BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Kończak Grzegorz (Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach)
Tytuł
Symulacyjna analiza wykorzystania testów permutacyjnych w procesach sterowania jakością
Simulation Analysis of the Permutation Tests Use in the Processes Monitoring
Źródło
Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, 2015, nr 219, s. 17-27, tab., wykr., bibliogr. 10 poz.
Słowa kluczowe
Sterowanie jakością, Karty kontrolne, Metody badania jakości, Symulacje komputerowe, Symulacja Monte Carlo
Quality control, Control charts, Quality testing methods, Computing simulation, Monte Carlo simulation
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Klasyczne karty kontrolne wykorzystują sekwencje parametrycznych testów statystycznych. Zwykle wymagają spełnienia założeń dotyczących postaci rozkładu. W przypadku, gdy założenia takie nie są spełnione, nie jest uzasadnione ich stosowanie. W artykule przedstawiono propozycję wykorzystania karty kontrolnej opartej na sekwencji testów permutacyjnych. Testy permutacyjne nie wymagają spełnienia założenia o postaci rozkładu porównywanych zmiennych. Własności proponowanej karty zostały porównane z własnościami klasycznych kart kontrolnych z wykorzystaniem symulacji komputerowych. W symulacjach wykorzystano wartości losowe generowane z uogólnionego rozkładu lambda.(abstrakt oryginalny)

The control charts are used for monitoring technological processes. These tools are a graphical view of the sequence of parametric tests. The main assumption is that the process data are normally and independently distributed with mean μ and standard deviation σ. The control chart can't be used when the random variables are not normally distributed. There are some methods for monitoring non-normal processes. The proposal of the permutation tests use instead of the parametric tests in monitoring processes is presented in the paper. The results of Monte Carlo study for classical control charts and control charts based on the permutation tests are presented in the paper.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Efron B., Tibshirani R. (1993), An Introduction to the Bootstrap, Chapman & Hall, New York.
  2. Freimer M., Kollia G., Mudholkar G.S., Lin C.T. (1988), A study of the generalized Tukey lambda family, Communications in Statistics, "Theory and Methods", Vol. 17.
  3. Kończak G. (2000), Wykorzystanie kart kontrolnych w sterowaniu jakością w toku produkcji, Akademia Ekonomiczna w Katowicach, Katowice.
  4. Kończak G. (2012), Wprowadzenie do symulacji komputerowych, Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, Katowice.
  5. Kończak G. (2014), On the modification of the non-parametric test for comparing locations of two populations [w:] M. Gilli, G. Gonzalez-Rodriguez, A. Nieto-Reyes (eds.), Proceedings of COMPSTAT.|
  6. Montgomery D.C. (2009), Introduction to statistical quality control, John Wiley & Sons, Inc.
  7. Ramberg J.S., Schmeiser B.W. (1974), An approximate method for generating asymmetric random variables, "Communications of the ACM", Vol. 17.
  8. Ramberg J.S., Dudewicz E.J., Tadikamalla P.R., Mykytka E.F. (1979), A Probability Distribution and Its Uses in Fitting Data, "Technometrics", Vol. 21, No. 2.
  9. Welch W.J. (1990), Construction of Permutation Tests, "Journal of the American Statistical Association", Vol. 85, No. 411, Theory and Methods.
  10. Western Electric Company (1956), Statistical Quality Control handbook, Indianapolis, Indiana.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
2083-8611
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu