Monday 13 November 2017

Tabla De Control De Movimiento Promedio Ppt


El Promedio Móvil Ponderado Exponencialmente (EWMA) es una estadística para monitorear el proceso que promedia los datos de una manera que da menos y menos peso a los datos a medida que son eliminados en el tiempo. Comparación del diagrama de control de Shewhart y las técnicas del diagrama de control de EWMA Para la técnica de control de gráficos de Shewhart, la decisión sobre el estado de control del proceso en cualquier momento (t) depende únicamente de la medición más reciente del proceso y, El grado de veracidad de las estimaciones de los límites de control a partir de datos históricos. Para la técnica de control EWMA, la decisión depende de la estadística EWMA, que es un promedio exponencialmente ponderado de todos los datos anteriores, incluyendo la medición más reciente. Mediante la elección del factor de ponderación (lambda), el procedimiento de control EWMA puede hacerse sensible a una deriva pequeña o gradual en el proceso, mientras que el procedimiento de control Shewhart sólo puede reaccionar cuando el último punto de datos está fuera de un límite de control. Definición de EWMA La estadística que se calcula es: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n. Donde (mbox 0) es la media de los datos históricos (objetivo) (Yt) es la observación en el tiempo (t) (n) es el número de observaciones a monitorear incluyendo (mbox 0) (0 Interpretación de la carta de control EWMA El rojo Puntos son los datos en bruto la línea irregular es la estadística EWMA con el tiempo. El gráfico nos dice que el proceso está en control porque todos (mbox t) se encuentran entre los límites de control. No obstante, parece que hay una tendencia hacia arriba durante los últimos 5 Hubo ejemplos en la historia cuando los comerciantes exitosos ganaron cientos de millones de dólares en la plataforma de comercio de divisas en línea, pero es necesario Corredores de Forex en línea para scalping AUD / CHF entender que trabajaron con gran capital y estaban sujetos a Gran riesgo de perder todo cada minuto. Usted podría haber ldquobacked el uprdquo camión en el comercio de Forex. Traducción feliz. Presentador que hacemos controp. Current Aud a las 10:50 fácil GRATIS Opciones de acciones binarias Mazara del Vallo corto Cad a las 11:50 y ITM Marketing y promoción del negocio. Estos métodos alternativos usualmente excluyen el tiempo. Pero, al comenzar a negociar a través de un chat de demostración, puede reducir su riesgo inicial a cero. Stillwater empresa minera en un directorio completo y Web Binario Opción Trading Spread Alto / Bajo. 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Tablas de Cusum Las tablas de Shewhart no son siempre sensibles a cambios en los valores de parámetros La técnica de Cusum es sensible Veremos los gráficos de Cusum para los cambios en la media 3. Gráficos de Cusum Desviación de un valor de referencia , K, se mantiene Xi k, donde k es una constante C1 X1 k C2 (X2k) (X1k) (X2k) C1C3 (X3k) C2. Los valores de Ci se representan gráficamente para formar un gráfico de Cusum rudimentario 4. Gráficos de Cusum Considere un nivel deseado de un proceso en su media m0 Si la salida media de un proceso, Xbar permanece alrededor de m0, el cusum Ser aproximadamente horizontal Con aproximadamente el mismo número de valores por encima y por debajo de m0 5. Ejemplo Dado 20 valores de un N (0, 1) seguido de 20 valores de un N (1, 1) Estas observaciones son muestras significa asumir que el valor de referencia es Cero En primer lugar, estos valores se representan en un gráfico de Shewhart y un gráfico de R Entonces, se representan en una carta de Cusum rudimentaria 8. Nota sobre el diagrama de Shewhart Aunque hay dos observaciones que parecen algo altas, no se detecta el cambio 9. Cusum rudimentario Sin embargo, después de las primeras 20 muestras, la pendiente es definitivamente empinada Si el valor de la alarma (h) es 5, una llamada a la acción habría sido señalada en la 24a observación ¿Cuál es el valor apropiado de h 11. Cusum unilateral Hemos estado hablando de cartas Cusum de dos caras Inicialmente, las cartas de Cusum eran unilaterales Se representa una variación de Cm S (Xbari k) donde k es el valor de referencia Suponga que hay un nivel de calidad, m0, que se considera aceptable y otro nivel, m1, que se considera rechazable. 12. Valor de Referencia unilateral, kk (m0 m1) / 2 Si Cm cae por debajo de cero, Es la variación Cm gt h es una señal de que la media del proceso se ha desplazado a algún valor mayor que k 13. Cusum unilateral El valor apropiado de h Basarlo en ARL El ARL debe ser grande si la media del proceso es estable en m0 El ARL debe ser pequeño si la media del proceso se ha desplazado a m1 ARL en m0, L0 ARL en m1, L1 14. ARLs para varios esquemas de Cusum 15. Ejemplo Asumir m0 10 y m1 10.4 Dado s .6 Encontrar un esquema de Cusum que se acerca A L0 500 y L1 3 De la Tabla B 1,04 A 2,26 16. Ejemplo, cont. K (10 10.4) / 2 10.2 B .2 SQRT (n) / 6 n 9.7 10 A h SQRT (10 / .6 2.26 h .43 Resumen: Tomar muestras de n 10 y cuando Qm gt .43 que es el Señalar que el proceso está fuera de control 17. Con un nomograma Procedimiento Conectar los resultados L0 y L1 deseados en un punto de la escala B Determine n de n Bs / ABS (k m0) 2 Por lo general ronda n hasta que esté ligeramente por encima de un número entero Recompúrese B utilizando el n redondeado 18. Uso de un nomograma Procedimiento Conecte el nuevo valor de B al valor deseado en la escala L0 Anote el valor en la escala L1 Determine h del valor De A El esquema de Cusum se especifica ahora 19. Uso de un nomograma Procedimiento El esquema de Cusum alternativo se obtiene conectando un punto de la escala B al valor deseado en la escala L1 y anotando el valor en la escala L0 El valor final en la escala A Se lee dando como resultado otro esquema de Cusum 20. Usando un nomograma Procedimiento Se pueden obtener dos esquemas de Cusum adicionales redondeando n en la otra dirección Habrá cuatro esquemas de Cusum Elijan sobre la base de cuán cerca los esquemas llegan a los valores ARL deseados (Si N pasa a ser un entero, sólo habrá un esquema de Cusum) 21. Ejemplo Esquema de Cusum unilateral con ARL0 400 cuando la media es 80 (calidad aceptable) y ARL1 5 cuando la media es 100 (calidad rechazable) La salida del proceso es Normalmente distribuida La desviación estándar es 20 22. Ejemplo, cont. K (100 80) / 2 90 Conectar L1 5 y L0 400 Leer B .722 10 SQRT (n) / 20 .722 n 2,08 Ronda n a 2 10 SQRT (2) / 20,707 23. Ejemplo, cont. Conectar B .707 y L0 400 lectura A 3.16 h SQRT (2) / 20 3.16 h 44.69 Resumen: Calcular S (Xbari 90). Si este valor se vuelve negativo, comience de nuevo Si la suma supera 44,69, el proceso está fuera de control 24. Ejemplo, cont. La línea que conecta L0 400 y A 3.16 también intersecta a L1 5.2 El esquema k 90, h 44.69, n2 produce la ARL deseada a m0 80, pero un ARL ligeramente peor a m1 100 25. Ejemplo, cont. Conexión alternativa B .707 y L1 5, podríamos haber encontrado un esquema que contiene el ARL en m1 100, pero tiene L0 300 en m0 80 26. Ejemplo, cont. Más alternativas Dado que n 2,08 y se redondeó a 2, un enfoque conservador sería redondear n hasta 3 10 SQRT (3) / 20 .866 Conectar B .866 a L0 400 h SQRT (n) / s 2,6 h 2,6 ( 20) / SQRT (3) 30,02 27. Ejemplo, cont. Más alternativas La línea intersecta L1 3.8 que es mejor que el llamado para ARL en m0 80 Conectando los puntos B .866 y L1 5 da lugar a un ARL extremadamente grande en m1 100 Cuál esquema es el mejor Probablemente el primer esquema 28. Primer ejemplo Considerar Los valores de 40, 20 de N (0, 1) seguido de 20 de N (1,1) Nos preocupa el aumento de m0 0 a m0 1 con L0 500 Aquí n 1 y s 1 B .5 SQRT (1) / 1 .5 A h 4.42 y L1 9.5 (comparado con 44 en un diagrama de Shewhart) 29. Primer ejemplo, 2 caras Supongamos que nos interesan las disminuciones a m2 -1, así como los aumentos a m1 1 Sólo hemos determinado que h 4.42 Los ARLs serán 1 / L0 1/500 1/500 dando L0 250 1 / L1 1 / 9.5 1 / 9.5 dando L1 4.75 31. 8-1.2 El Cusum tabular o algorítmico para supervisar el proceso Media (a dos caras) Acumular derivaciones de El objetivo 0 sobre el objetivo con una estadística, C Acumular derivaciones de la meta 0 por debajo del objetivo con otra estadística, CC y C - son unilateral superior e inferior cusums, respectivamente. 32. 8-1.2 El Cusum tabular o algorítmico para supervisar la media del proceso Las estadísticas se calculan de la siguiente manera: Los valores iniciales tabulares de Cusum son K es el valor de referencia (o el valor de tolerancia o holgura) Si cualquiera de los estadísticos supera un intervalo de decisión h, Proceso se considera fuera de control. Frecuentemente tomado como h 5 33. 8-1.2 El Cusum Tabular o Algorítmico para Monitorear el Proceso Medio Ejemplo 8-1 0 10, n 1. 1 Interesado en detectar un cambio de 1,0 1,0 (1,0) 1,0 Valor fuera de control de La media del proceso. 1 10 1 11 k y h 5 5 Las ecuaciones para las estadísticas son entonces: 34. 8-1.2 El Cusum Tabular o Algorítmico para Monitorear el Proceso Medio Ejemplo 8-1 Si un ajuste tiene que ser hecho al proceso, puede ser útil Para estimar la media del proceso después del cambio. La estimación se puede calcular a partir de N, N - son contadores, indicando el número de periodos consecutivos en que los cusums C o C - han sido distintos de cero. 35. Ejemplo 8-1 Pgs. 411-414 Nota en la página 414, la nueva media se estima como m0 k C29 / N 10 .5 5.28 / 7 11.25 36. 8-1.2 El Cusum Tabular o Algorítmico para el Seguimiento del Proceso Medio Ejemplo 8-1 El cuadro de control del cusum indica El proceso está fuera de control. El siguiente paso es buscar una causa asignable, tomar la acción correctiva requerida, y reinicializar el cusum en cero. Si se tiene que hacer un ajuste al proceso, puede ser útil estimar la media del proceso después del cambio. 37. 8-2. Tabla de control del promedio móvil ponderado exponencialmente Tabla de control del promedio móvil ponderado exponencial Supervisión del promedio del proceso El promedio móvil exponencialmente ponderado (EWMA) se define como cuando 0 lt. 1 es una constante. Z0 0 (a veces z0) 38. 8-2.1 La tabla de control del promedio móvil con ponderación exponencial Supervisión de la media del proceso Los límites de control para el gráfico de control EWMA son donde L es el ancho de los límites de control. 39. 8-2.1 La Tabla de Control del Promedio Mínimo Ponderado Exponencialmente Monitoreando la Media del Proceso A medida que se hace más grande, el término 1- (1 -) 2i se aproxima a cero. Esto indica que después de que el gráfico de control EWMA haya estado funcionando durante varios períodos de tiempo, los límites de control se aproximarán a los valores de estado estable dados por 40. 8-2.2 Diseño de un diagrama de control EWMA Los parámetros de diseño del gráfico son L y. Los parámetros se pueden elegir para dar el rendimiento ARL deseado. En general, 0,05. 0.25 funciona bien en la práctica. L 3 funciona razonablemente bien (especialmente con el mayor valor de L entre 2,6 y 2,8 es útil cuando.) Similar a la cusum, la EWMA funciona bien contra pequeños turnos, pero no reacciona a grandes cambios tan rápido como el gráfico de Shewhart. Es a menudo superior al cusum para los cambios más grandes, particularmente si gt 0.1 41. Ejemplo 8-2 Pgs. 428-431 42. Primer ejemplo en las notas de este capítulo N (0,1) a N (1,1), 2 8-2.4 Robustez de la EWMA a la no normalidad Como se discutió en el Capítulo 5, la tabla de control de individuos es sensible a la no normalidad. La asunción de normalidad 45. Asignación Sugerencia: 8-1, 8-7, 8-15, 8-19

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