偵測設限資料之EWMA管制方法

以作者查詢圖書館館藏

、以作者查詢臺灣博碩士

、以作者查詢全國書目

、勘誤回報

、線上人數：37

、訪客IP：3.145.84.198

姓名

張毓芳(Yu-Fang Chang) 查詢紙本館藏

畢業系所

統計研究所

論文名稱

偵測設限資料之EWMA管制方法

相關論文

★ 診斷多變量管製圖之研究	★ 複合設計的研究
★ 超飽和設計的研究	★ 股價預測之統計模型
★ 實驗的特殊設計及動態數據的分析	★ 半反摺追蹤設計之探討
★ 三水準因子實驗離散效應的研究	★ PB設計的投影性質研究
★ 分徑指標在建立決策樹的比較	★ 不同製程模式下比例積分回饋控制器之研究
★ 特定交互之部分因子設計	★ 偵測變異的多變量管制圖之研究
★ 實驗徑大小為32之最小偏誤集區分割設計	★ 集區大小為二的兩水準因子集區設計
★ 選取多變量特性值最理想條件的方法之比較	★ 利用六標準差管理提昇中小企業之產品品質—以塑膠產業霧度改善為例

檔案

[Endnote RIS 格式]

[Bibtex 格式]

[相關文章]

[文章引用]

[完整記錄]

[館藏目錄]

[檢視]

[下載]

本電子論文使用權限為同意立即開放。
已達開放權限電子全文僅授權使用者為學術研究之目的，進行個人非營利性質之檢索、閱讀、列印。
請遵守中華民國著作權法之相關規定，切勿任意重製、散佈、改作、轉貼、播送，以免觸法。

摘要(中)

在醫學及工業界裡，觀測實驗品之壽命往往受時間及成本等限制，觀察工作只能作到某一特定時間。因此，無法收集到完整的資料，僅收集到一些設限資料（censored data）。Zhang 和 Chen（2004）針對壽命服從韋伯分配之設限資料，提出雙圖偵測法，利用兩個管制圖：上界EWMA CEV管制圖和下界EWMA CEV管制圖，分別偵測製程平均數是否上升和下降，此方法同時利用兩個管制圖偵測製程平均數，但如果能夠使用單一管制圖進行監控平均數上升或下降，在整個監控過程或許更為便利。因此，本研究針對產品壽命時間服從韋伯分配且為型I右方設限之資料，提出三種EWMA CEV管制圖，試圖利用單一管制圖來偵測製程平均數是否上升或下降，以代替Zhang 和 Chen（2004）的雙圖偵測

關鍵字(中)

★ 平均連串長度
★ 指數加權移動平均管制圖
★ 韋伯分配
★ 型I 設限
★ 右方設限

關鍵字(英)

論文目次

第一章緒論 1
第二章文獻回顧 4
2.1管制圖 4
2.2 CEV 管制圖 5
2.3 四種偵測韋伯設限資料之方法 6
第三章 EWMA CEV管制圖 14
3.1 上界與下界EWMA CEV管制圖 14
3.2 指數EWMA CEV管制圖 16
3.3 極值EWMA CEV管制圖 18
第四章管制圖之比較 20
4.1 管制圖之比較準則 20
4.2 管制界限的選取 21
4.3 ARL的表現 24
4.4 例子 37
第五章結論 39
參考文獻 41
附錄 42
表目錄
表一：不同及pc值組合下，K1模擬值 23
表二：不同及pc值組合下，K2模擬值 23
表三：不同及pc值組合下，K3模擬值 24
表四：n＝5，ARL0 370，EWMA類型之管制圖的管制界限 30
表五：n＝5，ARL0 370，＝0.05，平均數分別下降20﹪、40﹪、
60﹪及80﹪時，ARL1之表現 31
表六：n＝5，ARL0 370，＝0.1，平均數分別下降20﹪、40﹪、
60﹪及80﹪時，ARL1之表現 32
表七：n＝5，ARL0 370，＝0.2，平均數分別下降20﹪、40﹪、
60﹪及80﹪時，ARL1之表現 33
表八：n＝5，ARL0 370，＝0.05，平均數分別上升20﹪、40﹪、
60﹪及80﹪時，ARL1之表現 34
表九：n＝5，ARL0 370，＝0.1，平均數分別上升20﹪、40﹪、
60﹪及80﹪時，ARL1之表現 35
表十：n＝5，ARL0 370，＝0.2，平均數分別上升20﹪、40﹪、
60﹪及80﹪時，ARL1之表現 36
圖目錄
圖一：平均數下降之EWMA CEV管制圖 37
圖二：平均數上升之EWMA CEV管制圖 38

參考文獻

1.Bain, L. J. and Engelhardt, M. (1991). Statistical Analysis of Reliability and Life-Testing Models, 2nd ed. Marcel Dekker: New York.
2.Keats, J. B.; Lawrence, F. P.; and Wang, F. K. (1997). “Weibull Maximum Likelihood Parameter Estimates with Censored Data”. Journal of Quality Technology 29, pp. 105-110.
3.Montgomery, D. C. (2001). Introduction to Statistical Quality Control, 4th ed. Tohn Wiley & Sons: New York.
4.Page, E. S. (1954). “Continuous Inspection Schemes”. Biometrika 41, pp. 100-114.
5.Roberts, S. W. (1959). “Control Chart Tests Based on Geometric Moving Averages”. Technometrics 1, pp. 239-250.
6.Steiner, S. H. and Mackay, R. J. (2000). “Monitoring Processes with Highly Censored Data”. Journal of Quality Technology 32, pp. 199-208.
7.Steiner, S. H. and Mackay, R. J. (2001). “Detecting Changes in the Mean from Censored Lifetime Data”. Frontiers in Statistical Quality Control 6, H. J. Lenz and P. T. Wilrich , editors, Physica-Verlag, pp.275-289.
8.Zhang, L and Chen, G. (2004). “EWMA Charts for Monitoring the Mean of Censored Weibull Lifetimes”. Journal of Quality Technology 36, pp. 321-328.

指導教授

王丕承(Pe-Cheng Wang)

審核日期

2005-6-28

推文