Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Poisson Generally Weighted Moving Average and Double GWMA Control Charts.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Wen-Chih Chiu
ISBN: 9783330820418
Год издания: 2017
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 132
Издательство: ???????
Цена: 20394 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:
Код товара: 226305
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: A generally weighted moving average (GWMA) control chart for monitoring Poisson observations is introduced. It is showed that the Poisson GWMA chart outperforms other control charts, especially when the process shift is small. Furthermore, the Poisson GWMA chart provides a generalized model for which the Poisson EWMA and Shewhart c charts are the special cases. A novel control chart called “Poisson double GWMA” (PDGWMA) chart is also presented for monitoring Poisson-distributed processes. The PDGWMA chart is more sensitive than other control charts in detecting an out-of-control signal in most of situations, particularly in the cases of downward process shifts. Consequently, not only the quality deterioration but also the quality improvement can be detected agilely. Some approaches have been proposed to modify EWMA charts with fast initial response (FIR) features. In this research, we employ these approaches in Poisson GWMA charts to agilely detect the process shifts caused by the start-up quality problems. It is showed that the PDGWMA chart is the first choice in detecting moderate or small shifts especially when the shifts are downward, and the PGWMA chart with adjusted time-varying control limits performs excellently in detecting great process shifts during the initial stage.
Ключевые слова: X EWMA, Generally weighted moving average (GWMA), Average run length (ARL), Fast initial response (FIR), Poisson observations