Geri Dön

Otokorelasyonlu veriler için çarpık normal dağılıma dayalı sağlam kalite kontrol grafikleri

Robust quality control plots based on skewed normal distribution for autocorrelated data

  1. Tez No: 773526
  2. Yazar: HİLAL AKDOĞAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ARZU ALTIN YAVUZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Kontrol Grafikleri, Çarpık Normal, Otoregresif Model, Sağlam Yöntemler, Control Charts, Skew Normal, Autoregressive Model, Robust Methods
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Teorisi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

Kontrol grafikleri, bir sürecin kontrol altında olup olmadığını belirlemeyi, süreçte meydana gelen kontrol dışı durumu kontrol altına almayı sağlayacak yöntemleri geliştirmek için kullanılır. Klasik kontrol grafikleri kalite karakteristiklerinin normal dağılım varsayımına dayanmaktadır. Ancak çoğu uygulamada bu varsayım sağlanamamaktadır. Verilerin dağılımı normale göre çarpık bir dağılım olduğunda klasik yöntemler yanıltıcı sonuçlar vermektedir. Kalite kontrol gibi zaman, maliyet ve işgücü kısıtı gerektiren bir alanda bu sonuçlar sürecin doğru bir şekilde takip edilmesini zorlaştırmaktadır. Bu amaçla anakitlenin dağılımının çarpık olması durumunda kullanılabilecek çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Kalite kontrol süreçlerinde elde edilen gözlemler önceki verilere bağlı olduğundan bir zaman serisi şeklindedir. Zaman serisi analizinde genellikle bir değişkenin gözlenen değerlerinin geçmişteki bazı değerlere bağlı olduğu varsayılır. Bu nedenle zaman serisi modeli otoregresif bir modeldir. Bu çalışmada çarpık normal dağılıma sahip bir anakitleden gelen birinci dereceden otoregresif süreçler için çeşitli kontrol grafikleri tanıtılmış ve performansları simülasyon yardımıyla karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Control charts are used to develop methods to determine whether a process is under control and to control the out-of-control situation that occurs in the process. Classical control charts are based on the assumption of normal distribution of quality characteristics. However, in most applications this assumption is not met. Classical methods give misleading results when the distribution of data is skewed compared to normal. In an area that requires time, cost and labor constraints such as quality control, these results make it difficult to follow the process accurately. For this purpose, various methods have been developed that can be used in case the distribution of the population is skewed. Observations obtained in quality control processes are in the form of a time series as they depend on previous data. In time series analysis, it is generally assumed that the observed values of a variable depend on some value in the past. Therefore, the time series model is an autoregressive model. In this study, various control charts of autoregressive processes from a population with skewed normal distribution are introduced and their performances are compared with the help of simulation.

Benzer Tezler

  1. Comparison of control charts for autocorrelated data

    Otokorelasyonlu veriler için kontrol kartlarının kıyaslanması

    ŞEBNEM DEMİRKOL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. G. MİRAÇ BAYHAN

  2. Regression control chart for autocorrelated data

    Otokorelasyonlu gözlemler için regresyon kontrol kartı

    ASLAN DENİZ KARAOĞLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNHAN MİRAÇ BAYHAN

  3. Otokorelasyonlu verilerde kullanılan istatistiksel proses kontrol metodları üzerine bir araştırma

    A Research on the statistical process control methods for autocorrelated data

    İLKER KARTAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FUNDA YILDIRIM

  4. İmalat işletmelerinde süreçlerin kontrol altına alınmasına otokorelasyonun etkisi ve bir uygulama

    The effect of autocorrelation controlling the process in manufacturing firms and an application

    ÖZGÜR CEM IŞIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDumlupınar Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. HAKAN KAĞNICIOĞLU

  5. Determination of inflation rate in a hidden Markov model framework: Turkey case

    Saklı Markov model çerçevesinde enflasyon oranı saptaması: Türkiye durumu

    DİLEK AYDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    MatematikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Finansal Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE SEVTAP KESTEL

    DOÇ. DR. YELİZ YOLCU OKUR