| المستخلص: |
حالة استخدام خريطة هوتلينج T2 عندما يكون توزيع البيانات يتبع التوزيع الطبيعي فإن أدواؤها يكون أفضل من الخرائط الأخرى، ومع ذلك في حالة بيانات المعلمية لا تتبع التوزيع الطبيعي، فإن أداؤها أقل مما هو متوقع، مع هذا، إذا كان التوزيع الطبيعي معروف أو لا يعرف الكثير عن توزيع العملية، فإن خرائط اللامعلمية المقترحة تكون أفضل إلى حد ما وأكثر أمانا لمراقبة العملية، ومن المعلوم أيضا في النظرية اللامعلمية أن الاختبارات التي تستند إلى إحصاء الإشارة أقل قوة من إحصاءه إشارة الرتب عندما يكون توزيع البيانات متماثلا، لذلك يفضل استخدام خريطة إشارة الرتب في حالة التوزيعات المتماثلة وخفيفة الذيل، ويتضح أيضا عند اختيار UCL باستخدام التوزيع التقريبي فإن ARL عادة ما يحقق أكبر من المطلوب، الأمر الذي يؤدي إلى عدد قليل من الإنذارات الكاذبة، وهذا مرغوب فيه من الناحية العملي كذلك خرائط المراقبة اللامعلمية تعتبر أداة مفيدة في مراقبة العملية الإحصائية في حالة توزيع بيانات العملية غير محدد أو غير طبيعي، وكلتا الخريطتين الإشارة إشارة الرتب أظهرت نتائج مماثلة في مراقبة العملية، باستخدام توزيع مربع كاي تم حساب وتحديد الحد الأعلى للخرائط المقترحة، وتوضح الخرائط أيضا أن متغيرات الدراسة هي ضمن الحدود المسموح، ومن خلال المحاكاة أظهرت الخرائط قوة في الكشف عن التغيرات، وعندما تتكون العملية من عدة نظم أو متغيرات مترابطة، فإنه من الضروري استخدام الخرائط متعدد المتغيرات بدلا من لخرائط أحادية المتغير.
In case of hoteling T2 chart when the data is distributed a normal distribution than its performance be better than the other charts, on the other hand, in case of the parametric data which doesn’t distributed the normal distribution, then its performance is less than anticipated (or expected), however, if the normal distribution is know or there isn’t too much to know about the process distribution , then the suggested non parametric charts will be better ferly and safest to control the process, Also it's know in then on-parametric theory that the tests which based on the sign-rank statistic when distribution of the data is symmetric therefore, it's preferred to use sign-rank chart in case of the symmetric distribution slight-Tail distribution, also it's clear that when test. UCL by using the approximate distribution ,then ARL0 is usually satisfying more then the required which leads to a few number of the false alarms, and this is desired from the practical side, Also, non-parametric control charts are considered as useful tool in the statistical process control in case of the process data distribution be undetermined or not normal and both of the charts sign and sign rank showed similar results in controlling the process, and by using x2 distribution, it has been calculated and determined the upper bound for the suggested charts, also the charts are showing that the study variables are within the allowed boundaries, and through the simulation the charts have bee showed a powerful in the exploring of the changes and when the process are consisting of a several systems or connected variables, then it's necessary to use the multi-variety charts in stead of the univariate charts.
|
