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阿米里·阿米罗塞因;迈赫迪·库沙;阿玛汗·阿扎达里;王广辉

基于广义线性模型的回归曲线的第一阶段监测。 （英语） Zbl 1457.62379号

J.统计计算。模拟 85，第14号，2839-2859（2015）.
摘要：在一些工业应用中，过程或产品的质量以响应变量和一个或多个自变量之间的关系为特征，这些自变量称为轮廓。文献中有许多方法用于监测不同类型的剖面。大多数研究人员假设响应变量遵循正态分布。然而，在许多情况下，这一假设可能被违背。最可能的情况是响应变量遵循广义线性模型（GLM）的分布。例如，当响应变量是产品某一区域的缺陷数量时，观察值遵循泊松分布，忽略这一事实将导致误导性结果。本文对基于a（T^2）的方法、似然比检验（LRT）方法和F方法三种方法进行了发展和修改，以用于监测第一阶段的GLM回归曲线。针对响应变量服从泊松分布的特殊情况，分析比较了所提方法的性能。对信号判据的概率进行了仿真研究。结果表明，LRT方法在检测小或大阶跃位移以及漂移方面优于其他两种方法，而F方法优于基于T2的方法。此外，（F）方法的性能优于其他两种方法，而LRT方法在检测离群值方面与基于（F）和（T^2）的方法相比表现较差。举例说明了一个实际案例，其中连续几天从火山喷出的团聚体的大小和数量形成了GLM剖面，并应用建议的方法来确定每种大小的团聚体数量是否处于统计控制之下。结果表明，所提出的方法能够处理上述情况，并能区分失控情况。

引用于12文件

MSC公司：

第62页 统计学在工程和工业中的应用；控制图
第62页 参数假设检验
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）

关键词：

统计过程控制;剖面监测;似然比检验;泊松回归曲线;第一阶段
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Amiri}等人，《统计计算杂志》。模拟85，第14期，2839--2859（2015；Zbl 1457.62379）
全文： 内政部

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