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Usando a simulação para avaliar suas propriedades, ele mostrou que o EWMA é útil para detectar pequenas mudanças na média de um processo. O reconhecimento de que um esquema de controle EWMA pode ser representado como uma cadeia de Markov permite que suas propriedades sejam avaliadas de forma mais fácil e completa do que já foi feito. Neste artigo, avaliamos as propriedades de um esquema de controle EWMA usado para monitorar a média de um processo normalmente distribuído que pode sofrer mudanças do valor alvo. Um procedimento de design para esquemas de controle EWMA é fornecido. Os valores dos parâmetros que não são comumente usados na literatura mostram ser úteis para detectar pequenas mudanças em um processo. Além disso, são consideradas várias melhorias nos esquemas de controle EWMA. Estes incluem um recurso de resposta inicial rápido que torna o esquema de controle EWMA mais sensível aos problemas de inicialização, um Shewhart EWMA combinado que oferece proteção contra mudanças grandes e pequenas em um processo e um EWMA robusto que oferece proteção contra outliers ocasionais no Dados que de outra forma podem causar um sinal fora de controle. Uma comparação extensa revela que os esquemas de controle EWMA têm propriedades médias de comprimento de execução semelhantes às dos esquemas cumulativos de controle de soma. Comprimento de duração médio (ARL), Gráfico de controle de soma cumulativa (CUSUM), Gráficos de controle de média móvel ponderada exponencial (EWMA), Gráficos de média móvel geométrica (GMA), Resposta inicial rápida (FIR) Esquemas de controle de média móvel ponderados exponencialmente: propriedades e aprimoramentos Citações Citações 707 Referências Referências 18 Uma área bem conhecida envolve a estatística EWMA, que é um estimador médio ótimo quando a média segue um modelo 19 de média móvel integrado de primeira ordem e quando a média está sujeita a mudanças passo a passo 14. EWMA é tão simples Para se aplicar como CUSUM, pode ser usado para estimar a média e desempenho atual, bem como o procedimento CUSUM 20. Pesos no estimador médio EWMA x t diminuem exponencialmente como em uma série geométrica no tempo: X t (1) X t1 X t . Onde atua como o fator de esquecimento (0 lt 1), X t é o valor atual de uma seqüência de variáveis aleatórias e X pode ser considerado como a média de dados preliminares. Quot Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: algoritmos de aprendizado incremental e on-line são mais relevantes no contexto de mineração de dados devido à necessidade crescente de processar fluxos de dados. Neste contexto, a função alvo pode mudar ao longo do tempo, um problema inerente ao aprendizado on-line (conhecido como drift conceito). Para lidar com a deriva do conceito independentemente do modelo de aprendizagem, propomos novos métodos para monitorar as métricas de desempenho medidas durante o processo de aprendizagem, para acionar sinais de deriva quando uma variação significativa foi detectada. Para monitorar esta performance, aplicamos algumas desigualdades de probabilidade que assumem apenas variáveis aleatórias independentes, univariadas e delimitadas para obter garantias teóricas para a detecção de tais mudanças distributivas. Algumas restrições comuns para a detecção de mudanças on-line, bem como tipos relevantes de mudança (abrupta e gradual) são consideradas. São propostas duas abordagens principais, a primeira envolve médias móveis e é mais adequada para detectar mudanças abruptas. O segundo segue uma idéia intuitiva generalizada para lidar com mudanças graduais usando médias móveis ponderadas. A simplicidade dos métodos propostos, juntamente com a eficiência computacional, os torna muito vantajosos. Usamos um classificador Nave Bayes e um Perceptron para avaliar o desempenho dos métodos em dados sintéticos e reais. Artigo Aug 2017 quotEWMA 14 é um cálculo para analisar pontos de dados criando uma série de médias de diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo. A média móvel é usada com dados da série temporal para suavizar as flutuações de curto prazo e destacar tendências de longo prazo. QuotZhang 3 propôs uma tabela de controle de seleção de causa (CSC) adequada para monitoramento de processo multi-estágio. Lucas e Saccucci 4 propuseram o uso de um gráfico de controle de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA), nomeadamente EWMA CSC, para monitorar os resíduos da variável normal na segunda etapa. Hawkins para monitorar as características de qualidade de todas as etapas simultaneamente. Quot Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: Neste artigo, um novo procedimento é desenvolvido para monitorar um processo de dois dependentes com característica de qualidade Poisson de segundo estágio. No método proposto, as funções do log e do link da raiz quadrada são combinadas pela primeira vez para introduzir uma nova função de ligação que estabelece uma relação entre a variável Poisson da segunda etapa e a característica de qualidade da primeira etapa. Então, a estatística residual padronizada, que é independente da característica de qualidade no estágio permeável e segue uma distribuição normal aproximadamente padronizada, é calculada com base na função de link proposta. Em seguida, os gráficos de seleção de causas Shewhart e EWMA são utilizados para monitorar os resíduos padronizados. Finalmente, são investigados dois exemplos e um estudo de caso com variável de resposta de Poisson e o desempenho dos gráficos é avaliado usando o critério de duração média (ARL) em comparação com o melhor método de literatura. Texto completo Artigo Jun 2017 Ali Asgari Amirhossein Amiri Seyed Taghi Akhavan Niaki
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