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题名缺失数据过程的自适应多元EWMA控制图
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作者
濮晓龙
项冬冬
陈昕妍
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机构
华东师范大学统计学院
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出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2024年第2期343-363,共21页
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文摘
随着生产过程的日益复杂,多元统计过程控制(SPC)领域对在线算法的关注与日俱增.然而,基于完整数据和均匀时间间隔假设的传统方法在存在缺失数据时表现并不理想.为了最大化利用可用信息,我们提出了一种自适应指数加权移动平均(EWMA)控制图,它采用了加权插补方法,能够充分利用完整数据和不完整数据之间的关系.具体而言,我们首先引入了两种恢复方法:改进的K近邻方法和传统的单变量EWMA方法.然后,我们构造了一个自适应加权函数来结合这两种方法,即当样本信息表明过程超出控制的可能性增加时,会降低EWMA统计量的权重,反之亦然.通过模拟结果和一个实际案例,我们证明了所提出方案的稳健性和敏感性.
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关键词
在线监控
完全随机缺失
加权插补
指数加权移动平均
改进的K近邻
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Keywords
online monitoring
completely random missing
weighted imputing values
EWMA
improved K-nearest neighbors
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分类号
O213.1
[理学—概率论与数理统计]
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