Some selective process modelsAs we

Some selective process models
As we mentioned in the introduction, there are two approaches used to handle the problem of monitoring the autocorrelated processes. In this study, we consider the model-based approach, it starts by fitting an adequate time-series model on the process, then obtain the residuals of the model to eliminate its autocorrelation, at the end, use these residuals as a monitoring statistic.
The adequate model is picked by Box–Jenkins method, then it is diagnosed by characteristic shape of the autocorrelation function (ACF) and partial ACF (PACF), which are necessary tools to identify the adequateness of the time series model; for more details, see Reynolds18 and Box and Jenkins.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บางรุ่นเลือกกระบวนการเรากล่าวถึงในการแนะนำ มีสองวิธีที่ใช้ในการจัดการปัญหาของกระบวนการ autocorrelated การตรวจสอบ ในการศึกษานี้ เราพิจารณาวิธีการจำลอง เริ่มต้น โดยในกระบวนการแบบจำลองอนุกรมเวลาที่เพียงพอ แล้ว ขอรับค่าคงเหลือของรูปแบบการกำจัดของ autocorrelation จบ ใช้เหลือเหล่านี้เป็นการตรวจสอบสถิติ แบบพอหยิบกล่อง – เจงกินส์วิธี แล้วมีวินิจฉัย โดยลักษณะรูปร่างของ autocorrelation ฟังก์ชัน (ACF) และบางส่วน ACF (PACF), ซึ่งเป็นเครื่องมือที่จำเป็นในการระบุ adequateness ของรูปแบบชุดเวลา สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม ดู Reynolds18 และกล่อง และเจนกินส์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บางรุ่นกระบวนการคัดเลือก
ที่เรากล่าวถึงในเบื้องต้นมีสองวิธีที่ใช้ในการจัดการปัญหาในการตรวจสอบกระบวนการที่เกิดอัตสหสัมพันธ์ ในการศึกษานี้เราจะพิจารณาวิธีการแบบที่ใช้ก็จะเริ่มโดยการปรับรูปแบบอนุกรมเวลาที่เพียงพอเกี่ยวกับกระบวนการแล้วขอรับเหลือของรูปแบบที่จะกำจัดอัตของมันในตอนท้ายให้ใช้เหลือเหล่านี้เป็นสถิติการตรวจสอบ
รูปแบบที่เพียงพอจะเลือกโดยวิธี Box-เจนกินแล้วมันจะวินิจฉัยโดยรูปร่างลักษณะของฟังก์ชั่นอัต (ACF) และบางส่วน ACF (PACF) ซึ่งเป็นเครื่องมือที่จำเป็นในการระบุเพียงพอของรูปแบบอนุกรมเวลานั้น สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมโปรดดูที่ Reynolds18 และกล่องและเจนกินส์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บางรุ่นใช้กระบวนการตามที่กล่าวไว้ในเบื้องต้น มีสองวิธีที่ใช้เพื่อจัดการกับปัญหาของการตรวจสอบ 112 กระบวนการ ในการศึกษานี้เราจะพิจารณาวิธีการสำหรับ มันเริ่มมีรูปแบบอนุกรมเวลาโดยการปรับกระบวนการ แล้วได้รับค่าของรูปแบบเพื่อกำจัดของข้อมูลสุดท้าย ใช้ค่าเหล่านี้เช่นการตรวจสอบสถิติแบบพอเพียงถูกเลือกโดยกล่อง - เจนกินส์วิธีการแล้วมันคือการวินิจฉัยตามรูปร่างลักษณะของฟังก์ชันอัตสหสัมพันธ์ ( ACF ) และ ACF บางส่วน ( pacf ) ซึ่งเป็นเครื่องมือระบุความพอของเวลาชุดรูปแบบ ; สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมดู reynolds18 และกล่องและ เจนกินส์