ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تكوين لوحات MEWMA متعددة المتغ...>الوصف

تكوين لوحات MEWMA متعددة المتغيرات باستخدام عوامل بيز

العنوان المترجم: Configure multivariate MEWMA Charts Using Bayes Factors
المصدر: زانكو - الإنسانيات
الناشر: جامعة صلاح الدين
المؤلف الرئيسي: سعيد، هيفاء عبدالجواد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Saied, Haifa Abduljwaad
مؤلفين آخرين: بوتاني، دلشاد شاكر اسماعيل (م. مشارك) , السنجاري، عدنان مصطفى حسين (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج21, ع6
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2017
الصفحات: 138 - 115
ISSN: 2218-0222
رقم MD: 868180
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
العلوم الإحصائية | المعادلات الرياضية | عوامل بيز | لوحات MEWMA
كلمات المؤلف المفتاحية:
نموذج فضاء الحالة | عوامل بيز | MEWMA المحورة | توزيع T | توزيع بسل | لوحات سيطرة نوعية متعددة المتغيرات
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يتضمن البحث تكوين أربع لوحات متعددة المتغيرات للسيطرة على متجه المعدل ومصفوفة التباين؛ وذلك لحالتين لتوزيع t متعدد المتغيرات، وحالتين لتوزيع بسل متعدد المتغيرات المحور العام باستعمال أسلوب بيز المتسلسل مع نموذج فضاء الحالة، وقد أُستفيد من عامل بيز للحصول على النقاط التي بها يمكننا معرفة العملية إن كانت تحت السيطرة أو ليست كذلك. في الجانب النظري حُصِل على الخطأ التنبؤي الذي يعدّ بسط عامل بيز باستعمال مرشح كالمن، بعد إيجاد مرشحات المعلمات لكل حالة، وفُرض التوزيع الهدف، الذي يمثل مقام عامل بيز، وقد وُجِد أنَّ عوامل بيز عبارة عن متسلسلة مترابطة وفاقدة لشرط التوزيع الطبيعي، ولهذا السبب وَجِب أخذ هذين الأمرين بالحسبان، فتم تحوير لوحة(EWMA)؛ بافتراض أنَّ سلسلة عوامل بيز هي سلسلة زمنية من نوع (ARMA)(1,1) وأطلق عليها (MEWMA)، ومن ثم أُعطيت قيم معينة لمعلمة تمهيد اللوحة لتكون هي المعتمدة لرسم عوامل بيز. أمّا في الجانب التطبيقي فقد تم استعمال لغة الماتلاب (MATLAB) لتوليد بيانات عشوائية لكل من التوزيعين المفترضين، ومن ثم تطبيق ما حُصل عليه في الجانب النظري لحالات مختلفة باستعمال برامج مكتوبة بلغة الماتلاب، وكذلك استعمال البرنامج الجاهز (Minitab)، والبرنامج الجاهز (EViews) وقد تبين أنَّ بإمكان هذه اللوحات السيطرة على المعدل والتباين معاً لبيانات تنتمي إلى التوزيعات ذات الذيول الثقيلة.

This research discusses the formation of four multivariate quality control charts to control the mean vector and variance matrix in two cases of multivariate t distribution and two cases of Generalized Multivariate Modified Bessel Distribution (GMMBD). This process is performed using Bayesian sequential method with State Space Model (SSM) through applying Bayes Factors (BF) to determine the points that provide information about the process is in control or not. In the theoretical part of this research, predictive error was obtained, which considered the nominator of Bayes factor, through Kalman filter after finding the estimation of parameters for each case. Also, target distribution was assumed, which considered the denominator of Bayes factor. It was appeared that the Bayes factors are considered as correlated sequence and failed to have normality condition, for this reason, it was important to take these two facts into consideration. Therefore, EWMA chart had been modified through assuming that the sequence of Bayes factors are time series of type ARMA (1, 1) and it is named (MEWMA), and providing determined values for the parameter of initiated chart in order to make it as a base of drawing Bayes factors. In the practical part, MATLAB Language were used to generate simulated data for each of the assumed two distributions, and then applying what have been obtained in the theoretical part for the different cases using written programs through MATLAB language, Minitab and E-Views software packages. It was founded that, it could be use these charts to control the mean and variance together for data that possess heavy-tailed distributions.
ISSN: 2218-0222

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.