A new distribution-free generally weighted moving average monitoring scheme for detecting unknown shifts in the process location
Notice bibliographique
Résumé
Distribution-free (or nonparametric) monitoring schemes are needed in industrial, chemical and biochemical processes or any other analytical non-industrial process when the assumption of normality fails to hold. The Mann-Whitney (MW) test is one of the most powerful tests used in the design of these types of monitoring schemes. This test is equivalent to the Wilcoxon ranksum (WRS) test. In this paper, we propose a new distribution-free generally weighted moving average (GWMA) monitoring scheme based on the WRS statistic. The performance of the proposed scheme is investigated using the average run-length, the standard deviation of the runlength, percentile of the run-length and some characteristics of the quality loss function through extensive simulation. The proposed scheme is compared with the existing parametric and nonparametric GWMA monitoring schemes and other well-known control schemes. The effect of the estimated design parameters as well as the effect of the Phase I sample size on the Phase II performance of the new monitoring scheme are also investigated. The results show that the proposed scheme presents better and attractive mean shifts detection properties, and therefore outperforms the existing monitoring schemes in many situations. Moreover, it requires a reasonable number of Phase I observations to guarantee stability and accuracy in the Phase II performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».