Geri Dön

EWMA control charts for skewed distributions

Çarpık dağılımları için EWMA kontrol kartları

  1. Tez No: 651464
  2. Yazar: MOUSTAPHA AMINOU TUKUR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. DERYA KARAGÖZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Klasik Shewhart kontrol kartları genellikle ilgilenilen rastgele kalite değişkeninin özelliklerindeki değişkenliği izlemek için kullanılır ve normallik varsayımlarına dayanır. Çarpık dağılımlarda kitledeki değişiklikleri göstermek için simetrik olmayan kontrol limitlerinin kullanılması gerekmektedir. Ağırlıklı Varyans (WV) Ağırlıklı Standart Sapma (WSD) ve Düzeltilmiş Çarpıklık (SC) gibi yöntemler çarpık dağılımlarda kullanılır. Klasik 𝑋̅ ve R kontrol kartları ve bunların tüm türevleri genellikle süreçteki büyük değişimleri tespit etmek için kullanılır, bu nedenle küçük değişimler söz konusu olduğu durumlarda bu kartlar çok güvenilir değildir. Bu tür sorunları çözmek için, bu çalışmada Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama (EWMA) kontrol kartları kullanılmıştır. Bu tezin temel amacı, çarpık dağılımlar için Düzeltilmiş Çarpıklık yöntemini EWMA control kartlarına uygulamak ve Düzeltilmiş Çarpıklık EWMA (SC-EWMA) kontrol limitlerini önermektir. Çarpıklık derecesine ve değişen ağırlıklandırma parametrelerine göre, önerilen yeni yöntemin performansı, Khoo ve Atta (2008) tarafından geliştirilen Ağırlıklı Varyans EWMA (WV-EWMA), Atta ve Ramli (2011) tarafından geliştirilen Ağırlıklı Standart Sapma EWMA (WSD-EWMA) ve klasik EWMA yöntemleri ile karşılaştırılmıştır ve farkları ortaya .çikarilmiştir. Karşılaştırma, lognormal, gamma ve Weibull dağılımlarından üretilen verilerle Monte Carlo simülasyon tekniği kullanılarak 1. Tip hatalarına göre yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

The classic Shewhart control charts are generally used for monitoring the process mean and variability in the characteristics of a random quality variable of interest and are based on the normality assumptions. For skewed distributions, in order to demonstrate the changes in the population, non-symmetric control limits need to be used. Methods such as the Weighted Variance (WV) Weighted Standard Deviation (WSD) and Skewness Correction (SC) are used with skewed distributions. The classic 𝑋̅ and R control charts and all their derivatives are generally used to detect large shifts in the process mean hence making them not too reliable in situations where in small shifts are of interest. To solve such problems, the Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) control charts is used in this work. The main aim of this thesis is to apply the Skewness Correction method to the EWMA chart and propose a control limit called Skewness Correction EWMA (SC-EWMA) for skewed distributions. The performances of the newly proposed method are compared and contrasted with those of the Weighted Variance EWMA (WV-EWMA) which was developed by Khoo and Atta (2008), Weighted Standard Deviation EWMA (WSD-EWMA) which was developed by Atta and Ramli (2011) and the classic EWMA control limits based on the degree of skewness and varying smoothing parameters. The comparison is made with respect to their type-Ι errors by using the Monte Carlo simulation technique with data generated from the lognormal, Gamma and Weibull distributions.

Benzer Tezler

  1. SHEWHART, CUSUM ve EWMA kontrol grafiklerinin Erzurum şeker fabrikasına uygulaması üzerine bir deneme

    A Quality control study at Erzurum sugar factory using SHEWHART, CUSUM and EWMA control charts

    ERKAN OKTAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    İşletmeAtatürk Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHMUT KARTAL

  2. Shewart, Cusum ve Ewma kontrol grafiklerinin bir üretim işletmesinde uygulanması

    An application Shewart, Cusum and Ewma control charts into a manufacturing business

    ABDULLAH ÖZÇİL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İşletmePamukkale Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İRFAN ERTUĞRUL

  3. İstatistiksel süreç kontrolünde Shewhart, CUSUM ve EWMA kontrol kartları ile yapay sinir ağlarının bütünleşik kullanımı: Bir orman endüstri işletmesinde uygulama

    Integrated use of artificial neural networks and Shewhart, CUSUM and EWMA control charts in statistical process control: A case study in forest industry enterprise

    RIFAT KURT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Ağaç İşleriBartın Üniversitesi

    Orman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELMAN KARAYILMAZLAR

  4. Monitoring of Conway-Maxwell-Poisson profiles under multicollinearity

    Çoklu iç ilişki altında Conway-Maxwell-Poisson profillerinin denetimiMİ

    ULDUZ MAMMADOVA OZEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İstatistikÇukurova Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUDE REVAN ÖZKALE ATICIOĞLU

  5. An approach for quality control chart appropriateness evaluation based on desirability functions

    Kalite kontrol şemalarının uygunluk değerlendirilmesi için çekicilik fonksiyonuna dayalı bir yaklaşım

    SIDIKA TUNÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL