Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권3호
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pp.729-738
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2015
품질특성치의 중심과 산포를 하나의 통계량으로 관리하는 단일 관리도는 품질특성치가 정규분포를 따른다고 가정하지만 실제 데이터들은 왜도가 양수이거나 첨도가 양수인 경우가 많다. 본 논문에서는 품질특성치가 정규분포를 따르지 않은 경우에 가짜 알람률 (false alarm rate; FAR)을 이용하여 단일 관리도 성능을 비교하였다. 고려된 단일 관리도는 반원관리도, 최대 관리도 및 평균제곱오차관리도이며 모의실험 결과, 공정이 안정 상태인 경우는 최대관리도의 성능이 좋았으며, 공정이 불안정상태인 경우에는 왜도가 양수일 때 최대관리도, 첨도가 큰 경우에는 평균제곱오차 관리도의 성능이 우수하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권4호
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pp.487-498
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2022
Social network analysis (SNA) techniques have recently been developed to monitor and detect abnormal behaviors in social networks. As a useful tool for process monitoring, control charts are also useful for network monitoring. In this paper, the degree and closeness centrality measures, in which each has global and local perspectives, respectively, are applied to an exponentially weighted moving average (EWMA) chart and a multinomial cumulative sum (CUSUM) chart for monitoring undirected weighted networks. In general, EWMA charts monitor only one variable in a single chart, whereas multinomial CUSUM charts can monitor a categorical variable, in which several variables are transformed through classification rules, in a single chart. To monitor both degree centrality and closeness centrality simultaneously, we categorize them based on the average of each measure and then apply to the multinomial CUSUM chart. In this case, the global and local attributes of the network can be monitored simultaneously with a single chart. We also evaluate the performance of the proposed procedure through a simulation study.
Purpose: Double sampling $T^2$ chart is a useful tool for detecting a relatively small shift in process mean when the process is controlled by multiple variables. This paper finds the optimal design of the double sampling $T^2$ chart in both economical and statistical sense under Weibull failure model. Methods: The expected cost function is mathematically derived using recursive equation approach. The optimal designs are found using a genetic algorithm for numerical examples and compared to those of single sampling $T^2$ chart. Sensitivity analysis is performed to see the parameter effects. Results: The proposed design outperforms the optimal design of the single sampling $T^2$ chart in terms of the expected cost per unit time and Type-I error rate for all the numerical examples considered. Conclusion: Double sampling $T^2$ chart can be designed to satisfy both economic and statistical requirements under Weibull failure model and the resulting design is better than the single sampling counterpart.
목적: 본 연구는 영국에서 개발된 컴퓨터 모니터용 검안프로그램 Test Chart 2000 Pro의 타당도(validity)를 평가하기 위해 수행되었다. 방법: Test Chart 2000 Pro와 한국표준검안법의 공통된 10종류 검안항목에 대하여, 각 항목별로 동일한 피실험자군을 대상으로 2가지 검안법을 함께 실시하고, 측정결과의 일치도를 비교분석하였다. 결과: 10종류의 비교실험 중 Snellen Chart, Cross-cyl Target, Duochrome Test, Fan and Block Test, Random Dot Stereograms에서는 한국표준검안법과 Test Chart 2000 Pro양측의 결과가 통계적으로 유의미한 일치를 보였으나, LogMar Chart, Single Letter Chart, Phoria Test, Fixation Disparity Test, Worth 4 Dot Test에서는 두 검안 방법의 결과에서 차이가 나타났다. 결론: 한천석 시력표와 포롭터로 이루어진 한국표준검안법을 기준으로 했을 때 Test Chart 2000 Pro의 타당도는 높지 않으며, 측정의 정확도 측면에서 개선이 요구된다.
Pearn et al.(2002) supposed the $C_{pp}$ multiple process performance analysis chart. This chart displays multiple processes with the process variation and process departure on one single chart. But, this chart can not display the distribution of the process variation and process departure and is inappropriate for processes with non-normal distributions. With bootstrapping method, we can display the distribution of the process variation and process departure on the $C_{pp}$ multiple process performance analysis chart.
Pearn et al.(2002) supposed the $C_{pp}$ multiple process performance analysis chart. This chart display multiple processes with the process variation and process departure on one single chart. But, this chart can not display the distribution of the process variation and process departure. With bootstrapping method, we can display the distribution of the process variation and process departure on the $C_{pp}$ multiple process performance analysis chart.
With the development of computer storage and the rapidly growing ability to process large amounts of data, the multivariate control charts have received an increasing attention. The existing univariate and multivariate control charts are a single hypothesis testing approach to process mean or variance by using a single statistic plot. This paper proposes a multiple hypothesis approach to developing a new multivariate control scheme. Plotted Hotelling's $T^2$ statistics are used for computing the corresponding p-values and the procedure for controlling the false discovery rate in multiple hypothesis testing is applied to the proposed control scheme. Some numerical simulations were carried out to compare the performance of the proposed control scheme with the ordinary multivariate Shewhart chart in terms of the average run length. The results show that the proposed control scheme outperforms the existing multivariate Shewhart chart for all mean shifts.
단위 영역의 결점수는 일반적으로 Poisson 분포를 가정한다. 이 Poisson 분포의 확장된 형태로 ZIP(zero-inflated Poisson) 분포를 고려할 수 있는데, 이 모형은 데이터에 0이 많이 관측되는 경우 잘 적합된다고 알려져 있다. 이 논문에서는 ZIP 분포를 따르는 공정을 관리하는 GLR(generalized likelihood ratio) 관리도 절차를 제안하고 있다. 또한 제안된 GLR 관리도의 효율을 기존에 제안된 CUSUM 관리도들과 비교하였다. 그 결과 제안된 GLR 관리도는 모수의 다양한 변화에 대해 효율이 좋거나 또는 효율이 크게 떨어지지 않았고, 특히 CUSUM 관리도에서 모수가 미리 설정한 방향과 다르게 변화했을 때 효율이 크게 나빠지는 문제를 해결할 수 있는 대안이라는 결론을 얻을 수 있었다.
The $\overline{x}$ control chart for the process mean and either the R or s control chart for the process dispersion have been used together to monitor the manufacturing processes. However, it has been pointed out that this procedure is flawed by a fault that makes it difficult to capture the behavior of process condition visually by considering the relationship between the shift in the process mean and the change in the process dispersion because the respective characteristics are monitored by an individual control chart in parallel. Then, the ($\overline{x}$, s) control chart has been proposed to enable the process managers to monitor the changes in the process mean, process dispersion, or both. On the one hand, identifying which process parameters are responsible for out-of-control condition of process is one of the important issues in the process management. It is especially important in the ($\overline{x}$, s) control chart where some parameters are monitored at a single plane. The previous literature has proposed the multiple decision method based on the statistical hypothesis tests to identify the parameters responsible for out-of-control condition. In this paper, we propose how to identify parameters responsible for out-of-control condition using the information criterion. Then, the effectiveness of proposed method is shown through some numerical experiments.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.339-348
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2017
전통적인 통계적 공정관리에서 품질특성치의 위치모수와 척도모수의 변화를 탐지하는 것은 주된 관심사였고, 이를 위해 일반적으로 두 개의 관리도를 병행하여 사용한다. 그러나 하나의 관리도를 사용하여 두 모수의 변화를 동시에 탐지하는 절차에 대한 연구도 많이 진행되어 왔다. 하나 또는 두 개의 관리도를 사용할 때, 제1국면 (phase I)을 통하여 모수를 추정하여 관리한계를 설정하여 제2국면(phase II)의 관리도를 운영하는데 이때 정규성 가정의 만족 여부는 아주 중요한 점검 사항이다. 실제 공정에서는 종종 분포에 대한 가정을 하기 어렵거나 정규분포를 따른다고 가정하기 어려운 경우가 있는데, 이러한 경우에는 비모수적 관리도를 사용할 수 있다. 이 논문에서는 비모수적 관리도이면서, 하나의 관리도를 사용하여 위치모수와 척도모수의 변화를 탐지하는 Shewhart-Lepage 관리도를 소개하고, 위치모수와 척도모수가 동시에 변화할 때 진단 단계에서 변화의 원인을 가장 정확하게 진단할 수 있는 최적의 진단한계를 모의실험을 통해 제시하고 그 효율에 대해 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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