AbstractIn this study, we focus on

Abstract
In this study, we focus on improving parameter estimation in Phase I study to construct more accurate Phase II control limits for monitoring multivariate quality characteristics. For a multivariate normal distribution with unknown mean vector, the usual mean estimator is known to be inadmissible under the squared error loss function when the dimension of the variables is greater than 2. Shrinkage estimators, such as the James–Stein estimators, are shown to have better performance than the conventional estimators in the literature. We utilize the James–Stein estimators to improve the Phase I parameter estimation. Multivariate control limits for the Phase II monitoring based on the improved estimators are proposed in this study. The resulting control charts, JS-type charts, are shown to have substantial performance improvement over the existing ones.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อในการศึกษานี้ เรามุ่งเน้นในการปรับปรุงการประมาณพารามิเตอร์ในระยะที่เรียนการสร้างขีดจำกัดควบคุม Phase II ถูกต้องมากขึ้นสำหรับการตรวจสอบคุณภาพตัวแปรพหุลักษณะ สำหรับแบบตัวแปรพหุการแจกแจงปกติด้วยเวกเตอร์หมายถึงไม่รู้จัก ประมาณการเฉลี่ยปกติมีชื่อเสียงจะไม่อยู่ภายใต้ฟังก์ชันสูญเสียผิดพลาดกำลังสองเมื่อขนาดของตัวแปรมากกว่า 2 แสดง estimators หดตัว เช่น estimators James-สไตน์ มีประสิทธิภาพดีกว่า estimators ธรรมดาในวรรณคดี เราใช้ estimators James-สไตน์เพื่อปรับปรุงระยะผมประเมินพารามิเตอร์ ขีดจำกัดการควบคุมตัวแปรพหุสำหรับการตรวจสอบระยะ II ตาม estimators ดีขึ้นมีการนำเสนอในการศึกษานี้ มีแสดงผลตัวควบคุมแผนภูมิ แผนภูมิชนิด JS การปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานที่พบอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อในการศึกษานี้เรามุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงการประมาณค่าพารามิเตอร์ในระยะที่ผมศึกษาเพื่อสร้างระยะที่ถูกต้องมากขึ้นสองขีด จำกัด ของการควบคุมสำหรับการตรวจสอบลักษณะคุณภาพหลายตัวแปร
สำหรับการกระจายหลายตัวแปรเวกเตอร์ปกติที่มีค่าเฉลี่ยที่ไม่รู้จักประมาณการเฉลี่ยปกติเป็นที่รู้จักกันภายใต้การยอมรับฟังก์ชั่นการสูญเสียที่เกิดข้อผิดพลาดเมื่อยกกำลังสองมิติของตัวแปรที่มีค่ามากกว่าการหดตัวประมาณ 2 เช่นประมาณ-เจมส์สไตน์แสดงให้เห็นว่า มีประสิทธิภาพที่ดีขึ้นกว่าเดิมประมาณในวรรณคดี เราใช้ประมาณเจมส์-สไตน์ในการปรับปรุงระยะที่พารามิเตอร์การประเมิน ข้อ จำกัด การควบคุมหลายตัวแปรสำหรับการตรวจสอบระยะที่สองขึ้นอยู่กับการประมาณค่าที่ดีขึ้นมีการเสนอในการศึกษานี้ แผนภูมิควบคุมผลแผนภูมิ JS-ชนิดมีการแสดงที่จะมีการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานอย่างมีนัยสำคัญมากกว่าที่มีอยู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรม
ในการศึกษานี้เรามุ่งเน้นที่การปรับปรุงการประมาณค่าพารามิเตอร์ใน ระยะที่ 1 การศึกษาเพื่อสร้างขอบเขตการควบคุมระยะที่ถูกต้องมากขึ้นสำหรับการตรวจสอบลักษณะคุณภาพหลายตัวแปร การแจกแจงปกติหลายตัวแปรที่มีเวกเตอร์หมายถึงไม่รู้จักประมาณการค่าเฉลี่ยปกติเป็นที่รู้จักกันเป็นสิ่งที่ทำได้ภายใต้สองข้อผิดพลาดการสูญเสียฟังก์ชันเมื่อขนาดของตัวแปรมากกว่า 2การหดตัวประมาณ เช่น เจมส์ –แสดงมีประมาณ Stein , ประสิทธิภาพที่ดีกว่าวิธีการปกติในวรรณคดี เราใช้ เจมส์ – Stein ประมาณเพื่อปรับปรุงขั้นตอนการประมาณค่าพารามิเตอร์ . ขีดจำกัดควบคุมหลายตัวแปรสำหรับระยะที่ 2 การตรวจสอบบนพื้นฐานของการปรับปรุงวิธีการนำเสนอในการศึกษานี้ ซึ่งแผนภูมิควบคุม , JS ชนิดแผนภูมิจะถูกแสดงให้มีการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมากกว่าที่มีอยู่