联合检测过程位置参数和尺度参数的非参数Cusum控制图

摘要：

用于检测生产过程的多数传统控制图都假定过程的受控分布是已知的,并假定数据服从正态分布.然而在很多情况下,由于没有足够的数据来估计过程的分布,这种假定就变得不现实,而非参数控制图却不需要任何关于分布的特殊形式的假定.另外,多数的已有控制图都是使用两个单独的均值与方差控制图来同时检测生产过程.本文中,我们提出一个新的基于Cramer-von-Mises(CvM)检验的非参数累积和控制图(称为CvM图)来同时检测过程位置参数和尺度参数.文中给出了基于不同受控平均运行长度(ARL)下的CvM图的控制限,通过步长的均值、方差及分位数来研究控制图的性能表现.最后用一个实例来说明CvM图的实际应用.

关键词：经验分布函数、Cramer-von-Mises检验、平均运行长度、统计过程控制

所属期刊栏目：36

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金青年基金资助项目11301364,11501275

在线出版日期：2017-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：833-842