Geometrisk Bevegelse Gjennomsnittet Kontroll Diagrammer

Eksponentielt vektede, flytende, gjennomsnittlige kontrolldiagrammer for produkter på tre nivåer. Se denne artikkelen som Tsai, TR Yen, WP Stat Papers 2011 52 419 doi 10 1007 s00362-009-0239-3. I dette papiret benyttes eksponensielt vektede, flytende, gjennomsnittlige EWMA kontroll diagrammer for multinomielle data er utviklet med en tre-nivå klassifikasjonssystem. De nedre og øvre kontrollgrensene for det foreslåtte EWMA-kontrollskjemaet blir vurdert ved hjelp av Markov-kjedeimodifisering Sammenlignet med tre-nivå Shewhart-kontrollkartet, viser numeriske resultater at det foreslåtte EWMA-kontrollskjemaet er relativt følsom for små skift i en tre-nivå multinomial prosess En figur og et bord er gitt til utøvere for å velge verdien av kartgrense-koeffisienten som gir ønsket gjennomsnittlig kjørelengde i kontrollen. Gjennomsnittlig kjørelengde EWMA-kontrollkart Markov Kjede Kvalitetsverdiefunksjon Shewhart kontrollskjema. Bray D, Lyon D, Burr I 1973 Treklassegenskaper planer i akseptprøve Technometrics 15 3 575 585 CrossRef Goog Le Scholar. Bronse C, Champ C, Rigdon S 1998 Poisson EWMA kontrollskjema J Qual Technol 30 352 361 Google Scholar. Brror C, Montgomery D, Runger G 1999 Robusthet av EWMA kontrollskjema til ikke-normalitet J Qual Technol 21 242 250 Google Scholar. Clements J 1978 Standarder og prøvetakingsplaner for produktsikkerhet ASQC Teknisk Konferanse Transaksjoner, 483 490.Krav J 1983 Trinomial prøvetaking planer å matche MIL-STD-105D ASQC Qual Congr Trans 37 256 264 Google Scholar. Crowder SV 1989 Design av eksponentielt vektede glidende gjennomsnittlige ordninger J Qual Technol 21 155 162 Google Scholar. Cassady C, Nachlas J 2003 Evaluering og implementering av aksepteringsplaner på tre nivåer Kvalitetsnivå 15 3 361 369 CrossRef Google Scholar. Cassady C, Nachlas J 2006 Evaluering og implementering av 3-nivå Kontrollkart Kvalifikasjonsnummer 18 285 292 CrossRef Google Scholar. Lucas JM, Saccucci MS 1987 Eksponentielt vektede glidende gjennomsnittlige kontrollsystemer Egenskaper og forbedringer Drexel University Fakultet Working Series Paper 87-4, Phil Adelphia, PA. Lucas JM, Saccucci MS 1990 Eksponentielt veide flyttbare gjennomsnittlige kontrollsystemer egenskaper og forbedringer Technometrics 32 1 12 MathSciNet CrossRef Google Scholar. Marcucci M 1985 Overvåking av multinomielle prosesser J Qual Technol 17 2 86 91 Google Scholar. Montgomery DC 2005 Introduksjon til statistisk kvalitetskontroll, 5th edn wiley, new york math google scholar. newcombe p, allen o 1988 en tre-klasses prosedyre for aksept prøvetaking av variabler Technometrics 30 4 415 421 CrossRef Google Scholar. Ng C, Case K 1989 Utvikling og evaluering av kontroll diagrammer ved hjelp av eksponentielt vektede glidende gjennomsnitt J Qual Technol 31 309 315 Google Scholar. Roberts SW 1959 Kontrollkorttester basert på geometriske bevegelige gjennomsnitt Technometrics 1 239 250 CrossRef Google Scholar. Shah D, Phatak A 1973 Maksimal sannsynlighet estimering under begrenset treklassegenskaper planer Technometrics 19 2 159 166 MathSciNet CrossRef Google Scholar. Shapiro S, Zahedi H 1990 Bernoulli-forsøk og diskret distribusjoner J Qual Technol 22 3 193 205 Google Scholar. Copyright information. Moving Averages - Enkle og eksponentielle. Gjennomsnittlige gjennomsnitt - Enkle og eksponentielle. Gjennomsnittlige gjennomsnitt glatter prisdataene for å danne en trend-indikator De forutsier ikke prisretning, men definerer heller den nåværende retningen med et lag Flytte gjennomsnittlig forsinkelse fordi de er basert på tidligere priser Til tross for dette laget, flytter gjennomsnittene en jevn prishandling og filtrerer ut støyen. De danner også byggesteinene for mange andre tekniske indikatorer og overlegg, for eksempel Bollinger Bands MACD og McClellan Oscillator De to mest populære typene av bevegelige gjennomsnittsverdier er Simple Moving Average SMA og Exponentential Moving Average EMA Disse glidende gjennomsnittene kan brukes til å identifisere retningen av trenden eller definere potensielle støtte - og motstandsnivåer. Her er et diagram med begge en SMA og en EMA på den. Klikk på diagrammet for en live version. Simpel Flytende Gjennomsnittlig Beregning. Et enkelt glidende gjennomsnitt er forme d ved å beregne gjennomsnittsprisen på en sikkerhet over et bestemt antall perioder. De fleste glidende gjennomsnitt er basert på sluttkurs. Et 5-dagers enkelt glidende gjennomsnitt er den fem dagers summen av sluttkurs divideres med fem. Som navnet antyder er et glidende gjennomsnitt et gjennomsnitt som beveger seg Gamle data blir tapt når nye data kommer til rådighet Dette fører til at gjennomsnittet beveger seg langs tidsskalaen. Nedenfor er et eksempel på et 5-dagers glidende gjennomsnitt som utvikler seg over tre dager. Den første dagen i det bevegelige gjennomsnitt dekker bare det siste fem dager Den andre dagen i glidende gjennomsnitt dråper det første datapunktet 11 og legger til det nye datapunktet 16 Den tredje dagen i det bevegelige gjennomsnittet fortsetter ved å slippe det første datapunktet 12 og legge til det nye datapunktet 17 I eksemplet ovenfor er prisene øker gradvis fra 11 til 17 over totalt syv dager. Merk at det bevegelige gjennomsnittet også stiger fra 13 til 15 over en tre-dagers beregningsperiode. Merk også at hver glidende gjennomsnittsverdi ligger like under siste pris. glidende gjennomsnitt for dag ett tilsvarer 13 og siste pris er 15 Priser de fire foregående dagene var lavere, og dette medfører at det bevegelige gjennomsnittet lagres. Eksponentiell flytende gjennomsnittlig beregning. Eksponentielle glidende gjennomsnitt reduserer forsinkelsen ved å bruke mer vekt til de siste prisene. til den siste prisen avhenger av antall perioder i glidende gjennomsnitt. Det er tre trinn for å beregne et eksponentielt glidende gjennomsnitt. Først beregner du det enkle glidende gjennomsnittet. En eksponentiell glidende gjennomsnittlig EMA må starte et sted slik at et enkelt glidende gjennomsnitt blir brukt som forrige periode s EMA i første beregning Second, beregne vekting multiplikator Tredje, beregne eksponentielt glidende gjennomsnitt Formelen nedenfor er for en 10-dagers EMA. A 10-periode eksponentiell glidende gjennomsnitt gjelder en 18 18 vekting til den siste prisen A 10-årig EMA kan også kalles en 18 18 EMA En 20-årig EMA gjelder en 9 52 veier til den siste prisen 2 20 1 0952 Legg merke til at vektingen for t kortere tidsperiode er mer enn vektingen for lengre tidsperiode Faktisk faller vekten halvparten hver gang den bevegelige gjennomsnittlige perioden dobler. Hvis du vil ha oss en bestemt prosentandel for en EMA, kan du bruke denne formelen til å konvertere den til tidsperioder og deretter angi denne verdien som EMA s parameter. Below er et regneark eksempel på et 10-dagers enkelt glidende gjennomsnitt og et 10-dagers eksponensielt glidende gjennomsnitt for Intel Simple glidende gjennomsnitt er rett fram og krever liten forklaring. Den 10- Dags gjennomsnittet beveger seg bare ettersom nye priser blir tilgjengelige og gamle priser faller av. Det eksponentielle glidende gjennomsnittet starter med den enkle glidende gjennomsnittsverdien 22 22 i den første beregningen Etter den første beregningen overtar den normale formelen Fordi en EMA starter med et enkelt glidende gjennomsnitt , vil dens virkelige verdi ikke realiseres til 20 eller så perioder senere. Med andre ord kan verdien på Excel-regnearket avvike fra diagramverdien på grunn av den korte tilbakekallingsperioden Dette regneark går bare tilbake 30 perioder, noe som betyr at påvirkning av det enkle glidende gjennomsnittet har hatt 20 perioder å sprenge StockCharts går tilbake minst 250 perioder, vanligvis mye lenger for beregningene, slik at effektene av det enkle glidende gjennomsnittet i den første beregningen har fullt ut jo mindre. Den lengre glidende gjennomsnittet, jo mer et 10-dagers eksponensielt glidende gjennomsnitt vil krame prisene ganske tett og ta kort tid etter at prisene er svingte. Korte glidende gjennomsnitt er som fartbåter - skumle og raske å forandre I kontrast, Et 100-dagers glidende gjennomsnitt inneholder mange tidligere data som reduserer det. Lengre glidende gjennomsnitt er som havskipskip - sløv og sakte å endre. Det tar en større og lengre prisbevegelse for et 100-dagers glidende gjennomsnitt for å endre kurs. Klikk på diagram for en live-versjon. Skjemaet over viser SP 500 ETF med en 10-dagers EMA tett følgende priser og en 100-dagers SMA-sliping høyere. Selv med januar-februar-tilbakegangen, vil 100-dagers SMA hel d kurset og ikke skru ned. 50-dagers SMA passer et sted mellom 10 og 100 dagers glidende gjennomsnitt når det gjelder lagfaktor. Simple vs eksponentielle flytende gjennomsnitt. Selv om det er klare forskjeller mellom enkle bevegelige gjennomsnitt og eksponentiell bevegelse gjennomsnitt, en er ikke nødvendigvis bedre enn de andre eksponentielle glidende gjennomsnittene har mindre tilbakeslag og er derfor mer følsomme overfor de siste prisene - og de siste prisendringene. Eksponentielle glidende gjennomsnitt vil slå før enkle glidende gjennomsnitt. Enkle glidende gjennomsnitt, derimot, representerer en sann gjennomsnittlig pris for hele tidsperioden Som sådan kan enkle bevegelige gjennomsnitt være bedre egnet til å identifisere støtte - eller motstandsnivåer. Bevegelse av gjennomsnittlig preferanse avhenger av mål, analytisk stil og tidshorisont. Chartister bør eksperimentere med begge typer bevegelige gjennomsnitt, så vel som forskjellige tidsrammer for å finne den beste pasienten Tabellen nedenfor viser IBM med 50-dagers SMA i rødt og 50-dagers EMA i grønn. Både pe akutt i slutten av januar, men nedgangen i EMA var skarpere enn nedgangen i SMA. EMA dukket opp i midten av februar, men SMA fortsatte å bli lavere til slutten av mars. Merk at SMA dukket opp over en måned etter EMA. Lengder og tidsrammer. Lengden på det bevegelige gjennomsnittet avhenger av de analytiske målene. Kortflytende gjennomsnitt 5-20 perioder passer best for kortsiktige trender og handel. Chartister som er interessert i langsiktige trender, vil velge lengre bevegelige gjennomsnitt som kan utvide 20- 60 perioder Langsiktig investorer vil foretrekke å flytte gjennomsnitt med 100 eller flere perioder. Noen bevegelige gjennomsnittslengder er mer populære enn andre 200-dagers glidende gjennomsnitt er kanskje den mest populære. På grunn av lengden er dette klart et langsiktig glidende gjennomsnitt Deretter er det 50-dagers glidende gjennomsnittet ganske populært for den langsiktige trenden. Mange kartleggere bruker de 50-dagers og 200-dagers glidende gjennomsnittene på kort sikt. Et 10-dagers glidende gjennomsnitt var ganske populært tidligere, fordi det var lett å beregne En bare lagde tallene og flyttet desimalpunktet. Trinnidentifikasjon. De samme signalene kan genereres ved hjelp av enkle eller eksponentielle glidende gjennomsnitt. Som angitt ovenfor, avhenger innstillingen av hvert individ. Disse eksemplene nedenfor vil benytte både enkle og eksponensielle glidende gjennomsnitt. langsiktig glidende gjennomsnitt gjelder både enkle og eksponentielle glidende gjennomsnitt. Orienteringen av glidende gjennomsnitt gir viktig informasjon om priser Et økende glidende gjennomsnitt viser at prisene generelt øker Et fallende glidende gjennomsnitt indikerer at prisene i gjennomsnitt faller. Kortsiktig glidende gjennomsnitt reflekterer en langsiktig opptrend Et fallende langsiktig glidende gjennomsnitt reflekterer en langsiktig nedtrend. Tabellen over viser 3M MMM med et 150-dagers eksponensielt glidende gjennomsnitt. Dette eksempelet viser hvor godt bevegelige gjennomsnitt fungerer når trenden er sterk Den 150-dagers EMA avslått i november 2007 og igjen i januar 2008 Legg merke til at det tok 15 tilbakemeldinger å reversere dir ection av dette bevegelige gjennomsnittet Disse forsinkende indikatorene identifiserer trendendringer som de opptrer i beste fall eller etter at de forekommer i verste fall. MMM fortsatte lavere i mars 2009 og deretter økte 40-50 Merk at 150-dagers EMA ikke ble opp til før denne bølgen. det gjorde imidlertid MMM fortsatt høyere de neste 12 månedene. Flytte gjennomsnitt arbeider briljant i sterke trender. Double Crossovers. To bevegelige gjennomsnitt kan brukes sammen for å generere crossover-signaler. I teknisk analyse av finansmarkedene kaller John Murphy den dobbelte crossover-metoden Double crossovers innebærer et relativt kort glidende gjennomsnitt og et relativt langt bevegelige gjennomsnitt. Som med alle bevegelige gjennomsnitt, definerer den generelle lengden på glidende gjennomsnitt tidsrammen for systemet. Et system som bruker en 5-dagers EMA og 35-dagers EMA, sikt Et system som bruker en 50-dagers SMA og 200-dagers SMA, vil bli ansett på mellomlang sikt, kanskje til og med på lang sikt. Et bullish crossover forekommer når kortere glidende gjennomsnittskryss over det lengre bevegelige gjennomsnittet Dette kalles også et gyldent kryss. En bearish crossover oppstår når kortere glidende gjennomsnitt krysser under lengre bevegelige gjennomsnitt. Dette kalles et dødt kryss. Gjennomgang av gjennomsnittlige overganger gir relativt sent signaler. Systemet har i det hele tatt to forsinkelser indikatorer Jo lengre de bevegelige gjennomsnittsperioder, desto større er det i signalene. Disse signalene fungerer bra når en god trend tar takk. Et flytende gjennomsnittsovergangssystem vil produsere mange whipsaws i fravær av en sterk trend. Det er også en trippel crossover-metode som involverer tre bevegelige gjennomsnitt. Igjen genereres et signal når det korteste bevegelige gjennomsnittet krysser de to lengre bevegelige gjennomsnittene. Et enkelt trippelt crossover-system kan innebære 5-dagers, 10-dagers og 20-dagers glidende gjennomsnitt. Tabellen over viser Hjem Depot HD med en 10-dagers EMA grønn stiplede linje og 50-dagers EMA-rød linje. Den svarte linjen er den daglige lukkingen. Ved hjelp av en glidende gjennomsnittsovergang ville det ha resultert i tre piske aws før du får en god handel 10-dagers EMA brøt under 50-dagers EMA i slutten av oktober 1, men dette skjedde ikke lenge da 10-dagene flyttet tilbake over i midten av november 2. Dette krysset varet lengre, men den neste bearish crossover i januar 3 skjedde i nærheten av prisnivået i slutten av november, noe som resulterte i en annen whipsaw. Dette bearish krysset var ikke lenge da 10-dagers EMA flyttet tilbake over 50-dagen noen dager senere. 4 Etter tre dårlige signaler foreslo det fjerde signalet en sterk bevegelse når aksjene avanserte over 20.There er to takeaways her Først er crossovers utsatt for whipsaw. Et pris - eller tidsfilter kan brukes for å forhindre whipsaws. Traders kan kreve crossover å vare 3 dager før du handler eller krever 10-dagers EMA for å bevege seg over under 50-dagers EMA med en viss mengde før man opptrer Second, MACD kan brukes til å identifisere og kvantifisere disse kryssene. MACD 10,50,1 vil vise en linje som representerer forskjellen mellom de to eksponensielle glidende gjennomsnittene MACD blir positiv i løpet av et gyldent kryss og negativt under et dødt kryss. Prosentprisen Oscillator PPO kan brukes på samme måte som å vise prosentvise forskjeller. Merk at MACD og PPO er basert på eksponentielle glidende gjennomsnitt og ikke samsvarer med enkle glidende gjennomsnitt. Dette diagrammet viser Oracle ORCL med 50-dagers EMA, 200-dagers EMA og MACD 50.200,1 Det var fire bevegelige gjennomsnittsoverskridelser over en 2 1 2 års periode De tre første resulterte i whipsaws eller dårlige handler En vedvarende trend begynte med fjerde crossover som ORCL avansert til midten av 20-tallet. En gang i gang, beveger gjennomsnittlige overganger seg bra når trenden er sterk, men produserer tap i fravær av en trend. Price Crossovers. Moving gjennomsnitt kan også brukes til å generere signaler med enkle prisoverganger. Et bullish signal genereres når Prisene beveger seg over det bevegelige gjennomsnittet Et bearish signal genereres når prisene flytter seg under det bevegelige gjennomsnittet Prisoverskridelser kan kombineres for å handle innenfor den større trenden. De lengre glidende gjennomsnittssettene t han taler for den større trenden og det kortere glidende gjennomsnittet brukes til å generere signalene. Man vil se etter bullish priskryss bare når prisene allerede er over det lengre bevegelige gjennomsnittet. Dette ville handle i harmoni med den større trenden. For eksempel, hvis prisen er over det 200-dagers glidende gjennomsnittet, ville kartleggere bare fokusere på signaler når prisen beveger seg over 50-dagers glidende gjennomsnitt. Selvfølgelig ville et trekk under 50-dagers glidende gjennomsnitt gå før et slikt signal, men slike bearish kryss ville bli ignorert fordi større trend er opp Et bearish kryss ville ganske enkelt foreslå en tilbaketrekking i en større opptrinn Et kryss tilbake over 50-dagers glidende gjennomsnitt ville signalere en oppgang i prisene og fortsettelsen av den større opptrenden. Neste diagram viser Emerson Electric EMR med 50- dag EMA og 200-dagers EMA Beholdningen flyttet over og holdt over 200-dagers glidende gjennomsnitt i august. Det var dips under 50-dagers EMA tidlig i november og igjen tidlig i februar. Prisene flyttet raskt tilbake abo ve 50-dagers EMA for å gi bullish signaler grønne piler i harmoni med den større opptrenden MACD 1,50,1 vises i indikatorvinduet for å bekrefte priskryss over eller under 50-dagers EMA. Den 1-dagers EMA er lik den avsluttende pris MACD 1,50,1 er positiv når lukkingen er over 50-dagers EMA og negativ når lukkingen er under 50-dagers EMA. Support and Resistance. Moving gjennomsnitt kan også fungere som støtte i en opptrinn og motstand i en downtrend En kortvarig opptrend kan finne støtte nær det 20-dagers enkle glidende gjennomsnittet, som også brukes i Bollinger Bands. En langsiktig opptrend kan finne støtte nær det 200-dagers enkle glidende gjennomsnittet, som er den mest populære langsiktige glidende gjennomsnitt Hvis faktum kan det 200-dagers glidende gjennomsnittet gi støtte eller motstand bare fordi den er så mye brukt. Det er nesten som en selvoppfyllende profeti. Figuren over viser NY Composite med 200-dagers enkelt glidende gjennomsnitt fra midten 2004 til slutten av 2008 200-dagene ga støttenummeret s-tider under forskuddet Når trenden reverserte med en dobbel toppstøt, virket det 200-dagers glidende gjennomsnittet som motstand rundt 9500. Ikke forvent nøyaktig støtte og motstandsnivåer fra bevegelige gjennomsnitt, spesielt lengre bevegelige gjennomsnitt Markeder er drevet av følelser, som gjør dem tilbøyelige til å overshoere. I stedet for eksakte nivåer kan bevegelige gjennomsnittsverdier brukes til å identifisere støtte - eller motstandssoner. Fordelene ved å bruke bevegelige gjennomsnitt må veies mot ulempene. Flytende gjennomsnitt er trenden som følger eller forsinker, indikatorer som alltid vil være et skritt bak Dette er ikke nødvendigvis en dårlig ting, men Tross alt er trenden din venn og det er best å handle i retning av trenden. Flytte gjennomsnitt garanterer at en næringsdrivende er i tråd med den nåværende trenden Selv om trenden er din venn, verdipapirer tilbringer mye tid i handelsområder, noe som gjør flytteverdier ineffektive. En gang i en trend vil glidende gjennomsnitt holde deg inne, men også gi sent s ignorerer Ikke forvent å selge på toppen og kjøp på bunnen ved hjelp av bevegelige gjennomsnitt. Som med de fleste tekniske analyseverktøy, bør flytteverdier ikke brukes alene, men i forbindelse med andre komplementære verktøy Chartists kan bruke bevegelige gjennomsnitt for å definere det totale trend og bruk deretter RSI til å definere overkjøpte eller oversolgte nivåer. Legg til Flytte gjennomsnitt til StockCharts Charts. Gjennomgående gjennomsnitt er tilgjengelige som en prisoverleggingsfunksjon på SharpCharts arbeidsbenk. Bruk rullegardinmenyen Overlegg kan brukerne velge enten et enkelt glidende gjennomsnitt eller en eksponentielt glidende gjennomsnitt Den første parameteren brukes til å angi antall tidsperioder. En valgfri parameter kan legges til for å spesifisere hvilket prisfelt som skal brukes i beregningene - O for Åpen, H for Høy, L for lav og C for Lukk Et komma brukes til å separere parametere. En annen valgfri parameter kan legges til for å skifte de bevegelige gjennomsnittene til venstre forrige eller høyre fremtid. Et negativt tall -10 ville skifte movi ng gjennomsnitt til venstre 10 perioder Et positivt tall 10 ville skifte det bevegelige gjennomsnittet til de høyre 10 periodene. Flere ulike gjennomsnitt kan overlappes prisplottet ved ganske enkelt å legge til en annen overleggslinje til arbeidsbenken StockCharts medlemmer kan endre farger og stil for å skille mellom mellom flere bevegelige gjennomsnitt Når du har valgt en indikator, åpner du Avanserte alternativer ved å klikke på den lille grønne trekant. Avanserte alternativer kan også brukes til å legge til et bevegelige gjennomsnittlig overlegg til andre tekniske indikatorer som RSI, CCI og Volume. Klikk her for et live-diagram med flere forskjellige bevegelige gjennomsnitt. Bruk Moving Averages med StockCharts Scans. Here er noen prøve-skanninger som StockCharts Medlemmer kan bruke til å skanne etter ulike bevegelige gjennomsnittlige situasjoner. Bullish Moving Average Cross Denne skanningen ser etter aksjer med et stigende 150 dagers enkelt glidende gjennomsnitt og et bullish kryss av 5-dagers EMA og 35-dagers EMA 150-dagers glidende gjennomsnitt stiger så lenge det handler over nivået for fem dager siden. Et bullish kryss oppstår når 5-dagers EMA beveger seg over 35-dagers EMA på over gjennomsnittlig volum. Gjennomsnittlig kors Gjennomsnittlig kryss Denne skanningen ser etter aksjer med en fallende 150- dags enkel glidende gjennomsnitt og et bearish kors av 5-dagers EMA og 35-dagers EMA. Det 150-dagers glidende gjennomsnittet faller så lenge det handler under nivået for fem dager siden. Et bearish kryss oppstår når 5-dagers EMA beveger seg under 35-dagers EMA på abo ve gjennomsnittlig volum. Ytterligere Study. Johhn Murphy s bok har et kapittel viet til bevegelige gjennomsnitt og deres ulike bruksområder Murphy dekker fordeler og ulemper med å flytte gjennomsnitt. I tillegg viser Murphy hvordan bevegelige gjennomsnitt arbeider med Bollinger Bands og kanalbaserte trading systems. Technical Analyse av Financial Markets John Murphy. Control Chart Tests Basert på Geometriske Moving Averages. Et geometrisk glidende gjennomsnitt gir den nyeste observasjonen den største vekten, og alle tidligere observasjoner vekter synker i geometrisk progresjon fra den siste tilbake til den første A grafisk prosedyre for å generere geometriske bevegelige gjennomsnitt er beskrevet der den nyeste observasjonen er tildelt en vekt. r Egenskapene til kontrolldiagramtester basert på geometriske glidende gjennomsnitt blir sammenlignet med tester basert på vanlige glidende gjennomsnitt. Du vil lese resten av denne artikkelen. Det mest kjente kvalitetskartet, Shewhart-diagrammet, ble foreslått av Shewhart 1924 På grunn av denne fasen t, diagrammet er følsomt for å oppdage store forskyvninger eller forstyrrelser i en prosess Roberts 1959 og foreslått det eksponentielt vektede flytte gjennomsnittlige EWMA-diagrammet og henholdsvis Cumulative Sum CUSUM-diagrammet, som benytter seg av informasjonen når prosessen går ut av kontroll og selv når prosessen er i kontroll, er disse diagrammene følsomme for små og moderate endringer i en prosess. Andre modifikasjoner av disse kartene har blitt foreslått for å øke effektiviteten når det gjelder tid, kostnad og enkel bruk og uttrykk. Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT Et kontrollskjema er et viktig statistisk verktøy for å overvåke forstyrrelser i en statistisk prosess, og den er rik på bruk i industri, helsektoren og landbrukssektoren, blant annet Shewhart-diagrammet og Kumulative Sum CUSUM-diagrammet brukes tradisjonelt for å oppdage store skift og små skift, mens Kombinert Shewhart-CUSUM CSC overvåker både små og store skift. Ved hjelp av tilleggsinformasjon foreslår vi nye CSC MiCSC-diagrammer med mer effektive estimatorer, regresjons-estimatoren, Ratio estimatoren, Singh og Tailor estimatoren, estimatoren for effektforholdstypen og estimatene for Kadilar og Cingi for estimering av posisjonsparameteren. Vi sammenligner diagrammene med gjennomsnittlig kjørelengde, standardavvik for løpelengden og ekstra kvadratisk tap, med andre eksisterende diagrammer av samme formål og fant ut at noen av MiCSC-kartene overgår sine eksisterende kolleger Endelig, en rea L-livsindustri eksempel er gitt. Fulltekst Artikkel Jan 2017.I særdeleshet ble det demonstrert via en rekke case-studier som involverer intrikate real-world data at den SSA-baserte versjonen av Page s 25 berømte Kumulative Sum CUSUM inspeksjonsordning er i stand til å effektivt oppdage endringer av ganske komplisert struktur, f. eks. i frekvensen av en periodisk komponent av tidsseriene av interesse. Imidlertid dreier nesten alle undersøkelsene om emnet som er gjort hittil rundt bare tre endringspunktsdetekteringsmetoder Shewhart X-chart 40, 41, CUSUM-inspeksjonsordningen 25 og det eksponentielt vektede flytende gjennomsnittlige EWMA-diagrammet 38 Gjennom årene har de tre de facto blitt hoveddetekteringsverktøyene i anvendt sekvensiell analyse, spesielt i kvalitetskontroll. Vis abstrakte Skjul abstrakt ABSTRAKT Vi vurderer problemet med effektiv finansiell overvåking rettet mot gjenkjenning av strukturelle bruddanomalier i live-overvåkede økonomiske tidsserier. Med problemet nærmet seg statistisk, for eksempel som for multisyklisk sekvensiell raskeste byttepunkt deteksjon, foreslår vi en semi-parametrisk multisyklisk endringspunktsdeteksjonsprosedyre for raskt å lokalisere anomalier som de forekommer i overvåkningstidsseriene. Den foreslåtte prosedyren er et derivat av sannsynlighetsforholdsbasert Shiryaev-Roberts SR-prosedyre sistnevnte er en kvasi-bayesisk overvåkingsmetode kjent for å levere den raskeste i den multikykliske sansingshastigheten til deteksjon, uansett hvilken falsk alarmfrekvens vi tilbyr en case-studie hvor vi først utfører trinnvis statistisk analyse av et sett av virkelige verden økonomiske data, og deretter sette opp og utarbeide en foreslått SR-basert anomalitetsdeteksjonsprosedyre og b det berømte Kumulative Sum CUSUM-diagrammet for å oppdage strukturelle bryter inn dataene Selv om begge prosedyrene virket bra, syntes det foreslåtte SR-derivatet i samsvar med intuisjonen litt bedre. Fulltekst Artikkel Jan 2017.Andrey Pepelyshev Aleksey S Polunchenko. To hypoteser antas generelt i sammenheng med Statistisk prosesskontroll Normalt og uavhengig variabler Under Gaussien-modeller representerer middelværdet målet for prosessen og overvåkingen har vært gjenstand for flere papirer X-kontrollkart Shewhart 1925, EWMA Roberts 1959 og CUSUM Page 1954 Sistnevnte er mer effektive enn X-diagram, spesielt for små skift. Vis abstrakte Skjul abstrakt ABSTRAKT I dette papiret presenterer vi et resultat angående sannsynlighetsfordelingen av bølgebetekoeffisientene. Det utvider teorem 1 som er presentert i vår tidligere arbeids-Cohen, A et al. Utforming av eksperimenter og statistisk prosesskontroll ved hjelp av bølgeledningsanalyse Kontrollteknikk Øvelse 2015 - for å inkludere biogeogonale bølger. Deretter foreslås et nytt kontrollskjema, kalt OWave Orthogonal Wavelets, for å oppdage gjennomsnittsendring i prosessen Statistikken for det foreslåtte kontrollskjemaet er basert på vektede bølger. Kvalitetsresultat viser at OWave kontroll diagram utfører litt bedre enn den optimale versjonen av EWMA-kontrollkartet. Fulltekst Artikkel Dec 2016 Internasjonal Journal of Advanced Manufacturing Technology. Achraf Cohen Teodor Tiplica Abdessamad Kobi. Etter at de ble et standardverktøy for å vurdere kvaliteten på produksjonsprosessen En annen populær kontrollprosedyre ble utviklet av Roberts 1959 som kalte det geometrisk mov Et gjennomsnittlig diagram som også kalles eksponentielt vektet Flytende Gjennomsnittlig EWMA-kart Da Shewhart-diagrammer er ineffektive for å oppdage de små endringene i prosessskift, har EWMA-diagrammet vist seg å være mer effektivt enn Shewhart-diagrammer for å oppdage små skift i prosessmiddel og variant Hunter 1986 Ng og Case 1989 Crowder 1989, Lucas og Saccucci 1990 Amin og Searcy 1991 Wetherill og Brown 1991. Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT Det eksponentielt vektede glidende EWMA-diagrammet er svært populært i statistisk prosesskontroll for å oppdage små skift i prosessmiddel og varians Dette diagramet fungerer godt under forutsetning av normalitet, men når data bryter mot normalitetsforutsetningen, er det nødvendig med robuste tilnærminger. Vi har utviklet EWMA-diagrammene under ulike robuste estimatorer i litteraturen, og sammenlignet også resultatene av disse diagrammene ved å beregne forventet utenfor kontrollpunkter og forventede bredder under ikke-symmetrisk distribusjon ioner, dvs. gamma og eksponentiell. Simuleringsstudiene blir utført med det formål og resultatene viste at blant seks robuste estimatorer var diagrammet basert på estimatorn Qn relativt bra for ikke-normale prosesser med tanke på kortere forventet bredde og flere forventede bredder utenfor kontrollpunktene som viser følsomheten for å oppdage det ukontrollerte signalet. Artikkel desember 2016.Nadia Saeed Shahid Kamal. Page 2 og eksponentiell vektet glidende gjennomsnittlig EWMA cf Roberts 3 brukes til å oppdage små til moderate skift og er også lette om normalitetsforutsetningen for befolkningen. Strukturene i disse diagrammene tillater dem å bruke den tidligere informasjonen sammen med dagens informasjon som gjør at de blir kalt som minnekontrolldiagrammer. Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT Enhver industriprosess må møte to typer variasjoner i produktkarakteristikk s som kan klassifiseres som vanlige og spesielle årsakvariasjoner Disse variasjonene kan eksistere i alle parametere som plassering, spredning, form osv. Av fordelingen av prosesskarakteristikk For å håndtere spesielle årsvariasjoner, er statistiske verktøy vanligvis brukt til å håndtere disse spesielle årsakvariasjonene Statistisk kontrolldiagram er en av dem De mest kjente kontrolltabellene er Shewhart, eksponentielt vektede glidende gjennomsnittlige og kumulative summerdiagrammer, og deres betydelige modifikasjoner er tilgjengelige i litteratur I denne artikkelen har vi foreslått et nytt kontrollskjema som heter CUSUM-EWMA, kalt MCE-kontrollskjema for effektiv overvåking av prosessdispersjon. Det foreslåtte MCE-diagrammet er sammenlignet med andre eksisterende kontrolldiagrammer og noen av deres modifikasjoner. Gjennomsnittlig kjølelengde, ekstra kvadratisk tap, relativ gjennomsnittsløpslengde og performan ce sammenligningsindeks er de tiltakene som brukes til å bedømme ytelsen til diagrammer. For praktiske hensyn, er et illustrativt eksempel med ekte data også gitt. Fulltekst Artikkel Okt 2016.Babar Zaman Nasir Abbas Muhammed Riaz Muhammad Hisyam Lee. Perioden av Flytende gjennomsnitt avhenger av overvåket kvantitet og tidsskala over hvilke problemer kan oppstå Etter at glidende gjennomsnitt ble tatt, ble EWMA-kontrollskjemaet påført 26 Ekspresjonen for EWMA Z i, jt, for xi, jt ble uttrykt som følger. Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT En metode for overvåking av vindturbinegeneratorer WTG ved bruk av data gitt av SCADA-systemet er foreslått Denne metoden er hovedsakelig basert på å sammenligne en WTG med gjennomsnittet av alle gjenværende WTG på en vindmøllepark. Fordi miljøforholdene på en vindmøllepark er grovt Det samme over hele sin helhet er forskjellen mellom hver WTG og gjennomsnittet av de resterende WTGene på vindparken konstant over tid. Statistisk inerti av gjennomsnittlige forhold for hele gården gir en god målestokk for WTG-overvåking. Resultatene av overvåking av fire aspekter av en WTG presenteres her er det produsert elektrisk energi produsert tårnvibrering nacelle yaw og girkasse temperatur Kontrollskjemaer brukes til å oppdage unormal atferd Med hensyn til den produserte elektriske energien ble det funnet en tilfeldig aktivering av en forkortelsesalgoritme For tårnvibrasjon beskriver vi en applikasjon for påvisning av rotor ubalanse For yaw, et eksempel som viser deteksjon av na celledrift er dekket Til slutt, for girkeltemperaturen, lyktes det å foreslå en prosedyre to måneder før fiasko. Vi har inkludert begrensninger med hensyn til minimum vindparkstørrelse som kreves for å kunne bruke vindparkens gjennomsnitt. Det er også foreslått sentralisert kontrolldiagram. Fulltekst Artikkel Sep 2016 Internasjonal Journal of Advanced Manufacturing Technology. P Cambron C Masson En Tahan F Pelletier.