The wilcoxon SR test is a popular n

The wilcoxon SR test is a popular nonparametric alternative to the paired two-sample t-test but has the advantage that normality is not needed; only symmetry of the underlying continuous process distribution is needed, which is easy to verify (see Konijin for a discussion on some tests of symmetry). Furthermore, it is well known the SR test is more efficient than the sign (SN) test for a number of non-normal symmetric continuous distributions. In addition, it can be shown that the asymptotic relative efficiency (ARE) of the SR test relative to the Student t-test is at least 0.864 for any symmetric continuous distribution (Gibbons and Chakraborti, p.508).

In this article, we propose a GWMA chart based on the Wilcoxon SR statistic (hereafter referred to as the GWMA-SR chart) to monitor the known value of the median of a process with a continuous distribution; the objective is to gain better sensitivity for small sustained upward or downward step shifts. The median is taken is taken as the location parameter of interest.

The rest of this article is organized as follows: the GWMA-SR chart is defined is defined in Section 2. In section 3, the design and implementation of the proposed control chart is provided. A detailed empirical study comparing the performance of the GWMA-SR chart with a number of existing control charts is provided in Section 4. An illustrative example is given in section 5. Finally, a concluding summary and some recommendations are presented in section 6.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การทดสอบ wilcoxon SR ทาง nonparametric นิยมการจับคู่สองตัวอย่างทดสอบ t แต่มีข้อดีที่เครื่องไม่จำเป็นต้อง เพียงสมมาตรของการแจกแจงต่อเนื่องกระบวนการพื้นฐานจำเป็น ซึ่งเป็นการง่ายในการตรวจสอบ (ดู Konijin สำหรับการสนทนาในการทดสอบบางอย่างของสมมาตร) นอกจากนี้ มันเป็นดีทดสอบรู้จัก SR มีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าการเข้าสู่ระบบ (SN) ทดสอบจำนวน-ปกติแบบต่อเนื่องการกระจาย นอกจากนี้ มันสามารถแสดงว่าประสิทธิภาพสัมพัทธ์ asymptotic (มี) ของการทดสอบ SR สัมพันธ์กับนักเรียนทดสอบ t 0.864 น้อยสำหรับการกระจายอย่างต่อเนื่องแบบสมมาตร (ชะนีและ Chakraborti, p.508)ในบทความนี้ เราได้เสนอ GWMA แผนภูมิสถิติ Wilcoxon SR (ต่อจากนี้เรียกว่าแผนภูมิ GWMA-SR) จากการตรวจสอบค่าของมัธยฐานของกระบวนการที่มีการกระจายอย่างต่อเนื่อง รู้จัก วัตถุประสงค์จะได้รับความไวแสงที่ดีกว่าสำหรับขั้นตอนอย่างต่อเนื่องขึ้น หรือลงเล็กกะ มัธยฐานจะนำมาถ่ายเป็นพารามิเตอร์สถานที่น่าสนใจ ส่วนเหลือของบทความนี้จัดเป็นดังนี้: มีกำหนดแผนภูมิ GWMA-SR ถูกกำหนดในส่วนที่ 2 ในส่วนที่ 3 การออกแบบและการดำเนินงานของแผนภูมิควบคุมเสนอมี การศึกษาเชิงประจักษ์โดยละเอียดเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแผนภูมิ GWMA SR กับจำนวนของแผนภูมิควบคุมที่มีอยู่ไว้ในส่วนที่ 4 ตัวอย่างที่เป็นตัวอย่างได้ถูกกำหนดในส่วนที่ 5 ในที่สุด สรุปสรุปและคำแนะนำบางอย่างจะนำเสนอในส่วนที่ 6

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การทดสอบ Wilcoxon อาร์เป็นทางเลือกที่ไม่อิงพารามิเตอร์ที่นิยมในการจับคู่สองตัวอย่าง t-test แต่มีประโยชน์ที่ปกติไม่จำเป็นต้อง; สมมาตรเฉพาะของการกระจายกระบวนการพื้นฐานอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งจำเป็นซึ่งเป็นเรื่องง่ายในการตรวจสอบ (ดู Konijin สำหรับการอภิปรายเกี่ยวกับการทดสอบของสมมาตรบาง) นอกจากนี้ยังเป็นที่รู้จักกันดีทดสอบอาร์จะมีประสิทธิภาพมากกว่าการเข้าสู่ระบบ (SN) การทดสอบสำหรับจำนวนของที่ไม่ปกติอย่างต่อเนื่องกระจายสมมาตร นอกจากนี้ยังสามารถแสดงให้เห็นว่ามีประสิทธิภาพญาติ asymptotic (Are) ของการทดสอบ SR เทียบกับนักศึกษา t-test อย่างน้อย 0.864 สำหรับการใด ๆ กระจายสมมาตรต่อเนื่อง (ชะนีและ Chakraborti, p.508).

ในบทความนี้เรา เสนอแผนภูมิ GWMA ขึ้นอยู่กับสถิติ Wilcoxon SR (ต่อไปนี้จะเรียกว่าแผนภูมิ GWMA-SR) เพื่อตรวจสอบค่าที่รู้จักกันดีของค่ามัธยฐานของกระบวนการที่มีการกระจายอย่างต่อเนื่อง; วัตถุประสงค์คือเพื่อให้ได้รับความไวที่ดีกว่าสำหรับขนาดเล็กอย่างยั่งยืนขึ้นหรือลงกะขั้นตอน ค่ามัธยฐานจะนำมาเป็นที่เป็นพารามิเตอร์สถานที่ที่น่าสนใจ. ส่วนที่เหลือของบทความนี้จะจัดดังนี้แผนภูมิ GWMA-SR ถูกกำหนดไว้ในมาตรา 2 ในส่วนที่ 3 การออกแบบและการดำเนินงานของแผนภูมิควบคุมที่นำเสนอคือ ให้. การศึกษาเชิงประจักษ์รายละเอียดเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแผนภูมิ GWMA-SR กับจำนวนของแผนภูมิควบคุมที่มีอยู่ที่ระบุไว้ในมาตรา 4 ตัวอย่างเป็นตัวอย่างจะได้รับในส่วนที่ 5 สุดท้ายสรุปสรุปและข้อเสนอแนะจะถูกนำเสนอในส่วนที่ 6

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สถิตินอนพาราเมตริกแบบ SR เป็นทางเลือกที่เป็นที่นิยมกับคู่สองกลุ่มเปรียบเทียบ แต่ มี ประโยชน์ ที่ ปกติ ไม่ ต้อง สมมาตรเพียงต้นแบบของกระบวนการอย่างต่อเนื่องกระจายเป็น ซึ่งเป็นเรื่องง่ายในการตรวจสอบ ( ดู konijin สำหรับการอภิปรายบางการทดสอบสมมาตร ) นอกจากนี้ยังเป็นที่รู้จักกันดีใน SR ทดสอบประสิทธิภาพมากกว่าสัญลักษณ์ ( SN ) ทดสอบสำหรับจำนวนที่ไม่สมมาตรการแจกแจงแบบปกติ . นอกจากนี้ยังสามารถแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพสัมพัทธ์เฉลี่ยที่ ( จะ ) ของ SR ทดสอบเทียบกับจำนวนนักเรียน อย่างน้อยที่สุดคือการใด ๆ 0.864 ต่อเนื่องสมมาตร ( ชะนีและ chakraborti p.508 , )ในบทความนี้เราเสนอ gwma แผนภูมิตามสถิติ SR สถิติ ( ต่อเรียกว่าแผนภูมิ gwma-sr ) เพื่อตรวจสอบว่าค่าของค่ามัธยฐานของกระบวนการที่มีการกระจายอย่างต่อเนื่อง โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มความไวดีกว่าเล็กยั่งยืนขึ้นหรือลงขั้นตอนการเปลี่ยนแปลง โดยถ่ายเป็นถ่ายเป็นพารามิเตอร์แสดงตำแหน่งที่สนใจส่วนที่เหลือของบทความนี้คือการจัดดังนี้แผนภูมิ gwma-sr นิยามที่กำหนดไว้ในมาตรา 2 ในส่วนที่ 3 การออกแบบและการนำเสนอแผนภูมิควบคุมมีให้ รายละเอียดของการศึกษาเชิงประจักษ์ของการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแผนภูมิ gwma-sr ที่มีจำนวนของแผนภูมิควบคุมที่มีอยู่ให้ในส่วนที่ 4 มีตัวอย่างจะได้รับในส่วนที่ 5 . สุดท้าย สรุปสรุปและข้อเสนอแนะจะถูกนำเสนอในส่วนที่ 6