Geometrisch Gleitende Durchschnitts Kontroll Diagramme

Durchschnittliche Lauflängen geometrischer Verschiebungsdurchschnitts-Diagramme nach numerischen Methoden Robinson, P. B. Ho, T. Y. (1978, ASQC und die American Statistical Association) Amerikanisches Telefon und Telegraph Company, New York, USA Ortho Diagnostics, Inc. Raritan, NJ Technometrics Bd. 20 Nr. 1 QICID: 8782 Februar 1978 pp. 85-93 Liste 10.00 Mitglied 5.00 Dieser Artikel ist online nicht verfügbar. Kontaktieren Sie uns, um einen Scan des Archivs im PDF-Format zu erhalten. Neu bei ASQ REGISTER HIER. Article Abstract Ein numerisches Verfahren zur tabellarischen Darstellung der durchschnittlichen Lauflängen (ARLs) von geometrischen gleitenden Durchschnittsdiagrammen. Sowohl ein - als auch zweiseitige ARLs sind für verschiedene Einstellungen der Regelgrenzen, Glättung konstant und Verschiebung des Nennpegels des Prozessmittels angegeben. Wo ein Vergleich möglich ist, stimmen die tabellierten ARLs mit den von Roberts 3, 4 unter Einsatz von Simulationstechniken überein. Qualitätskontrolle (QC), Kontrolldiagramme, Durchschnittliche Lauflänge (ARL), Mittlere Zeit zwischen Ausfällen (MTBF), Statistiken von Thibaut Weise, Sofien Bouaziz, Hao Li, Mark Pauly - ACM Transactions on Graphics Abbildung 1: Unser System erfasst und verfolgt die Gesichtsausdrucksdynamik der Benutzer (graue Renderings) in Echtzeit und ordnet sie einem digitalen Zeichen (farbige Renderings) auf dem gegenüberliegenden Bildschirm zu, um virtuelle Begegnungen im Cyberspace zu ermöglichen Abbildung 1: Unser System erfasst und verfolgt die Gesichtsdynamik der Benutzer (graue Renderings) in Echtzeit und ordnet sie einem digitalen Zeichen (farbige Renderings) auf dem gegenüberliegenden Bildschirm zu, um die virtuellen Begegnungen zu ermöglichen Im Cyberspace. Dieses Papier präsentiert ein System für Performance-basierte Charakter-Animation, die es jedem Benutzer ermöglicht, die Gesichtsausdrücke eines digitalen Avatar in Echtzeit zu kontrollieren. Der Benutzer wird in einer natürlichen Umgebung mit einem nicht intrusiven, kommerziell verfügbaren 3D-Sensor aufgezeichnet. Die Einfachheit dieser Erfassungsvorrichtung kommt auf die Kosten eines hohen Rauschpegels in den erfassten Daten. Zur effektiven Abbildung von 2D-Bildern mit niedriger Qualität und 3D-Tiefenkarten bis hin zu realistischen Gesichtsausdrücken, stellen wir einen neuartigen Gesichtsverfolgungsalgorithmus vor, der die Geometrie und die Texturregistrierung mit vorgefertigten Animations-Priors in einer einzigen Optimierung kombiniert. Formuliert als maximale a posteriori Schätzung in einem reduzierten Parameterraum, nutzt unsere Methode implizite zeitliche Kohärenz, um das Tracking zu stabilisieren. Wir zeigen, dass überzeugende 3D-Gesichtsdynamik in Echtzeit ohne den Einsatz von Gesichtsmarkierungen, intrusiver Beleuchtung oder komplexer Scan-Hardware rekonstruiert werden kann. Dies macht unser System einfach zu implementieren und erleichtert eine Reihe neuer Anwendungen, z. B. Im digitalen Gameplay oder sozialen Interaktionen. Von Igor Malioutov, Regina Barzilay - In Proceedings of the Jahrestagung der Association for Computational Linguistics (COLING-ACL 2006. 2006. Wir betrachten die Aufgabe der unüberwachten Vorlesungssegmentierung Wir formalisieren die Segmentierung als grafische Aufteilungsaufgabe, die den normalisierten Schnitt optimiert Kriterium Unser Ansatz bewegt sich über lokale Vergleiche hinaus und berücksichtigt langwierige Zusammenhalt Abhängigkeiten. Unsere Ergebnisse zeigen, dass global a. Wir betrachten die Aufgabe der unüberwachten Vorlesungssegmentierung. Wir formalisieren Segmentierung als grafische Aufteilung Aufgabe, die das normierte Schnittkriterium optimiert Die Ergebnisse zeigen, dass eine globale Analyse die Segmentierungsgenauigkeit verbessert und bei Vorhandensein von Spracherkennungsfehlern robust ist. 1 WO-Glättungsansätze - die EWMA-Glättung und die anisotrope Diffusion 43sEWMA Die von SW Roberts entwickelte exponentiell gewichtete gleitende Mittelglättung (-Roberts, 1959-) wird berechnet, indem Zählungen von Wörtern addiert werden, die in angrenzenden Sätzen zu dem aktuellen Satzmerkmalsvektor auftreten. Diese Zählungen werden nach ihrem Abstand vom aktuellen Satz gewichtet:. Von Martin A. Lindquist. 2008. In den letzten Jahren gab es ein explosives Wachstum in der Zahl der Neuroimaging-Studien, die unter Verwendung der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI) durchgeführt wurden. Deutsch: bio-pro. de/de/region/freiburg/magaz...6/index. html. Englisch: bio-pro. de/en/region/freiburg/magaz...6/index. html Das Feld, das sich um die Erfassung und Auswertung von fMRI - Daten erweitert hat, In den letzten Jahren gab es ein explosives Wachstum in der Zahl der Neuroimaging-Studien, die unter Verwendung der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI) durchgeführt wurden. Das Feld, das um die Akquisition und Analyse von fMRI-Daten gewachsen ist, ist eigens interdisziplinär und beinhaltet ua Beiträge von Forschern aus Neurowissenschaften, Psychologie, Physik und Statistik. Eine Standard-fMRI-Studie führt zu massiven Mengen an verrauschten Daten mit einer komplizierten räumlich-zeitlichen Korrelationsstruktur. Statistiken spielen eine entscheidende Rolle beim Verständnis der Natur der Daten und der Erlangung relevanter Ergebnisse, die von Neurowissenschaftlern genutzt und interpretiert werden können. In dieser Arbeit diskutieren wir die Analyse von fMRI-Daten, von der anfänglichen Erfassung der Rohdaten bis hin zur Verwendung bei der Lokalisierung der Hirnaktivität, was Schlußfolgerungen über die Gehirnkonnektivität und Vorhersagen über psychische oder Krankheitszustände macht. Entlang des Weges illustrieren wir interessante und wichtige Themen, in denen die Statistik bereits eine entscheidende Rolle spielt. Wir versuchen auch, Bereiche zu illustrieren, in denen Statistiken vielleicht nicht mehr ausgeschöpft sind und zukünftig eine größere Rolle spielen werden. Von Nong Ye, Senior Member, Sean Vilbert, Qiang Chen - IEEE Trans. Rel. 2003. AbstractRelability und Servicequalität aus Informationssystemen sind durch Cyberintrusionen bedroht. Um Informationssysteme vor Intrusionen zu schützen und somit Zuverlässigkeit und Servicequalität zu gewährleisten, ist es höchst wünschenswert, Techniken zu entwickeln, die Intrusionen detektieren. Viele Einbrüche manife. AbstractRelability und Servicequalität aus Informationssystemen sind durch Cyberintrusionen bedroht. Um Informationssysteme vor Intrusionen zu schützen und somit Zuverlässigkeit und Servicequalität zu gewährleisten, ist es höchst wünschenswert, Techniken zu entwickeln, die Intrusionen detektieren. Viele Intrusionen manifestieren sich in anomalen Veränderungen in der Intensität der Ereignisse, die in Informationssystemen auftreten. In dieser Studie werden zwei EWMA-Techniken angewandt, getestet und verglichen, um anomale Veränderungen der Ereignisintensität für die Intrusion Detection zu erkennen: EWMA für autokorrelierte Daten und EWMA für nicht korrelierte Daten. Verschiedene Parametereinstellungen und deren Auswirkungen auf die Leistungsfähigkeit dieser EWMA-Techniken werden ebenfalls untersucht, um Leitlinien für die praktische Anwendung dieser Techniken zu liefern. Index-BegriffeAnomalie-Erkennung, Computer-Audit-Daten, exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt (EWMA), Informationssicherung, Intrusion Detection. N-Schichten 3642. Die EWMV-Steuerdiagramme 37, 43 sind zum Erfassen von Varianzänderungen ausgelegt, können aber auch für mittlere Verschiebungen empfindlich sein. EWMA-Regelkarten sind robust gegenüber der - Norma - lität der Daten 37, -39-. Da die Anomalie der Intensität von Ereignissen in einem Informationssystem nicht gewährleistet werden kann, werden in dieser Studie nur EWMA-Kontrolldiagramme berücksichtigt. EWMA wurde zuerst vorgeschlagen, in 39. Mor. Von Steffen Unkel, C. Paddy Farrington, Paul H. Garthwaite, Chris Robertson, Nick Andrews. Ungewöhnliche Cluster von Krankheiten müssen schnell erkannt werden, damit wirksame Interventionen der öffentlichen Gesundheit eingeführt werden können. Im Laufe der letzten zehn Jahre gab es einen Anstieg des Interesses an statistischen Methoden für die Früherkennung von Infektionskrankheiten Ausbrüchen. Dieses Wachstum des Interesses hat viel Neues hervorgerufen. Ungewöhnliche Cluster von Krankheiten müssen schnell erkannt werden, damit wirksame Interventionen der öffentlichen Gesundheit eingeführt werden können. In den vergangenen zehn Jahren gab es einen Anstieg des Interesses an statistischen Methoden für die Früherkennung von Infektionskrankheiten Ausbrüchen. Diese Zunahme des Interesses hat zu einer viel neuen methodischen Arbeit geführt, die sich über das gesamte Spektrum der statistischen Methoden erstreckt. Dieses Papier enthält eine umfassende Übersicht der vorgeschlagenen statistischen Ansätze. Sowohl Labor - als auch Syndromüberwachungsdaten werden bereitgestellt, um die verschiedenen Verfahren zu veranschaulichen. Von O. Hadjiliadis, G. V. Moustakides. 2006. Abstrakt. Diese Arbeit untersucht das Problem der sequentiellen Veränderung Erkennung in der konstanten Drift einer Brownschen Bewegung im Falle von mehreren Alternativen. Als Leistungsmaßstab wird ein erweitertes Lordens-Kriterium vorgeschlagen. Wenn die möglichen Drifts, die nach der Änderung angenommen werden, das gleiche Zeichen haben, wird die CU. Abstrakt. Diese Arbeit untersucht das Problem der sequentiellen Veränderung Erkennung in der konstanten Drift einer Brownschen Bewegung im Falle von mehreren Alternativen. Als Leistungsmaßstab wird ein erweitertes Lordens-Kriterium vorgeschlagen. Wenn die nach der Änderung angenommenen möglichen Drifts das gleiche Vorzeichen haben, ist die CUSUM-Regel, die zur Erfassung der kleinsten absoluten Wertdrift ausgelegt ist, das Optimum. Wenn die Drifts entgegengesetzte Vorzeichen haben, wird eine spezifische 2-CUSUM-Regel als asymptotisch optimal dargestellt, da die Häufigkeit der falschen Alarme zur Unendlichkeit tendiert. Shiryaev in 13 und die Bedingte durchschnittliche Verzögerungszeit (CADT): sup E () gt. Erstere werden im Vergleich zwischen den Regeln der EWMA-Regel (EWMA) (siehe -11-) mit der kumulativen Summensumme (CUSUM) - Regel (siehe 9) und der Regel ShiryaevRoberts (siehe 13 und 12) verwendet Von Srivastava und Wu 16 für die einseitige Alternative im Brown'schen Mo. Von George V. Moustakides, Aleksey S. Polunchenko, Er G. Tartakovsky. 907. Zusammenfassung: Für die populärsten sequentiellen Änderungserfassungsregeln wie CUSUM, EWMA und den Shiryaev-Roberts-Test entwickeln wir Integralgleichungen und eine präzise numerische Methode, um eine Anzahl von Leistungsmetriken einschließlich der durchschnittlichen Erkennungsverzögerung und der durchschnittlichen Zeit bis zum falschen Alarm zu berechnen. Wir zahlen specia. Zusammenfassung: Für die populärsten sequentiellen Änderungserfassungsregeln wie CUSUM, EWMA und den Shiryaev-Roberts-Test entwickeln wir Integralgleichungen und eine präzise numerische Methode, um eine Anzahl von Leistungsmetriken einschließlich der durchschnittlichen Erkennungsverzögerung und der durchschnittlichen Zeit bis zum falschen Alarm zu berechnen. Wir achten besonders auf das Shiryaev-Roberts-Verfahren und bewerten seine Leistung für verschiedene Initialisierungsstrategien. Hinsichtlich der von Pollak vorgeschlagenen randomisierten Initialisierungsvariante, die als asymptotisch optimal von Ordnung 3 bekannt ist, bieten wir zum ersten Mal ein Mittel zur numerischen Berechnung der quasistationären Verteilung an, die die Verteilung der initialisierenden Zufallsvariablen ist, So dass dieser Test in der Praxis anwendbar ist. Ein signifikantes Nebenprodukt unserer Rechentechnik ist die Beobachtung, dass deterministische Initialisierungen des Shiryaev-Roberts-Verfahrens auch die gleiche Ordnung-3-Optimalitätseigenschaft wie Pollaks-Randomisierungstest genießen können und nach sorgfältiger Selektion sogar gleichmäßig übertreffen. Von Nong Ye, Connie Borror, Yebin Zhang - International. Die Intrusion Detection dient der Überwachung und Erfassung von Intrusionen in Computer - und Netzwerksysteme, die die Sicherheit von Computer - und Netzwerksystemen gefährden. Um Informationssysteme vor Intrusionen zu schützen und damit die Zuverlässigkeit und Qualität der Dienste von Informationssystemen zu gewährleisten, Die Intrusion Detection dient der Überwachung und Erfassung von Intrusionen in Computer - und Netzwerksysteme, die die Sicherheit von Computer - und Netzwerksystemen gefährden. Um Informationssysteme vor Intrusionen zu schützen und damit die Zuverlässigkeit und Qualität der Dienste von Informationssystemen zu gewährleisten, ist es höchst wünschenswert, Techniken zu entwickeln, die Intrusionen in Informationssysteme detektieren. Viele Eindrücke manifestieren sich in dramatischen Veränderungen in der Intensität der Ereignisse, die in Informationssystemen auftreten. Aufgrund der Fähigkeit der exponentiell gewichteten gleitenden Mittel (EWMA) - Regelkarten zur Überwachung der Ereignishäufigkeit auf der Grundlage ihrer Intensität wenden wir drei EWMA-Statistiken an, um anomale Änderungen der Ereignisintensität für Intrusionsdetektionen festzustellen. Dazu gehören das EWMA-Diagramm für autokorrelierte Daten, das EWMA-Diagramm für nicht korrelierte Daten und das EWMA-Diagramm zur Überwachung der Prozessstandardabweichung. Ziel dieser Arbeit ist es, Entwurfsprozeduren zur Realisierung dieser Kontrolldiagramme zur Verfügung zu stellen und deren Leistung anhand verschiedener Parametereinstellungen basierend auf einem großen Datensatz zu untersuchen. Die Früherkennungsfähigkeit dieser EWMA-Techniken wird auch untersucht, um die Orientierung über die Gestaltungskapazität von Informationssystemen zu liefern. Exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt (EWMA) Intrusion Detection Anomaly Erkennung Information Assurance Computer Audit Daten 1. an, verwenden wir diese Technik zur Überwachung und Erkennung der anomalen Veränderungen in der Ereignisintensität in einer Information System. Die EWMA-Kontrolldiagramm für den Mittelwert eines Prozesses wurde zuerst von Roberts -8- eingeführt. Crowder 9,10, Hunter 11 und Lucas und Saccucci 12 bieten Anregungen und Auswertungen der EWMA-Regelkarte und deren Anwendung in der Prozessüberwachung und - kontrolle. MacGregor und Harris 13 präsentieren. Von Weng-keen Wong, Andrew Moore, Gregory Cooper, Michael Wagner, Dale Schuurmans. Traditionelle Biosurveillance-Algorithmen erkennen Krankheitsausbrüche, indem sie nach Peaks in einer univariaten Zeitreihe von Gesundheitsdaten suchen. Aktuelle Gesundheitsüberwachungsdaten sind jedoch nicht mehr einfach univariate Datenströme. Stattdessen eine Fülle von räumlichen, zeitlichen, demographischen und symptomatischen Informationen. Traditionelle Biosurveillance-Algorithmen erkennen Krankheitsausbrüche, indem sie nach Peaks in einer univariaten Zeitreihe von Gesundheitsdaten suchen. Aktuelle Gesundheitsüberwachungsdaten sind jedoch nicht mehr einfach univariate Datenströme. Stattdessen steht eine Fülle von räumlichen, zeitlichen, demographischen und symptomatischen Informationen zur Verfügung. Wir präsentieren eine frühe Krankheit Ausbruch Erkennung Algorithmus namens Whats Strange über die jüngsten Ereignisse (WSARE), die einen multivariaten Ansatz verwendet, um ihre Aktualität der Erkennung zu verbessern. WSARE verwendet eine regelbasierte Technik, die aktuelle Gesundheitsdaten mit Daten aus einer Basislinienverteilung vergleicht und Untergruppen der jüngsten Daten findet, deren Proportionen sich am stärksten von den Grundliniendaten geändert haben. Darüber hinaus stellen Gesundheitsdaten auch Schwierigkeiten für Überwachungsalgorithmen aufgrund von inhärenten zeitlichen Trends wie saisonale Effekte und Tag der Woche Variationen. WSARE nähert sich diesem Problem mit einem Bayes-Netzwerk, um eine Grundlinienverteilung zu erzeugen, die diese zeitlichen Trends berücksichtigt. Der Algorithmus selbst enthält eine breite Palette von Ideen, einschließlich Assoziationsregeln, Bayes-Netzwerke, Hypothesenprüfung und Permutationstests, um einen Erkennungsalgorithmus zu erzeugen, der darauf achtet, die Bedeutung der Alarme, die er auslöst, zu bewerten. Zu einer Biosurveillance. Die drei am häufigsten verwendeten Methoden der Statistischen Qualitätskontrolle sind die Shewhart-Kontrollkarte (Montgomery, 2001), CUSUM (Page, 1954 Hutwagner et al., 2003) und EWMA (1999: Williamson and Hudson 1999). Obwohl diese drei Algorithmen einfach zu implementieren sind, haben sie Schwierigkeiten, sich mit zeitlichen Trends zu befassen. Univariate Algorithmen basierend auf Regression und Zeitreihe mo. Von Er Tartakovsky, Skirmantas Kligys, Anton Petrov - SPIE-Proceedings: Signal - und Datenverarbeitung von kleinen Zielen, (O. E. Drummond, Hrsg.), 3809. 1999. Cruise Missiles über Land und Meer unübersichtlich Hintergrund sind ernsthafte Bedrohungen zu suchen und zu verfolgen Systeme. Im Allgemeinen sind diese Bedrohungen heimlich sowohl in den Infrarot-und Hochfrequenz-Banden. Das heißt, ihre thermische Infrarotsignatur und ihr Radarquerschnitt können ziemlich klein sein. Dieses Papier diskutieren. Cruise Missiles über Land und Meer unübersichtlich Hintergrund sind ernsthafte Bedrohungen zu suchen und zu verfolgen Systeme. Im Allgemeinen sind diese Bedrohungen heimlich sowohl in den Infrarot-und Hochfrequenz-Banden. Das heißt, ihre thermische Infrarotsignatur und ihr Radarquerschnitt können ziemlich klein sein. Dieses Papier diskutiert adaptive sequentielle Erkennungsmethoden, die die Track-Before-Detect-Technologie zum Erfassen von SNR-niedrigen Targets in Infrared Search and Track (IRST) - Systemen nutzen. Trotz der Tatsache, dass wir uns auf eine IRST gegen Kreuzfahrt-Raketen über Land und Meer unübersichtlich Hintergründe konzentrieren, sind die Ergebnisse auf andere Sensoren und andere Arten von Zielen anwendbar. Die entwickelten Algorithmen erlauben es uns, die Anzahl der Ziele zu erkennen, die zu unbekannten Zeitpunkten erscheinen und verschwinden. Im Gegensatz zur traditionellen Walds-Methode wird das Problem der Erkennung eines Ziels mit unbekanntem Erscheinungsmoment formuliert und als schnellstes Erkennungsproblem gelöst (Change-Point-Detection-Problem). Dieses Problem beinhaltet die Optimierung eines Kompromisses zwischen der Erfassungsverzögerung und der Falschalarmrate. Der entwickelte sequentielle Algorithmus erkennt ein Ziel mit so kleiner durchschnittlicher Verzögerung wie möglich (nachdem es erscheint) unter der Einschränkung der Frequenz der falschen Alarme. Zusätzlich detektiert der Algorithmus das Zielverschwinden auch mit der kleinsten Verzögerung, was es ermöglicht, die Verfolgung fast sofort zu unterbrechen, wenn das Ziel verschwindet. Die Entscheidungsstatistik verwendet die Ergebnisse der Spur-vor-Erfassung der Schätzungen der räumlichen Lage der Ziele auf der Grundlage der optimalen räumlich-zeitlichen nichtlinearen Filterung. Es werden Simulationsergebnisse unter Verwendung von IRST-Daten dargestellt. Diese Ergebnisse zeigen, dass die Leistung auch bei sehr niedrigen SNR-Targets hoch ist. Control-Diagrammtests basierend auf geometrischen gleitenden Durchschnitten Ein geometrisch gleitender Durchschnitt gibt der jüngsten Beobachtung das größte Gewicht, und alle früheren Beobachtungsgewichte sinken in der geometrischen Progression von den letzten zurück zu Der Erste. Es wird ein grafisches Verfahren zur Erzeugung geometrischer Bewegungsdurchschnitte beschrieben, bei dem der jüngsten Beobachtung ein Gewicht r zugeordnet ist. Die Eigenschaften von Kontrolltabellen, die auf geometrischen Bewegungsdurchschnitten basieren, werden mit Tests verglichen, die auf normalen Bewegungsdurchschnitten basieren. Möchten Sie den Rest dieses Artikels lesen. Zitate Es wurde insbesondere über zahlreiche Fallstudien mit komplizierten realen Daten demonstriert, dass die SSA-basierte Version von Cumulative Sum (CUSUM) - Kontrollschema in der Lage ist, effizient Veränderungen von ziemlich kompliziert zu detektieren (Z. B. in der Häufigkeit einer periodischen Komponente der Zeitreihe von Interesse). Allerdings dreht sich nahezu die gesamte Forschung zum Thema bisher nur um drei Wechselpunkt-Erkennungsmethoden: das Shewhart-X-Chart 40, 41, das CUSUM-Kontrollsystem 25 und das EWMA-Diagramm 38. Im Laufe der Jahre haben die drei de facto die Mainstream-Erkennung Werkzeuge in der angewandten sequentiellen Analyse, vor allem in der Qualitätskontrolle. Wir betrachten das Problem einer effizienten Finanzüberwachung, die auf die Quotierung von strukturellen Brüchen (Anomalien) in quotenüberwachten finanziellen Zeitreihen ausgerichtet ist. Wenn das Problem statistisch angegangen wird, Wie die der multizyklischen sequentiellen (schnellsten) Veränderungspunktdetektion, schlagen wir ein semi-parametrisches multizyklisches Änderungspunkt-Erfassungsverfahren vor, um sofort Anomalien zu erkennen, wie sie in der Zeitreihe unter Überwachung auftreten. Das vorgeschlagene Verfahren ist ein Derivat des Shiryaev-Roberts (SR) - Verfahrens auf der Grundlage des Wahrscheinlichkeitsverhältnisses, wobei letzteres ein quasi-Bayesisches Überwachungsverfahren ist, von dem bekannt ist, dass es die schnellste (im multizyklischen Sinne) Erfassungsgeschwindigkeit liefert, was auch immer der falsche Alarm ist Frequenz. Wir bieten eine Fallstudie an, in der wir Schritt für Schritt statistische Analysen einer Reihe von realen Finanzdaten durchführen und dann (a) das vorgeschlagene SR-basierte Anomaly-Detection-Verfahren und (b) Gefeierte kumulative Summe (CUSUM) Diagramm, um strukturelle Brüche in den Daten zu erkennen. Während beide Verfahren gut funktionierten, schien das vorgeschlagene SR-Derivat, das der Intuition entsprach, etwas besser. Volltext Artikel Jan 2017 Andrey Pepelyshev Aleksey S. Polunchenko quotDie Hypothesen werden im Rahmen der Statistischen Prozesskontrolle allgemein angenommen: Normal - und Unabhängige Variablen. Unter Gaussien-Modellen stellt der Mittelwert das Ziel des Prozesses dar, und sein Monitoring ist Gegenstand mehrerer Arbeiten: X-Kontrolldiagramm (Shewhart (1925)), EWMA (Roberts (1959)) und CUSUM (Page (1954)). Letztere sind effektiver als X-Diagramm, besonders für kleine Schichten. Zusammenfassung Zusammenfassung Zusammenfassung Zusammenfassung ABSTRAKT: In diesem Papier präsentieren wir ein Ergebnis bezüglich der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Wavelet-Koeffizienten. Sie erweitert den Satz 1, der in unserer früheren Arbeit vorgestellt wird - Cohen, A. et al. Entwurf von Experimenten und statistische Prozesskontrolle mittels Wavelet-Analyse. Regelungstechnik. 2015- um biorthogonale Wavelets umfassen. Dann wird ein neues Kontrollschema mit dem Namen OWave (Orthogonal Wavelets) vorgeschlagen, um eine mittlere Veränderung des Prozesses zu detektieren. Die Statistik der vorgeschlagenen Regelkarte basiert auf gewichteten Wavelets-Koeffizienten. Performance-Studie zeigt, dass die OWave-Kontrollkarte etwas besser als die optimale Version der EWMA-Kontrollkarte durchführt. Volltext-Artikel Dez 2016 Pakistan Journal für Statistik und Operation Forschung Achraf Cohen Teodor Tiplica Abdessamad Kobi quotAfter, dass sie ein Standard-Tool für die Beurteilung der Qualität des Herstellungsprozesses. Ein anderes populäres Kontrollverfahren wurde von Roberts (1959) entwickelt, das es als geometrisches gleitendes Durchschnittsdiagramm bezeichnet, das auch als EWMA-Diagramm (Exponentially Weighted Moving Average) bezeichnet wird. Da Shewhart-Diagramme ineffizient sind, um die kleinen Änderungen in den Prozessverschiebungen zu detektieren, wurde gezeigt, dass das EWMA-Diagramm effizienter ist als Shewhart-Diagramme bei der Erfassung der kleinen Verschiebungen des Prozessmittels und der Varianz (Hunter 1986 Ng. Und Case 1989 Crowder 1989, Lucas and Saccucci 1990, Amin und Searcy 1991, Wetherill and Brown, 1991). Nadia Saeed Schahid Kamal