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一些基于copula的稳健方法用于监测二元过程和组件式评估。 (英语) Zbl 1487.62164号

小结:在本文中,我们开发了两种自适应方法,用于在位置向量或尺度矩阵或两者都发生偏移时检测二元过程中的信号源。该方法利用了Sklar原理的概念,即用单变量边际分布函数和表示变量间相关性结构的copula来表示任何多元联合分布。基于此,我们建议使用适当的非参数(无分布)检验统计量同时监测两个边际分布和copula函数。在第二阶段监测的每个阶段,我们采用置换法计算单个p值,并结合组件测试的三个p值的适当变换,导出我们建议方案的绘图统计。我们建立了拟议监测计划的控制内稳健性,并将其与两个竞争对手的运行长度特性进行了比较。提出的方案在检测正确的失控信号方面的性能与现有的一些双变量过程监测图表方案一样好或更好。我们提出的技术的新颖之处在于,它有助于识别负责信号的部件,这对于监测双变量过程的传统方案来说并不简单。数值结果证实,在许多情况下,所提出的程序比其竞争对手的性能要好得多。此外,我们还研究了通过所提出的图表方案对信号进行正确诊断的百分比。如今,在监测和控制平稳服务操作中,质量监测的使用比以往任何时候都多,但在工业4.0时代,问题和数据结构变得更加复杂。我们分析了两个实际案例研究,一个是监控呼叫中心的响应时间和服务质量,另一个是与产品质量检查相关的,以说明所提方案的应用。

MSC公司:

第60页 统计学在工程和工业中的应用;控制图
62G10型 非参数假设检验
62小时05 多元概率分布的表征与结构理论;连接线
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全文: 内政部

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