本文關(guān)鍵詞： 多元非參數(shù)控制圖 協(xié)方差矩陣檢驗 EWMA控制圖　出處：《江蘇師范大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：本文基于協(xié)方差矩陣檢驗結(jié)合傳統(tǒng)的指數(shù)移動平均控制圖(Exponentially Weighted Moving Average,EWMA)方法提出了一種新的用于監(jiān)測協(xié)方差矩陣變化的多元非參數(shù)控制圖.該控制圖方法只需少量的歷史樣本,具有分布自由、易于設(shè)計和實施等優(yōu)點.我們將本文提出的方法與已有的多元指數(shù)加權(quán)移動協(xié)方差矩陣控制圖方法(Multivariate Exponentially Weighted Moving Covariance,MEWMC)作比較,通過數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)本文提出的控制圖方法總體上要優(yōu)于MEWMC控制圖方法.最后,我們對白葡萄酒生產(chǎn)過程的真實數(shù)據(jù)應(yīng)用本文提出的控制圖來做實例分析.
[Abstract]:Based on the covariance matrix test and the traditional exponential Weighted Moving average EWMA method, a new multivariate nonparametric control chart for monitoring the variation of the covariance matrix is proposed. The control chart method requires only a small number of historical samples. The method proposed in this paper is compared with the existing multivariate Exponentially Weighted Moving covariance matrix control chart (MEWMCs), which has the advantages of free distribution and easy design and implementation. Numerical simulation shows that the proposed control chart method is better than the MEWMC control chart method in general. Finally, we use the proposed control chart to analyze the real data of the white wine production process.
【學(xué)位授予單位】：江蘇師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：O213.1

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本文編號：1526964