Control Charts for Non-Normal Distributions

المصدر:	المجلة العربية للجودة والتميز
الناشر:	مركز الوراق للدراسات والأبحاث
المؤلف الرئيسي:	Aichouni, M. (Author)
مؤلفين آخرين:	Al Ghonamy, A. I. (Co-Author), Bachioua, L. (Co-Author)
المجلد/العدد:	مج1, ع1
محكمة:	نعم
الدولة:	الأردن
التاريخ الميلادي:	2014
الشهر:	مارس
الصفحات:	5 - 16
ISSN:	2521-9294
رقم MD:	792968
نوع المحتوى:	بحوث ومقالات
قواعد المعلومات:	EcoLink
مواضيع:	صناعة البناء \| الرسوم البيانية \| العمليات الإحصائية \| الضبط الإحصائي \| مخطط شيوارت
رابط المحتوى:	PDF (صورة)

4

LEADER	01612nam a22002177a 4500
001	0265861
044		\|b الأردن
100		\|9 421541 \|a Aichouni, M. \|e Author
245		\|a Control Charts for Non-Normal Distributions
260		\|b مركز الوراق للدراسات والأبحاث \|c 2014 \|g مارس
300		\|a 5 - 16
336		\|a بحوث ومقالات
520		\|b Statistical Process Control charts widely used in industry and services by quality professionals require that the quality characteristic being monitored is normally distributed. If, in contrast, the distribution of this characteristic is not normal, any conclusion drawn from control charts on the stability of the process may be misleading and erroneous. In this paper, an alternative approach has been suggested that is based on the identification of the best distribution that would fit the data. Specifically, the Johnson distribution was used as a model to normalize real field data that showed departure from normality. Real field data from the construction industry was used as a case study to illustrate the proposed analysis.
653		\|a صناعة البناء \|a الرسوم البيانية \|a العمليات الإحصائية \|a الضبط الإحصائي \|a مخطط شيوارت
700		\|9 421543 \|a Al Ghonamy, A. I. \|e Co-Author
700		\|9 421545 \|a Bachioua, L. \|e Co-Author
773		\|c 007 \|l 001 \|m مج1, ع1 \|o 1659 \|s المجلة العربية للجودة والتميز \|t Arab Journal of Quality and Excellence \|v 001 \|x 2521-9294
856		\|u 1659-001-001-007.pdf
930		\|d y \|p y
995		\|a EcoLink
999		\|c 792968 \|d 792968