الانتقال من المتوسط عملية غير القياسية واحد

أخذ المتوسط ​​المتحرك هو عملية التمهيد طريقة بديلة لتلخيص البيانات السابقة هي حساب متوسط ​​مجموعات أصغر متتالية من أعداد البيانات السابقة على النحو التالي. أذكر مجموعة من الأرقام 9، 8، 9، 12، 9، 12، 11، 7، 13، 9، 11، 10 التي كانت مبلغ الدولار من 12 الموردين اختيار عشوائيا. دعونا تعيين (M)، وحجم أصغر مجموعة يساوي 3. ثم متوسط ​​الأرقام الثلاثة الأولى هي: (9 8 9) 3 8.667. وهذا ما يسمى التجانس (أي شكل من أشكال المتوسط). وتستمر عملية التمهيد هذه من خلال تقدم فترة واحدة وحساب المتوسط ​​التالي لثلاثة أرقام، مع إسقاط الرقم الأول. مثال متوسط ​​متحرك يلخص الجدول التالي العملية، والتي يشار إليها باسم "المتوسط ​​المتحرك". التعبير العام للمتوسط ​​المتحرك هو مت فراك كدوتس X. نتائج المتوسط ​​المتحرك 1.2 نماذج الحركة المتحركة (نماذج ما) قد تتضمن نماذج السلاسل الزمنية المعروفة باسم نماذج أريما مصطلحات الانحدار الذاتي و متوسطات الحركة المتحركة. في الأسبوع الأول، تعلمنا مصطلح الانحدار الذاتي في نموذج سلسلة زمنية للمتغير x t قيمة متخلفة من x t. على سبيل المثال، مصطلح الانحدار الذاتي 1 تأخر هو x t-1 (مضروبا في معامل). يحدد هذا الدرس مصطلحات المتوسط ​​المتحرك. متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك في نموذج السلاسل الزمنية هو خطأ سابق (مضروبا في معامل). واسمحوا (W أوفيرزيت N (0، sigma2w))، بمعنى أن w t هي متطابقة، موزعة بشكل مستقل، ولكل منها توزيع طبيعي يعني 0 و نفس التباين. (1) هو (شت مو وت theta1w) نموذج المتوسط ​​المتحرك الثاني، الذي يشير إليه ما (2) هو (شت مو wtta1w theta2w) ، التي يرمز إليها ما (q) هو (شت مو وت theta1w ثيتاو w النقاط ثيتاكو) ملاحظة. العديد من الكتب المدرسية والبرامج البرمجية تحدد النموذج مع علامات سلبية قبل الشروط. هذا لا يغير الخصائص النظرية العامة للنموذج، على الرغم من أنه لا يقلب علامات جبري لقيم معامل المقدرة و (غير مسقوفة) المصطلحات في صيغ ل أكفس والتباينات. تحتاج إلى التحقق من البرنامج للتحقق مما إذا كانت العلامات السلبية أو الإيجابية قد استخدمت من أجل كتابة النموذج المقدر بشكل صحيح. يستخدم R إشارات إيجابية في نموذجه الأساسي، كما نفعل هنا. الخصائص النظرية لسلسلة زمنية مع ما (1) نموذج لاحظ أن القيمة غير صفرية الوحيدة في أسف النظري هو تأخر 1. جميع أوتوكوريلاتيونس الأخرى هي 0. وبالتالي عينة أسف مع ارتباط ذاتي كبير فقط في تأخر 1 هو مؤشر لنموذج ما (1) ممكن. للطلاب المهتمين، والبراهين من هذه الخصائص هي ملحق لهذه النشرة. مثال 1 افترض أن نموذج ما (1) هو x t 10 w t .7 w t-1. حيث (الوزن الزائد N (0،1)). وبالتالي فإن معامل 1 0.7. وتعطى أسف النظرية من قبل مؤامرة من هذا أسف يتبع. المؤامرة فقط أظهرت هو أسف النظري ل ما (1) مع 1 0.7. ومن الناحية العملية، لن تقدم العينة عادة مثل هذا النمط الواضح. باستخدام R، قمنا بمحاكاة n 100 قيم عينة باستخدام النموذج x t 10 w t .7 w t-1 حيث w t إيد N (0،1). لهذه المحاكاة، وتتبع مؤامرة سلسلة زمنية من بيانات العينة. لا يمكننا أن نقول الكثير من هذه المؤامرة. وتأتي العينة أسف للبيانات المحاكاة. ونحن نرى ارتفاع في التأخر 1 تليها عموما القيم غير الهامة للتخلف الماضي 1. لاحظ أن العينة أسف لا يطابق النمط النظري لل ما الأساسية (1)، وهو أن جميع أوتوكوريلاتيونس للتخلف الماضي 1 سيكون 0.ويمكن أن يكون لعينة مختلفة عينة أسف مختلفة قليلا مبينة أدناه، ولكن من المرجح أن يكون لها نفس السمات العامة. الخصائص النظرية لسلسلة زمنية مع نموذج ما (2) بالنسبة للنموذج ما (2)، تكون الخصائص النظرية كما يلي: لاحظ أن القيم غير الصفرية الوحيدة في أسف النظرية هي للتخلف 1 و 2. أوتوكوريلاتيونس للتخلف العالي هي 0 لذلك، فإن عينة أسف مع أوتوكوريلاتيونس كبيرة في التأخر 1 و 2، ولكن أوتوكوريلاتيونس غير هامة لفترات أعلى يشير إلى احتمال ما (2) نموذج. إيد N (0،1). المعاملات هي 1 0.5 و 2 0.3. لأن هذا هو ما (2)، فإن أسف النظرية لها قيم غير صفرية فقط في التأخر 1 و 2. قيم أوتوكوريلاتيونس غير نازيرو هي مؤامرة من أسف النظري يتبع. وكما هو الحال دائما تقريبا، فإن بيانات العينة لن تتصرف تماما تماما كما النظرية. قمنا بمحاكاة n 150 قيم عينة للنموذج x t 10 w t .5 w t-1 .3 w t-2. حيث w t إيد N (0،1). وتأتي سلسلة المسلسلات الزمنية للبيانات. كما هو الحال مع مؤامرة سلسلة زمنية ل ما (1) عينة البيانات، لا يمكن أن أقول الكثير من ذلك. وتأتي العينة أسف للبيانات المحاكاة. النمط هو نموذجي في الحالات التي قد يكون نموذج ما (2) مفيدة. هناك اثنين من ارتفاع كبير إحصائيا في التأخر 1 و 2 تليها القيم غير الهامة للتخلف الأخرى. لاحظ أنه نظرا لخطأ أخذ العينات، فإن عينة أسف لا تتطابق مع النمط النظري بالضبط. أسف للجنرال ما (q) النماذج A خاصية نماذج ما (q) بشكل عام هو أن هناك أوتوكوريلاتيونس غير الصفرية للفواصل q الأولى و أوتوكوريلاتيونس 0 لجميع التأخر غ س. عدم تفرد الاتصال بين قيم 1 و (rho1) في ما (1) نموذج. في نموذج ما (1)، لأي قيمة 1. فإن المعاملة 1 المتبادلة تعطي نفس القيمة كمثال، تستخدم 0.5 ل 1. ثم استخدم 1 (0.5) 2 ل 1. تحصل على (rho1) 0.4 في كلتا الحالتين. لتلبية التقييد النظري يسمى العكوسة. فإننا نقيد نماذج ما (1) التي لها قيم ذات قيمة مطلقة أقل من 1. وفي المثال الذي أعطيت للتو، ستكون قيمة 0،5 قيمة معلمة مسموح بها، بينما لن تكون 1 10،5 2. قابلية نماذج ما يقال إن نموذج ما قابل للانعكاس إذا كان معادلا جبريا لنموذج أر غير محدود. من خلال التقارب، ونحن نعني أن معاملات أر تنخفض إلى 0 ونحن نعود إلى الوراء في الوقت المناسب. القابلية للانعكاس هي قيود مبرمجة في برامج السلاسل الزمنية المستخدمة لتقدير معاملات النماذج بشروط ما. انها ليست شيئا أننا تحقق في في تحليل البيانات. يتم إعطاء معلومات إضافية حول تقييد إنفرتيبيليتي ل ما (1) نماذج في الملحق. نظرية النظرية المتقدمة. وبالنسبة لنموذج ما (q) مع أسف محدد، لا يوجد سوى نموذج واحد قابل للانعكاس. والشرط الضروري للعكس هو أن للمعاملات قيم مثل المعادلة 1- 1 y-. - q y q 0 لديها حلول ل y التي تقع خارج دائرة الوحدة. رمز R للأمثلة في المثال 1، قمنا بتخطيط أسف النظري للنموذج x t 10 w t. 7w t-1. ومن ثم محاكاة n 150 قيم من هذا النموذج ورسم التسلسل الزمني للعينة و أسف العينة للبيانات المحاكية. وكانت الأوامر R المستخدمة في رسم أسف النظرية: acfma1ARMAacf (ماك (0.7)، lag. max10) 10 تأخر من أسف ل ما (1) مع thta1 0.7 متخلفة 0: 10 يخلق متغير اسمه التأخر التي تتراوح من 0 إلى 10. مؤامرة (1)، و xlemc1 (1، 10)، ييلبر، تيله، أسف الرئيسي ل ما (1) مع theta1 0.7) أبلين (h0) يضيف محور أفقي إلى المؤامرة يحدد الأمر الأول أسف ويخزنه في كائن اسمه acfma1 (اختيارنا من الاسم). تتخطى مؤامرات الأمر المؤامرة (الأمر الثالث) مقابل قيم أكف للتخلف من 1 إلى 10. تسمي معلمة يلب المحور الصادي وتضع المعلمة الرئيسية عنوانا على المؤامرة. لمعرفة القيم العددية لل أسف ببساطة استخدام acfma1 الأمر. وقد أجريت المحاكاة والمؤامرات مع الأوامر التالية. xcarima. sim (n150، قائمة (ماك (0.7))) يحاكي n 150 القيم من ما (1) xxc10 يضيف 10 لجعل المتوسط ​​10. الافتراضية الافتراضية المحاكاة يعني 0. مؤامرة (x، تايب، مينسيمولاتد ما (1) البيانات) أسف (x، زليمك (1،10)، ميناكف لبيانات العينة المحاكاة) في المثال 2، قمنا بتخطيط أكف النظري للنموذج شت 10 w .5 w t-1 .3 w t-2. ومن ثم محاكاة n 150 قيم من هذا النموذج ورسم التسلسل الزمني للعينة و أسف العينة للبيانات المحاكية. كانت الأوامر R المستخدمة acfma2ARMAacf (ماك (0.5،0.3)، lag. max10) acfma2 متخلفة 0: 10 مؤامرة (تأخر، acfma2، زليمك (1،10)، يلابر، تيبه، أسف الرئيسي ل ما (2) مع ثيتا 0.5، (h0) xcarima. sim (n150، قائمة (ماك (0.5، 0.3))) xxc10 مؤامرة (x، تيب، الرئيسية مقلد ما (2) سلسلة أسف (x، زليمك (1،10) ميناكف لمحاكاة ما (2) البيانات) الملحق: دليل على خصائص ما (1) للطلاب المهتمين، وهنا هي البراهين للخصائص النظرية للنموذج ما (1). الفرق: النص (شت) النص (wt theta1 w) 0 النص (وت) النص (theta1w) sigma2w theta21sigma2w (1theta21) sigma2w) عندما h 1، التعبير السابق 1 ث 2. لأي h 2، التعبير السابق 0 والسبب هو أنه، بحكم تعريف استقلالها. E (w w w j) 0 لأي k j. علاوة على ذلك، لأن w w t يعني 0، E (w j w j) E (w j 2) w 2. لسلسلة زمنية، تطبيق هذه النتيجة للحصول على أسف المذكورة أعلاه. نموذج ما لا يمكن عكسه هو واحد التي يمكن أن تكون مكتوبة كنموذج لانهائية أجل أر التي تتقارب بحيث معاملات أر تتلاقى إلى 0 ونحن نتحرك بلا حدود مرة أخرى في الوقت المناسب. تثبت جيدا إنفرتيبيليتي ل ما (1) نموذج. ثم نستبدل العلاقة (2) ل w t-1 في المعادلة (1) (3) (زت وت theta1 (z - theta1w) wttata1z - theta2w) في الوقت t-2. المعادلة (2) يصبح نحن ثم بديلا العلاقة (4) ل w t-2 في المعادلة (3) (زت وت ثيتا z - theta21w wt theta1z - theta21 (z - theta1w) wt theta1z - theta12z theta31w) إذا كان علينا أن نواصل ( (زت وت theta1 z - theta21z thta31z - theta41z النقاط) لاحظ مع ذلك أنه إذا كان 1 1، فإن المعاملات ضرب ضرب من z زيادة (بلا حدود) في الحجم ونحن نعود إلى الوراء في زمن. ولمنع ذلك، نحتاج إلى 1 لتر 1. هذا هو شرط لنموذج ما (1) قابل للانعكاس. لانهائية النظام ما نموذج في الأسبوع 3، نرى أيضا أن أر (1) نموذج يمكن تحويلها إلى أمر لانهائي ما نموذج: (شت - mu وت phi1w نقاط phi21w phik1 ث النقاط مجموع phij1w) هذا الجمع من الماضي شروط الضوضاء البيضاء هو معروف كما التمثيل السببي لل أر (1). وبعبارة أخرى، x t هو نوع خاص من ما مع عدد لا حصر له من المصطلحات تعود في الوقت المناسب. وهذا ما يسمى أمر لا حصر له ما أو ما (). أمر محدود ما هو أمر لانهائي أر وأي أمر محدود أر هو أمر لانهائي ما. أذكر في الأسبوع 1، لاحظنا أن شرط ل أر ثابتة (1) هو أن 1 lt1. يتيح حساب فار (x t) باستخدام التمثيل السببي. هذه الخطوة الأخيرة تستخدم حقيقة أساسية حول السلسلة الهندسية التي تتطلب (phi1lt1) وإلا فإن السلسلة تتباعد. نافيغاتيونموفينغ متوسط ​​عملية الطلب واحد ما (1) معنى الانتقال متوسط ​​عملية النظام واحد ما (1) عملية سلسلة زمنية ولدت كدالة خطية للقيمة الحالية وقيمة واحدة متخلفة من التباين الثابت المتوسط ​​الصفري، العشوائية غير المترابطة معالجة. موقع على شبكة الإنترنت لزيارة: fu-berlin. de مؤلف النص: لم تتم الإشارة إلى المستند المصدر للنص أعلاه إذا كنت مؤلف النص أعلاه وأنت لا توافق على تبادل المعرفة الخاصة بك للتعليم والبحث والمنح الدراسية (ل الاستخدام العادل كما هو مبين في الولايات المتحدة منخفضة حقوق الطبع والنشر) يرجى مراسلتنا على البريد الإلكتروني، ونحن سوف إزالة النص الخاص بك بسرعة. الاستخدام العادل هو تقييد واستثناء للحق الحصري الممنوح بموجب قانون حق المؤلف لمؤلف العمل الإبداعي. في قانون حقوق الطبع والنشر في الولايات المتحدة، الاستخدام العادل هو مبدأ يسمح بالاستخدام المحدود للمواد المحمية بموجب حقوق الطبع والنشر دون الحصول على إذن من أصحاب الحقوق. وتشمل أمثلة الاستخدام العادل التعليق، ومحركات البحث، والنقد، والإبلاغ عن الأخبار، والبحث، والتدريس، وأرشفة المكتبة والمنح الدراسية. وهو ينص على الاقتباس القانوني أو غير المرخص أو إدراج المواد المحمية بموجب حقوق الطبع والنشر في عمل مؤلف آخر في إطار اختبار توازن أربعة عوامل. (المصدر: en. wikipedia. orgwikiFairuse) معلومات الطب والصحة الواردة في الموقع هي ذات طبيعة عامة والغرض الذي هو بالمعلومات البحتة ولهذا السبب لا يجوز أن تحل محل في أي حال، ومجلس الطبيب أو كيان مؤهل من الناحية القانونية إلى المهنة. الانتقال متوسط ​​عملية الطلب واحد ما (1) الانتقال المتوسط ​​عملية النظام واحد ما (1) النصوص التالية هي ملك للمؤلفين منها، ونحن نشكرهم على إعطائنا الفرصة للمشاركة مجانا للطلاب والمعلمين ومستخدمي على شبكة الإنترنت لن تستخدم نصوصهم إلا لأغراض توضيحية وعلمية توضيحية فقط. يتم إعطاء جميع المعلومات في موقعنا لأغراض تعليمية غير ربحية معلومات الطب والصحة الواردة في الموقع ذات طبيعة عامة والغرض الذي هو بالمعلومات البحتة ولهذا السبب لا يجوز أن تحل محل في أي حال، ومجلس الطبيب أو وهو كيان مؤهل قانونيا للمهنة. متوسط ​​التحرك عملية النظام واحد ما (1) إجراءات التحكم على الخط لعملية المتوسط ​​المتحرك المتكامل للنظام واحد كوت في هذا القسم، ونحن الافراج عن الافتراض الطبيعي والنظر في نموذج المشي العشوائي عشوائي متماثل دون خطأ القياس والتحقيق في متانة الأمثل المعلمات السيطرة. معظم المواد تأتي من سريفاستافا و وو (1996) و سريفاستافا (1998 سريفاستافا (، 1999) افترض أن Y 1 يتبع توزيع متماثل مع التباين 2 و الرابع لحظة ج 4. عرض الملخص ملخص إخفاء الملخص: على مدى العشرة أو أكثر وقد اجتذبت إجراءات مراقبة الجودة على الخط العديد من الباحثين في مجال مراقبة الجودة الإحصائية، وكان إجراء المراقبة على خط المراقبة من طراز Taguchix27 مصدر رئيسي لإعادة تجدد الاهتمام، وعلى وجه الخصوص، فإن متوسط ​​معدل التكلفة الذي يجمع بين تكلفة التفتيش وتكلفة التعديل وفقدان بسبب الانحرافات عن القيمة المستهدفة والصيغ البسيطة لفترة التفتيش الأمثل والحد من التحفيز قد حفزت العديد من المناقشات والبحوث مثيرة للاهتمام. في هذه الورقة، سنقوم أولا إدخال Taguchix27s على الخط إجراء التحكم مع القياسات حسب المتغيرات وبواسطة وبعد ذلك، سوف نقدم المساهمات التي قدمها المؤلفون في العديد من الجوانب التي إما تحسين الإجراء Taguchix27s و كوريسب أوندينغ الصيغ أو تعميم نماذج وظائف الخسارة. وتظهر هذه النتائج مع عدة أمثلة نموذجية. النص الكامل المادة ديسمبر / كانون الأول 2003 م. سريفاستافا يانهونغ وو فيما يتعلق بمراقبة العمليات، الإنجليزية وآخرون. 8 أن عملية التسلسل الزمني أر (الانحدار الذاتي)، ويفضل المخطط إوما على مخطط شيوهارت في الكشف عن التحولات المتوسطة والتغيرات في المعلمات أر. وفيما يتعلق بالتحكم الأوتوماتي، قام كل من صندوق ولوسيو 5 و لوسيو 17 و سريفاستافا 26 بفحص تأثير إجراءات التحكم على المتوسط ​​الزمني للمتوسط ​​المتحرك (إيما)، وحدود المراقبة المثلى المقترحة إذا لم تكن تكلفة التعديل تافهة. استراتيجية التكيف الموصى بها في الأدب هو إما تعديل واحد على أساس تقدير خطوة واحدة من تغيير العملية أو تعديل ثابت مثل قاعدة إوما. كوت شو أبستراكت هايد أبستراكت الملخص: الكشف عن الاضطرابات غير الطبيعية وتصحيحها من خلال التكيف هي وظائف أساسية لمراقبة الجودة. وتناقش هذه الورقة إجراء تعديل تسلسلي عام يستند إلى تقنيات التقريب العشوائي ويجمعها مع مخطط تحكم للكشف. ومن المفترض أن التحولات مثل مثل حجم غير معروف تحدث في عملية يعني في نقاط غير معروفة من الزمن. يعتمد أداء الطرق المقترحة على حساسية مخطط التحكم للكشف عن التحولات في متوسط ​​العملية، وعلى دقة التقدير الأولي لحجم التحول، وعلى عدد التعديلات المتتابعة التي يتم إجراؤها. ويظهر أن التعديلات متتابعة هي متفوقة على استراتيجيات التكيف واحد لجميع أنواع تقريبا التحولات العملية والمقادير النظر فيها. ويمكن لمخطط كوسوم (المبلغ التراكمي) المستخدم بالاقتران مع نهج التعديل المتسلسل لدينا أن يحسن متوسط ​​الانحرافات المربعة، ومؤشر الأداء الذي يتم النظر فيه هنا، أكثر من أي مخطط مجتمعي آخر ما لم يكن حجم التحول كبيرا جدا. تتم مقارنة النهج المتكامل المقترح مع تطبيق وحدة تحكم متوسطة متحرك متكاملة أو متوازنة بشكل مطرد بدون أي عنصر مراقبة. ويوصى بالجمع بين مخططات التحكم والتعديلات المتسلسلة لرصد العملية وتعديلها عندما تحدث الصدمات العشوائية في أوقات غير متكررة. كوبيرايت 2003 جون وايلي أمب سونس، Ltd. النص الكامل مقالة جول 2003 رونغ بان إنريك ديل كاستيلو الصعوبة الثانية هي أنه عندما يمكن وضع نموذج مناسب لتشتت الأخطاء، قد لا توجد طريقة تحكم لهذا النموذج أو قد لا تكون معروفة بسبب تعقيد الرياضيات. والنماذج الوحيدة لتشتت الأخطاء، التي تنطوي على آثار عشوائية ومنهجية على حد سواء، والمعروفة بأنها تعطي تعبيرات صريحة عن حد التصحيح وفترة التحقق التي تقلل من وظيفة الخسارة الكلية بسبب خطأ القياس (المعرفة في القسم 5) هي المشي العشوائي ونماذج غير ثابتة مماثلة لمشي عشوائي (انظر، على سبيل المثال، 8، 10). المشي العشوائي هو أبسط نموذج إحصائي (1) يتضمن كلا من التبعيات الإحصائية بين أخطاء القياس والضوضاء البيضاء، و (2) ينتج صيغ بسيطة وصريحة ل و. عرض المختبر إخفاء الملخص ملخص: الممارسة الصناعية التقليدية لتصحيح (إعادة معايرة) أدوات القياس وفقا لجدول زمني ثابت (الفاصل الزمني المعايرة) قد تضيع المال عندما الجدول الزمني ضيق جدا أو قد توفر شعور زائف من السيطرة عندما يكون الجدول هو استرخاء جدا . أيضا، هذا النهج قد لا تولد بيانات عن أخطاء القياس في الوقت الحقيقي التي تعتبر حاسمة في جذب الإدارةx27s الاهتمام إلى مخاوف القياس. ونقترح أن تقطع عملية القياس وفقا لجدول زمني معقول اقتصاديا للتحقق من (الاختبار المؤقت) الأخطاء في الوقت الحقيقي مع معايير فحص تتميز جيدا. وعندما يتجاوز الخطأ المرصود لمعيار الشيك حد التحكم الاقتصادي، ينبغي تصحيح أداة القياس خلاف ذلك لا يلزم إجراء تصحيح. النهج المقترح للحد من عدم اليقين من عملية القياس هو بسيط وعقلاني وعمومي. الأهم من ذلك، فإنه يوفر المال عن طريق الحد من الخسارة بسبب خطأ القياس وتكلفة السيطرة. المادة أبر 2003 R كاكر N F تشانغ C هاغوود