One inherent weakness of the nonpar

One inherent weakness of the nonparametric control charts is that the signaling events are not independent and therefore the
ARK of the chart can not be calculated as the reciprocal of the signaling probability . However,one can make use of an appropriate
conditioning argument(see Chakraborty, 2000) to establish a formula for the exact run length distribution and its mean.
In view of (4) and (5)it's clear that , under the condition Xa:b = (xa, xa+1, ..., xb) = xa:b ∈ Rb−a+1, the waiting time random
variable N which describes the number of Y-samples until out-of-control alarm issued follows geometric distribution with
success probability

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อ่อนแอแต่กำเนิดหนึ่งของแผนภูมิควบคุม nonparametric เป็นเหตุการณ์ signaling ไม่อิสระและการไม่สามารถคำนวณหีบของแผนภูมิเป็นส่วนกลับของความน่าเป็น signaling อย่างไรก็ตาม หนึ่งสามารถทำให้ใช้ของที่เหมาะสมปรับอาร์กิวเมนต์ (ดู Chakraborty, 2000) ในการสร้างสูตรสำหรับวิ่งตรงยาวกระจายและค่าเฉลี่ยของการในมุมมองของ (4) และ (5) เป็นที่ชัดเจนว่า ภายใต้ Xa:b เงื่อนไข = (xa, xa + 1,..., xb) xa:b ∈ = Rb−a + 1 เวลารอสุ่มตัวแปร N ซึ่งอธิบายถึงจำนวนตัวอย่าง Y จนปลุกออกควบคุมออก ไปแจกแจงรูปทรงเรขาคณิตด้วยความน่าเป็นความสำเร็จ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หนึ่งจุดอ่อนโดยธรรมชาติของแผนภูมิควบคุมไม่อิงพารามิเตอร์คือเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นไม่ได้ส่งสัญญาณที่เป็นอิสระและดังนั้นจึง
ARK ของแผนภูมิไม่สามารถคำนวณเป็นกฎของความน่าจะส่งสัญญาณ แต่หนึ่งสามารถทำให้การใช้งานที่เหมาะสม
อาร์กิวเมนต์เครื่อง (ดู Chakraborty, 2000) ในการสร้างสูตรสำหรับการจัดจำหน่ายระยะเวลาการทำงานที่แน่นอนและค่าเฉลี่ย
ในมุมมองของ (4) และ (5) เป็นที่ชัดเจนว่าภายใต้สภาพ Xa: B = (XA, XA + 1, ... , XB) = XA: b ∈ RB-+ 1, เวลาการรอคอยสุ่ม
ไม่มีตัวแปรซึ่งอธิบายถึงจำนวนของ Y-ตัวอย่างจนกว่าจะออกจากการควบคุมการเตือนภัยออกไปตามทางเรขาคณิต การจัดจำหน่ายที่มี
ความน่าจะเป็นความสำเร็จ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จุดอ่อนที่แท้จริงของแผนภูมิควบคุมตัวที่ส่งสัญญาณเหตุการณ์ไม่อิสระและดังนั้น
หีบของแผนภูมิสามารถคำนวณเป็นส่วนกลับของสัญญาณความน่าจะเป็น อย่างไรก็ตาม หนึ่งสามารถใช้อาร์กิวเมนต์ที่เหมาะสม
ปรับอากาศ ( ดู Chakraborty , 2000 ) เพื่อสร้างสูตรที่แน่นอนและความยาวของการกระจาย
หมายถึงในมุมมองของ ( 4 ) และ ( 5 ) เป็นที่ชัดเจนว่าภายใต้เงื่อนไข XA : B = ( ซาซา , 1 , . . . , สี ) = XA : B ∈ RB − 1 รอเวลาตัวแปรสุ่ม
n ซึ่งอธิบายถึงจำนวนของ y-samples จนกว่าจะออกจากการควบคุมการปลุกออกตามเรขาคณิต ด้วย

ความน่าจะเป็นความสำเร็จ