Exponentially Weighted Moving Avera

Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) Control Charts for Monitoring an Analytical Process

Polona K. Carson* and Arthur B. Yeh

Department of Applied Statistics and Operations Research, Bowling Green State UniVersity,

Bowling Green, Ohio 43403

The exponentially weighted moving average (EWMA) control chart is very effective in detecting small shifts in process mean or variance, but so far has not been well presented in the field of analytical chemistry. The main difference from the Shewhart chart is that the EWMA chart combines current data with historical observations by essentially taking a weighted average with weighting factor w of the most current sample observations and historical observations. We show that the EWMA chart with 0.05 < w < 0.20 is more effective in detecting small shifts in mean and variance than the Shewhart chart. In addition, the EWMA chart can also be used to forecast the observation in the next period, which can help analysts take preventive actions before process departures to the out-of-control state. Another advantage of using the EWMA chart is its good performance for observations that are not normally distributed or are autocorrelated.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สร้างถ่วงน้ำหนักย้ายแผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ย (EWMA) สำหรับกระบวนการการวิเคราะห์ตรวจสอบPolona คุณคาร์สัน * และ Arthur B. Yehภาควิชาสถิติประยุกต์และงานวิจัย โบว์ลิ่งกรีนมหาวิทยาลัยโบว์ลิ่งกรี โอไฮโอ 43403ถ่วงน้ำหนักสร้างย้ายเฉลี่ย (EWMA) ตัวควบคุมแผนภูมิมีประสิทธิภาพมากในการตรวจสอบกะเล็กหมายถึงกระบวนการหรือผลต่าง แต่เพื่อให้ห่างไกลได้ไม่ได้ดีแสดงในฟิลด์ของเคมีวิเคราะห์ ความแตกต่างหลักจากผัง Shewhart เป็นที่แผนภูมิ EWMA เด่นปัจจุบันข้อมูลสังเกตการณ์ทางประวัติศาสตร์ โดยหลักการเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ด้วยน้ำหนักตัว w ล่าสุดอย่างสังเกตและสังเกตการณ์ทางประวัติศาสตร์ เราแสดงว่าแผนภูมิ EWMA ด้วย 0.05 < w < 0.20 จะมีประสิทธิภาพในการตรวจขนาดเล็กกะค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนกว่า Shewhart แผนภูมิ นอกจากนี้ แผนภูมิ EWMA ยังสามารถใช้เพื่อเก็บข้อมูลในรอบระยะเวลาถัดไป ซึ่งจะช่วยให้ดำเนินการป้องกันก่อนการออกการออกควบคุมนักวิเคราะห์ คาดการณ์ ประโยชน์อีกประการหนึ่งของการใช้แผนภูมิ EWMA มีประสิทธิภาพดีสำหรับการสังเกตที่มีการแจกจ่ายที่ไม่ปกติ หรือ autocorrelated

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Moving Weighted ชี้แจงเฉลี่ย (EWMA) แผนภูมิควบคุมสำหรับการตรวจสอบขั้นตอนการวิเคราะห์Polona เคคาร์สัน * และอาเธอร์บี Yeh ภาควิชาสถิติประยุกต์และการดำเนินงานวิจัย, โบว์ลิ่งกรีนรัฐมหาวิทยาลัยโบว์ลิงกรีน, โอไฮโอ 43403 ถ่วงน้ำหนักชี้แจงค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (EWMA) แผนภูมิควบคุมที่มีประสิทธิภาพมากในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ ในกระบวนการหรือหมายถึงความแปรปรวน แต่จนถึงขณะนี้ยังไม่ได้รับการนำเสนอได้ดีในด้านการวิเคราะห์ทางเคมี แตกต่างหลักจากแผนภูมิ Shewhart คือแผนภูมิ EWMA รวมข้อมูลในปัจจุบันที่มีการสังเกตทางประวัติศาสตร์โดยหลักการถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักกับปัจจัยถ่วงน้ำหนักของกลุ่มตัวอย่างที่เป็นปัจจุบันที่สุดข้อสังเกตและข้อสังเกตทางประวัติศาสตร์ เราแสดงให้เห็นว่าแผนภูมิ EWMA 0.05 <w <0.20 มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ ในค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนกว่าแผนภูมิ Shewhart นอกจากนี้แผนภูมิ EWMA นอกจากนี้ยังสามารถใช้ในการคาดการณ์การสังเกตในช่วงต่อไปซึ่งสามารถช่วยให้นักวิเคราะห์ดำเนินการป้องกันก่อนที่จะออกเดินทางไปยังกระบวนการรัฐออกจากการควบคุม ประโยชน์ของการใช้แผนภูมิ EWMA ก็คือผลงานที่ดีสำหรับข้อสังเกตที่ไม่ได้กระจายปกติหรืออัตสหสัมพันธ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ชี้แจงถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่ ( ewma ) แผนภูมิควบคุมสำหรับกระบวนการตรวจสอบวิเคราะห์

polona K . คาร์สัน * อาเธอร์บีค่ะ

ภาควิชาสถิติประยุกต์และการวิจัย , โบว์ลิ่งกรีนมหาวิทยาลัยของรัฐ ,

โบว์ลิงกรีน , โอไฮโอ 43403

ชี้แจงถัวเฉลี่ยเคลื่อนที่ ( ewma ) แผนภูมิควบคุมจะมีประสิทธิภาพมากในการตรวจหา ขนาดเล็กในกระบวนการหมายถึงหรือความแปรปรวนแต่ตอนนี้ยังไม่ได้ถูกนำเสนอทั้งในด้านปฏิบัติการเคมีวิเคราะห์ ความแตกต่างหลักจากกราฟเชิงเดี่ยวคือ แผนภูมิ ewma รวมข้อมูลปัจจุบัน ด้วยการสังเกตทางประวัติศาสตร์ โดยหลักการเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักด้วยปัจจัยถ่วงน้ำหนักของการสังเกตการณ์ในปัจจุบันมากที่สุดตัวอย่างและตัวอย่างทางประวัติศาสตร์ เราแสดงให้เห็นว่า ewma แผนภูมิ ) < w < 020 มีประสิทธิภาพในการตรวจจับเล็กกะในค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนมากกว่ากราฟเชิงเดี่ยว . นอกจากนี้แผนภูมิ ewma ยังสามารถใช้พยากรณ์สังเกตในระยะต่อไป ซึ่งสามารถช่วยให้นักวิเคราะห์ ดําเนินการป้องกันก่อนที่จะดำเนินการออกไปจากรัฐควบคุมประโยชน์ของการใช้แผนภูมิ ewma เป็นประสิทธิภาพที่ดีสำหรับการสังเกตที่ไม่ใช่แบบปกติหรือ 365 .