักและมีการประมาณในขั้นตอนพิเศษฉันออกกำลังกายการสอบเทียบนี้จะเพิ่มการสุ่ม องค์ประกอบที่มีผลต่อสมรรถนะของการทำงานและอาจส่งผลต่อสมรรถนะของแผนภูมิวิธีการเริ่มต้นด้วยตนเองที่ไม่เหมือนกันที่มีอยู่สามารถเริ่มต้นการควบคุมกระบวนการได้อย่างถูกต้องหลังจากการเริ่มต้นใช้งานโดยไม่ต้องใช้เฟสแรกขนาดใหญ่ตัวอย่างที่ 1 การศึกษานี้พัฒนาความแปรปรวนหลายตัวแปรด้วยการเปลี่ยนการอ่านกระบวนการเป็น กระแสของพาหะต่อไปนี้การกระจายพารามิเตอร์ที่แน่นอนที่รู้จักกันนี้กระแสของพาหะอาจจะใช้ในการสร้างกราฟการควบคุมใด ๆ multivariate กราฟ multivariate น้ำหนักถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักที่สร้างขึ้นเพื่อแสดงวิธีการจะมีคุณสมบัติในการควบคุมเช่นเดียวกับเมื่อกระบวนการเฉลี่ยและความแปรปรวนร่วม เมทริกซ์เป็นที่ทราบกันดีว่าการสลายตัวของแคลเซียมคาร์บอเนต resursive resursive idual, การปรับการถดถอย, แผนภูมิควบคุมหลายตัวแปร, การสลายตัว, การวิเคราะห์การถดถอย, แผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเป็นเส้นสมมุติ EWMA, เรียกใช้การแจกจ่ายการคำนวณค่าเฉลี่ยการเคลื่อนที่โดยการสุ่มตัวอย่างแบบยกกำลังหลายจุดด้วยการคำนวณค่ากำลังแทนการอ้างอิง 30. การอ้างอิงอ้างอิง 12. อย่างไรก็ตามการวิจัยเพิ่มเติมจำเป็นต้องใช้ ในเรื่องนี้เนื่องจากการถ่วงน้ำหนักที่แตกต่างกันของตัวชี้วัดอาจมีผลต่อประสิทธิภาพการบริหารจัดการของ SS-CUSUM-HCR หากมีตัวบ่งชี้เพิ่มเติมให้ใช้แผนภูมิควบคุมการเริ่มต้นด้วยตนเองหลายตัวแปรที่สามารถใช้ Sullivan and Jones 2002 Hawkins and Maboudou-Tchao 2007 แทนการรวม ตัวชี้วัดแต่ละตัวเช่นเดียวกับตัวชี้วัด RW ของเราดังนั้นวิธีการจัดการตาม SS-CUSUM จึงค่อนข้างง่ายในสถานการณ์จริงและสามารถเข้าใจได้โดยชาวประมงและผู้มีส่วนได้เสียอื่น ๆ Scandol 2003 Kelly and Codling 2006. บทคัดย่อเราแสดงให้เห็นถึงกฎการควบคุมการเก็บเกี่ยวโดยพิจารณาจากการเริ่มต้นด้วยตัวเอง แผนภูมิการควบคุม SS-CUSUM สะสมที่สามารถรักษาระดับของปลาได้ในระดับสถานะเริ่มต้น SS-CUSUM เป็นเครื่องมือตรวจสอบตัวบ่งชี้ที่ใช้กันโดยทั่วไปในวิศวกรรมควบคุมคุณภาพและไม่จำเป็นต้องมีชุดข้อมูลเป็นเวลานานหรือจุดอ้างอิงที่กำหนดไว้ล่วงหน้า จุดสังเกตใน SS-CUSUM จะถูกปรับเทียบในรูปแบบของการวิ่งซึ่งหมายความว่าจะได้รับการอัพเดตอย่างต่อเนื่องเมื่อมีการสังเกตใหม่ SS-CUSUM สามารถเริ่มต้นได้โดยมีเพียงสองข้อสังเกตในชุดข้อมูลครั้งและสามารถ ใช้เวลานานก่อนที่จะมีวิธีการอื่น ๆ อีกไม่นานหลังจากข้อมูลเริ่มแรกสามารถตรวจสอบตัวชี้วัดของหุ้นได้หลากหลาย แต่ในการศึกษานี้เราแสดงให้เห็นถึงวิธีการที่ใช้ดัชนีชี้วัดทั้งสองตัวบ่งชี้การสรรหาบุคลากรและตัวบ่งชี้ที่มีขนาดใหญ่จาก การประมงแบบจำลองเราสมมติว่าไม่มีข้อมูลประวัติชีวิตใด ๆ นอกจากข้อมูลบ่งชี้ทั้งสองและระดับการเก็บเกี่ยวปัจจุบันเมื่อ SS-CUSUM เริ่มต้นสัญญาณ ที่เกิดขึ้นจาก SS-CUSUM เรียกกฎการควบคุมการเก็บเกี่ยว SS-CUSUM-HCR ซึ่งการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในชุดเวลาตัวบ่งชี้จะถูกคำนวณและใช้เป็นตัวปรับค่าสำหรับการอัพเดต TAC รวมที่สามารถจับได้ทั้งหมดการศึกษาของเราแสดงให้เห็นว่า SS-CUSUM - HCR สามารถรักษาระดับของปลาได้ในระดับเริ่มต้นของสถานะแม้กระทั่งสำหรับรัฐเริ่มต้น แต่มีขอบเขต จำกัด หากการประมงอยู่ในสถานะที่ไม่พึงประสงค์เช่นการยุบหุ้นเราจะพูดถึงวิธีการที่ SS-CUSUM สามารถปรับตัวเพื่อย้ายได้ นอกเหนือจากกลยุทธ์การจัดการสถานะหากมีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสถานะที่พึงประสงค์ของการประมงบทความฉบับเต็มกันยายน 2015.Deepak George Pazhayamadom Ciarn J Kelly Emer Rogan Edward Codling เพื่อตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยในการสังเกตมาตรฐานของ เรื่องใหม่มีแผนภูมิการควบคุมที่มีอยู่ในวรรณคดี SPC หลายตัวแปร 14151617181920212223 วิธีการทั้งหมดเหล่านี้ถือว่าเวกเตอร์การสังเกตเป็นอิสระและมีการกระจายตามปกติและสังเกตการณ์ n เท่ากันเว้นระยะ บทคัดย่อในการศึกษาหัวใจ SHARE Framingham ของสถาบันหัวใจแห่งชาติสถาบันปอดและเลือดหนึ่งงานสำคัญคือการตรวจสอบตัวแปรสุขภาพต่างๆเช่นความดันโลหิตและระดับคอเลสเตอรอลเพื่อให้สามารถตรวจพบรูปแบบระยะยาวที่ไม่สม่ำเสมอได้เร็วที่สุดเท่าที่จะทำได้และ การรักษาทางการแพทย์บางอย่างที่ใช้ในเวลาที่เหมาะสมเพื่อหลีกเลี่ยงโรคหลอดเลือดหัวใจร้ายแรงเช่นโรคหลอดเลือดสมองเพื่อจัดการกับการใช้งานประเภทนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพเราเสนอวิธีการทางสถิติแบบใหม่ที่เรียกว่า multivariate MDYSS ใน MDYSS วิธีการ MDySS รวมจุดแข็งที่สำคัญของ multivariate longitudinal การวิเคราะห์ข้อมูลและการควบคุมกระบวนการทางสถิติหลายตัวแปรและจะทำให้การตัดสินใจเกี่ยวกับรูปแบบตามยาวของเรื่องโดยการเปรียบเทียบกับวิชาอื่น ๆ ข้าม sectionally และโดยการตรวจสอบตามลำดับเช่นกันตัวเลขการศึกษาแสดงให้เห็นว่า MDySS ทำงานได้ดีในทางปฏิบัติ Copyright 2015 John Wiley Sons, Ltd สงวนลิขสิทธิ์ พ. ศ. 2558 John Wiley Sons, Ltd. F ull - ข้อความบทความมีนาคม 2015. การประเมินค่าพารามิเตอร์สามารถมีขนาดใหญ่มากในช่วงเริ่มต้นของการตรวจสอบเมื่อข้อมูลไม่มากสามารถใช้ได้ซัลลิแวนและโจนส์ 2002 ระบุปัญหาของการปนเปื้อนในช่วงต้นของการประมาณค่าพารามิเตอร์และชี้ให้เห็นว่า วิธีการเริ่มต้นด้วยตนเองได้รับการเสริมด้วยการวิเคราะห์ย้อนหลังอย่างถี่ถ้วนเมื่อข้อมูลที่มีความเชี่ยวชาญได้รับการรวบรวม Hawkins and Maboudou-Tchao 2007 และ Maboudou-Tchao and Hawkins 2011 ได้กล่าวถึงปัญหาเกี่ยวกับการประมาณค่าพารามิเตอร์ที่ปนเปื้อนซึ่งชี้ให้เห็นว่านอกเหนือจากการตรวจสอบด้วยแผนภูมิ selfstarting หนึ่งควรใช้วิธีการเริ่มต้นด้วยตนเองโดยเริ่มจากการสังเกตการณ์กระบวนการล่าสุดและการทำงานย้อนกลับไปยังข้อบังคับเบื้องต้น Self-st บทคัดย่อเราให้ภาพรวมและมุมมองเกี่ยวกับการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล Phase I เพื่อใช้ในการปรับปรุงกระบวนการและแผนภูมิควบคุมในระยะที่ 1 เน้นการทำความเข้าใจความแปรปรวนของกระบวนการประเมินความคงตัวของกระบวนการกระบวนการสืบสวน การปรับปรุงรูปแบบการควบคุมที่เหมาะสมและการให้ค่าประมาณของพารามิเตอร์แบบควบคุมในการควบคุมในบทความของเราเราทบทวนและสังเคราะห์การพัฒนาที่สำคัญหลายอย่างที่เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลกระบวนการในเฟส I เราให้มุมมองของเรา ของประเด็นสำคัญและการพัฒนาในการวิเคราะห์ระยะที่ 1 เราระบุแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในปัจจุบันและโอกาสบางอย่างสำหรับการวิจัยในอนาคตในหัวข้อนี้บทความฉบับสมบูรณ์กรกฎาคม 2014.L Allison Jones-Farmer WH Woodall SH Steiner CW Champ เพื่อหาข้อมูลเพิ่มเติม MLE สำหรับเวลา t มันเป็นสิ่งจำเป็นที่จะหา MLE สำหรับสามพารามิเตอร์ที่ไม่รู้จัก m 0 m 1 และ s 2 และหลังจากนั้นหาเวลา t ที่เพิ่มสมการ 10 หรือ 11 T เขาจะทำโดยการใช้ตัวประมาณจากสมการ 12 15 บทคัดย่อซ่อนการเกิดเหตุพิเศษของการแปรปรวนและการระบุเวลาที่เกิดขึ้นเป็นสองกิจกรรมที่สำคัญในกลยุทธ์การปรับปรุงคุณภาพใด ๆ การตรวจหาการเปลี่ยนแปลงของกระบวนการสามารถทำได้ การใช้แผนภูมิควบคุมแผนภูมิเหล่านี้แผนภูมิ CUSUM เริ่มต้นด้วยตัวเองถูกสร้างขึ้นเพื่อตรวจจับการเปลี่ยนแปลงที่มีขนาดเล็กและมีการใช้งานโดยไม่มีเฟส I หรือความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับพารามิเตอร์ของกระบวนการในการประมาณเวลาของการเปลี่ยนแปลงที่ตรวจพบ CUSUM แต่การทดลองแสดงให้เห็นว่า MLE มีขนาดเล็กและข้อผิดพลาดมาตรฐานบทความนี้เสนอการใช้แผนภูมิ CUSUM แบบเริ่มต้นด้วยตนเองและ MLE ของจุดเปลี่ยนในชุดของการสังเกตการณ์ที่เป็นอิสระตามมาตรฐาน Performance คือการศึกษากับการจำลองแบบมอนติคาร์โลแสดงให้เห็นว่าการใช้ MLE ลดอคติของการประมาณค่าจุดเปลี่ยนนอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นว่าการสังเกตเป็นพิเศษ หลังจากการเปลี่ยนแปลงถูกตรวจพบสามารถใช้ในการปรับปรุงการประมาณเวลาการเปลี่ยนแปลงได้ลิขสิทธิ์ 2013 John Wiley Sons, Ltd. Article Jun 2014.Vctor G Tercero Gmez Alvaro Cordero Franco Angel Prez Blanco Alberto Hernndez Luna ข้อมูลทางประวัติศาสตร์เกี่ยวกับ l 0 และ. r 0 ของคุณลักษณะด้านคุณภาพมักไม่สามารถใช้ได้ก่อนที่การผลิตจะเริ่มขึ้นเอกสารเกี่ยวกับแผนภูมิควบคุมได้ตรวจสอบแผนผังแผนภูมิควบคุมด้วยตัวเองซึ่งขึ้นอยู่กับการประมาณค่าพารามิเตอร์ซึ่งได้รับการปรับปรุงด้วยการสังเกตใหม่ ๆ ดู Hawkins 1987 Quesenberry 1991, Tsai, Lin และ Wu 2004, 2005, Hawkins and Tchao 2007, He, Jiang, and Shu 2008, Li, Zhang และ Wang 2009 อย่างไรก็ตามแผนภูมิควบคุมด้วยตนเองเหล่านี้ต้องมีจำนวนตัวอย่างน้อยที่สุดเพื่อให้ได้ค่าประมาณที่ดีและ คุณสมบัติทางสถิติของพวกเขาจะถูกคำนวณโดยทั่วไปเกี่ยวกับบริบทระยะยาว บทสรุปเมื่อเร็ว ๆ นี้แผนภูมิควบคุมที่วางแผนสร้างสถิติที่มีการแจกแจง St นักเรียนได้รับการนำเสนอเป็นทางออกที่มีประสิทธิภาพในการดำเนินการ SPC การควบคุมกระบวนการทางสถิติในการผลิตแบบสั้น ๆ โดยที่ขนาดของกระบวนการควบคุมในการควบคุมมีค่าเฉลี่ยตั้งแต่ 0 ถึง 1 รู้จักขนาด priori ขนาดกะจะวัดเป็นหลายส่วนของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานในกระบวนการควบคุม 0 แต่ในทางปฏิบัติที่จุดเริ่มต้นของระยะการผลิตจะไม่ทราบค่าของการเปลี่ยนแปลงครั้งถัดไปและ 0 ดังนั้นผลที่เกิดขึ้นจริง shift จะแตกต่างจากค่าที่สันนิษฐานไว้ในขั้นตอนของการออกแบบแผนภูมิซึ่งผลการดำเนินงานของแผนภูมิควบคุมสามารถได้รับผลกระทบอย่างจริงจังเพื่อแก้ปัญหานี้กระดาษนี้จะตรวจสอบประสิทธิภาพทางสถิติของแผนภูมิ Shewhart, EWMA และ CUSUM สำหรับการผลิตสั้น ๆ ขนาดไม่เป็นที่รู้จักและสร้างแบบจำลองโดยการแจกแจงทางสถิติการวิเคราะห์เชิงตัวเลขอย่างกว้างขวางช่วยให้สามารถเปรียบเทียบคุณสมบัติของสามแผนภูมิและ d iscussed เมื่อการกระจายแบบสม่ำเสมอและรูปสามเหลี่ยมถูกใช้โดยผู้ปฏิบัติงานที่มีคุณภาพเพื่อให้พอดีกับขนาดกะที่ไม่รู้จักตัวอย่างที่ใช้อธิบายได้ถูกนำมาใช้เพื่อแสดงให้เห็นถึงการปฏิบัติที่ดีที่สุดในบรรดาแผนภูมิสามข้อที่สอบสวนบทความมกราคม 2013.Giovanni Celano Philippe Castagliola Sergio Fichera George Nenes ตามที่ได้รับการยกย่องในวรรณคดีมักไม่เพียงพอที่จะสรุปพฤติกรรมที่มีการวิ่งยาวโดย ARL โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแผนภูมิควบคุมการเริ่มต้นของตนเอง Jones 13 ในฐานะที่เป็นทางเลือกเราจะใช้ฟังก์ชันอันตราย H 1 r H 2 r ที่แนะนำโดย Hawkins และ Maboudou-Tchao 7, โดยที่ H 1 r เป็นความน่าจะเป็นที่ความยาวที่รันเท่ากับ r และ H 2 r เป็นความน่าจะเป็นที่ความยาวไหลเท่ากับ r หรือเป็นจำนวนมากโปรดสังเกตว่าถ้าความยาวไหลดังต่อไปนี้เกิดการกระจายตัวทางเรขาคณิต ค่าคงที่ซึ่งตรงกันข้ามคือ ARL บทคัดย่อแผนภูมิควบคุมแบบไม่ใช้พารามิเตอร์จะมีประโยชน์ในการควบคุมกระบวนการทางสถิติเมื่อความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการแจกแจงกระบวนการขั้นพื้นฐานขาดความรู้หรือมีข้อ จำกัด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการวัดกระบวนการเป็นแบบหลายตัวแปรบทความนี้มีการพัฒนาวิธีการใหม่ด้วยตนเองหลายตัวแปรสำหรับการตรวจสอบพารามิเตอร์ตำแหน่ง มันขึ้นอยู่กับการปรับการจัดอันดับเชิงพื้นที่หลายตัวแปรเพื่อการตรวจสอบแบบต่อเนื่องในบรรทัดรุ่นที่ถ่วงน้ำหนักของการทดสอบตามลำดับจะใช้ในการกำหนดสถิติการจัดทำแผนภูมิโดยการรวมการควบคุมค่าเฉลี่ยแบบถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักแบบแผนมันมีประสิทธิภาพในการกระจายข้อมูลที่ไม่ปกติ, ง่ายในการสร้างได้อย่างรวดเร็วในการคำนวณและยังมีประสิทธิภาพมากในการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงกระบวนการหลายตัวแปรโดยเฉพาะอย่างยิ่งกะขนาดเล็กหรือปานกลางที่เกิดขึ้นเมื่อการกระจายกระบวนการเป็นอย่างหนักหรือเบ้เนื่องจากหลีกเลี่ยงความจำเป็นในการรวบรวมข้อมูลที่มีความยาวขั้นตอนก่อนการสร้างแผนภูมิและ ไม่ต้องการความรู้เกี่ยวกับการแจกจ่ายที่ใช้โปร กราฟการควบคุมที่เป็นประโยชน์มีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์เริ่มต้นหรือในระยะสั้นตัวอย่างข้อมูลที่แท้จริงจากกระบวนการผลิตไวน์ขาวแสดงให้เห็นว่ามีการดำเนินการค่อนข้างดี 2012 Wiley Periodicals, Inc เรือยุทธศาสตร์โลจิสติกส์ 59 91 110, 2012.Full-text Article Mar 2012Changliang Zou Zhaojun วัง Fugee Tsung. Self เริ่มต้นหลายตัวแปรแผนภูมิการควบคุมน้ำหนักถ่วงน้ำหนักแบบมีส่วนถอยหลังชี้แจงหมายเหตุเสมอทบทวนการอ้างอิงของคุณและทำการแก้ไขใด ๆ ที่จำเป็นก่อนที่จะใช้ให้ความสนใจกับชื่อตัวพิมพ์ใหญ่และวันที่คำอธิบายภารกิจของ Technometrics คือการมีส่วนร่วม การพัฒนาและการใช้วิธีการทางสถิติในด้านกายภาพเคมีและวิศวกรรมศาสตร์เนื้อหาของเอกสารประกอบไปด้วยเอกสารที่อธิบายถึงเทคนิคทางสถิติใหม่ ๆ แสดงให้เห็นถึงการประยุกต์ใช้วิธีทางสถิติที่เป็นที่รู้จักหรือวิธีทบทวนปัญหาหรือปรัชญาในสาขาวิชาสถิติหรือ วิทยาศาสตร์เมื่อเอกสารดังกล่าวสอดคล้องกับภารกิจของวารสารการประยุกต์ใช้วิธีการที่เสนอคือ ถูกต้องโดยปกติจะเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นจริงในทางกายภาพเคมีหรือวิทยาศาสตร์ทางวิศวกรรมบทความในวารสารสะท้อนการปฏิบัติที่ทันสมัยซึ่งรวมถึงการเน้นวิธีการทางสถิติใหม่ ๆ ในการคัดกรองการสร้างแบบจำลองการกำหนดรูปแบบและการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงที่ใช้ประโยชน์จากความใหญ่โต ความสามารถในการประมวลผลเอกสารยังสะท้อนให้เห็นถึงความเปลี่ยนแปลงในทัศนคติเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลเช่นการทดสอบสมมติฐานอย่างเป็นทางการน้อยกว่ารูปแบบที่พอดีกับการวิเคราะห์แบบกราฟิกและในด้านการประยุกต์ใช้งานที่สำคัญได้รับการจัดการอย่างไรเช่นการประกันคุณภาพผ่านการออกแบบที่มีประสิทธิภาพมากกว่าการตรวจสอบอย่างละเอียด 1955-2011 Vol 1, No 1 - Vol 53, No 4. กำแพงเคลื่อนที่หมายถึงช่วงเวลาระหว่างฉบับล่าสุดที่มีอยู่ใน JSTOR และปัญหาที่ตีพิมพ์เมื่อเร็ว ๆ นี้ของวารสาร Moving walls โดยทั่วไปจะแสดงเป็นเวลาหลายปีในบางกรณีผู้จัดพิมพ์ได้เลือกที่จะมี zero moving wall ดังนั้นปัญหาปัจจุบันของพวกเขาจึงมีอยู่ใน JSTOR ในไม่ช้าหลังจากที่มีการตีพิมพ์หมายเหตุในการคำนวณการเคลื่อนที่ กำแพงปีปัจจุบันจะไม่ถูกนับตัวอย่างเช่นถ้าปีปัจจุบันคือปีพศ. 2551 และวารสารมีกำแพงเคลื่อนที่ 5 ปีมีบทความจากปีพศ. 2545 มีข้อกำหนดเกี่ยวกับกำแพงที่เคลื่อนที่กำแพงเมืองถาวรที่ไม่มีการเพิ่มวอลุ่มใหม่ ไปยังคลังเก็บรวบรวมวารสารที่รวมกับชื่อเรื่องวารสารฉบับสมบูรณ์ที่ไม่ได้เผยแพร่อีกต่อไปหรือที่ได้รับการรวมเข้ากับชื่อเรื่องอื่น ๆ วิทยาศาสตร์คณิตศาสตร์คณิตศาสตร์สถิติคอลเลคชันคอลเลคชันคอลเลคชันสถิติคณิตศาสตร์สถิติคอลเล็กชันสถิติคณิตศาสตร์คอลเลกชัน Corporate For คอลเลกชันการประเมินผลการเข้าถึงแบบใหม่ไม่สามารถใช้ได้แผนภูมิการควบคุมหลายรูปแบบเป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการควบคุมคุณภาพอุตสาหกรรมการอภิปรายทั่วไปของพวกเขาอาศัยข้อสันนิษฐานว่าพารามิเตอร์ในกระบวนการควบคุมเป็นที่รู้จักกันในนามความเป็นจริงมากขึ้นคือผู้ปฏิบัติงานเสียบพารามิเตอร์ ประมาณการที่รวบรวมมาจากตัวอย่างพิเศษ I sample เพื่อสร้างค่าพารามิเตอร์สำหรับแผนภูมิ แต่ ไม่มีตัวอย่างจะสร้างพารามิเตอร์กระบวนการที่แน่นอนและข้อผิดพลาดแบบสุ่มที่เล็กมากแปลเป็นการบิดเบือนอย่างรุนแรงของพฤติกรรมการทำงานโดยเฉพาะอย่างยิ่งของแผนภูมิที่มีความละเอียดอ่อนและอาจมีผลต่อประสิทธิภาพของแผนภูมิเรียกว่าวิธีการเริ่มต้นด้วยตนเองสามารถเริ่มต้นการควบคุมกระบวนการได้ทันทีหลังจากเริ่มต้น โดยไม่มีขั้นตอนเบื้องต้นของเฟสขนาดใหญ่ I ตัวอย่าง Univariate วิธีการเริ่มต้นด้วยตนเองสำหรับการแปลงกระแสข้อมูลที่ไม่รู้จักพารามิเตอร์ของการอ่านกระบวนการเป็นลำดับพารามิเตอร์ที่รู้จักกันได้มีให้ใช้งานมานานแล้วในขณะนี้บทความนี้พัฒนาความเทียบเท่าหลายตัวแปรโดยการให้วิธีการแปลง การอ่านกระบวนการในกระแสข้อมูลของเวกเตอร์หลังจากการแจกแจงพารามิเตอร์ที่แน่นอนแม้ว่าแนวทางของเราอยู่ห่างไกลจากข้อเสนอแรกสำหรับการสร้างแผนภูมิข้อมูลหลายตัวแปรด้วยตัวเองเราเชื่อว่านี่เป็นครั้งแรกที่ดำเนินการโดยเปลี่ยนกระบวนการที่ไม่รู้จัก พาหะเป็นเวกเตอร์พารามิเตอร์ที่รู้จักกันในมิติเดียวกันกระแสของพาหะนี้มีศักยภาพในการใช้ I n โดยเฉพาะอาจใช้เพื่อสร้างแผนภูมิการควบคุมหลายตัวแปรเช่น Hotelling s T หรือวิธีการ cusum หลายตัวแปรใด ๆ เราแสดงให้เห็นถึงการใช้สตรีมที่เปลี่ยนไปเพื่อสร้างแผนภูมิถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักแบบหลายตัวแปรที่มีการอธิบายด้วยเส้นโค้งโดยมีส่วนหน้าเริ่มต้นด้วยตนเอง แผนภูมินี้หรือแผนภูมิอื่น ๆ จะมีคุณสมบัติควบคุมเหมือนกันเหมือนกับว่ากระบวนการที่แท้จริงหมายถึงและเมทริกซ์ความแปรปรวนเป็นที่รู้จักกันดีดังนั้นจึงช่วยให้การควบคุมหลายตัวแปรสามารถดำเนินการต่อไปได้โดยไม่ต้องใช้ขั้นตอนการรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่และมีค่าใช้จ่าย