Cartas de controle de média móvel ponderadas exponencialmente para produtos de três níveis. Cite este artigo como Tsai, TR Yen, WP Stat Papers 2017 52 419 doi 10 1007 s00362-009-0239-3.Neste papel, exponencialmente ponderada média móvel EWMA gráficos de controle para Os dados multinomiais são desenvolvidos com um esquema de classificação de três níveis. Os limites de controle inferior e superior do gráfico de controle de EWMA proposto são avaliados usando aproximação de cadeia de Markov Comparado com o gráfico de controle Shewhart de três níveis, os resultados numéricos indicam que o gráfico de controle EWMA proposto é relativamente Sensível a pequenas mudanças em um processo multinomial de três níveis Uma figura e uma tabela são fornecidos para os praticantes para selecionar o valor do coeficiente de limite de gráfico que dá a desejada desejada comprimento de execução in-control. Diagrama de controle de Shewhart. 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Moving médias alisar os dados de preços para formar uma tendência seguinte indicador Eles não prevêem direção de preço, mas sim definir A direção atual com um lag As médias móveis atrasam porque são baseadas em preços passados Apesar deste lag, as médias móveis ajudam a ação lisa do preço e filtram para fora o ruído Também formam os blocos de apartamentos para muitos outros indicadores técnicos e sobreposições, tais como Bollinger Bands MACD Eo Oscilador McClellan Os dois tipos mais populares de médias móveis são a SMA simples Moving Average e a EMA Exponencial Moving Average Estas médias móveis podem ser utilizadas para identificar a direcção da tendência ou definir potenciais níveis de suporte e resistência. Aqui está um gráfico com ambos Um SMA e um EMA nele. Clique no gráfico para uma versão ao vivo. Simple Moving Average Calculation. A simples média móvel é para mim D calculando o preço médio de um título sobre um determinado número de períodos A maioria das médias móveis baseia-se em preços de fechamento Uma média móvel simples de 5 dias é a soma de cinco dias dos preços de fechamento dividida por cinco Como seu nome indica, Uma média que se move Dados antigos são descartados como novos dados disponíveis Isso faz com que a média para mover ao longo da escala de tempo Abaixo está um exemplo de uma média móvel de 5 dias evoluindo ao longo de três days. The primeiro dia da média móvel abrange simplesmente o último Cinco dias O segundo dia da média móvel cai o primeiro ponto de dados 11 e adiciona o novo ponto de dados 16 O terceiro dia da média móvel continua caindo o primeiro ponto de dados 12 e adicionando o novo ponto de dados 17 No exemplo acima, os preços Aumentar gradualmente de 11 para 17 ao longo de um total de sete dias Observe que a média móvel também aumenta de 13 para 15 ao longo de um período de cálculo de três dias Note também que cada valor médio móvel está logo abaixo do último preço Por exemplo, o Média móvel para o dia um é igual a 13 eo último preço é 15 preços os quatro dias anteriores foram mais baixos e isso faz com que a média móvel a lag. Exponential Moving Average Calculation. Exponential médias móveis reduzem o atraso, aplicando mais peso aos preços recentes A ponderação aplicada Para o preço mais recente depende do número de períodos na média móvel Há três etapas para calcular uma média móvel exponencial Primeiro, calcule a média móvel simples Uma média móvel exponencial EMA tem de começar em algum lugar para uma média móvel simples é usado como o Período anterior s EMA no primeiro cálculo Segundo, calcule o multiplicador de ponderação Terceiro, calcule a média móvel exponencial A fórmula abaixo é para uma EMA de 10 dias. Uma média móvel exponencial de 10 períodos aplica uma ponderação de 18 18 ao preço mais recente A 10-EMA período pode também ser chamado de 18 18 EMA A 20-EMA período aplica um 9 52 pesando para o preço mais recente 2 20 1 0952 Observe que a ponderação para t O período de tempo mais curto é mais do que a ponderação para o período de tempo mais longo De fato, a ponderação cai pela metade cada vez que o período médio móvel dobra. Se você quer nos uma porcentagem específica para um EMA, você pode usar esta fórmula para convertê-lo Para períodos de tempo e, em seguida, insira esse valor como o EMA s parâmetro. Below é um exemplo de planilha de uma média móvel simples de 10 dias e uma média móvel exponencial de 10 dias para Intel médias móveis simples são simples e exigem pouca explicação O 10- Dia média simplesmente se move como novos preços tornam-se disponíveis e os preços antigos caem A média móvel exponencial começa com o valor médio móvel simples 22 22 no primeiro cálculo Após o primeiro cálculo, a fórmula normal assume Porque uma EMA começa com uma média móvel simples , Seu valor verdadeiro não será realizado até 20 ou mais períodos mais tarde Em outras palavras, o valor na planilha do Excel pode diferir do valor do gráfico por causa do curto período de retorno A planilha só volta 30 períodos, o que significa que o efeito da média móvel simples teve 20 períodos para dissipar StockCharts volta pelo menos 250 períodos tipicamente muito mais para seus cálculos de modo que os efeitos da média móvel simples no primeiro cálculo têm plenamente Dissipated. The Lag Factor. Quanto mais tempo a média móvel, mais o lag A média móvel exponencial de 10 dias vai abraçar os preços muito próximo e virar logo após os preços virar curtas médias móveis são como barcos de velocidade - ágil e rápido para mudar Em contraste, Uma média móvel de 100 dias contém muitos dados passados que o desaceleram Médias móveis mais longas são como petroleiros oceânicos - letárgicos e demorados a mudar É preciso um movimento de preços maior e mais longo para uma média móvel de 100 dias para mudar de rota. O gráfico acima mostra o SP 500 ETF com um EMA de 10 dias seguindo de perto os preços e um SMA de 100 dias de moagem mais elevado Mesmo com o declínio de janeiro a fevereiro, o SMA hel 100 dias D o curso e não desistir O SMA de 50 dias se encaixa em algum lugar entre as médias móveis 10 e 100 dias, quando se trata do fator de atraso. Simples vs médias exponenciais Movimentação. Mesmo que existem claras diferenças entre as médias móveis simples e movimentos exponenciais Médias médias, uma não é necessariamente melhor do que as outras médias móveis exponenciais têm menos atraso e são, portanto, mais sensíveis aos preços recentes - e as recentes mudanças de preços As médias móveis exponenciais se voltarão antes das médias móveis simples As médias móveis simples, por outro lado, A média dos preços para todo o período de tempo Como tal, as médias móveis simples podem ser mais adequadas para identificar apoio ou níveis de resistência. Preferência média de movimento depende de objetivos, estilo analítico e horizonte de tempo Chartists deve experimentar com ambos os tipos de médias móveis, Prazos para encontrar o melhor ajuste O gráfico abaixo mostra a IBM com o SMA de 50 dias em vermelho e o EMA de 50 dias em verde Ambos os pe No final de janeiro, mas o declínio na EMA foi mais nítida do que o declínio na SMA A EMA apareceu em meados de fevereiro, mas a SMA continuou menor até o final de março Observe que a SMA apareceu mais de um mês após a EMA. Comprimentos e prazos. A duração da média móvel depende dos objetivos analíticos Médias móveis curtas 5-20 períodos são mais adequados para as tendências de curto prazo e comerciais Chartists interessados em tendências de médio prazo iria optar por mais médias móveis que podem estender 20- 60 períodos Os investidores de longo prazo preferem médias móveis com 100 ou mais períodos. Alguns comprimentos média móvel são mais populares do que outros A média móvel de 200 dias é talvez o mais popular Por causa de seu comprimento, esta é claramente uma média móvel de longo prazo Em seguida, a média móvel de 50 dias é bastante popular para a tendência de médio prazo. Muitos cartistas usam as médias móveis de 50 dias e 200 dias juntos. A curto prazo, uma média móvel de 10 dias foi bastante popular no passado porque era fácil Para calcular um simplesmente adicionou os números e moveu o ponto decimal. Trend Identification. The mesmos sinais podem ser gerados usando médias móveis simples ou exponenciais Como mencionado acima, a preferência depende de cada indivíduo Estes exemplos abaixo usará médias móveis simples e exponenciais O A média móvel de médio prazo se aplica a médias móveis simples e exponenciais. A direção da média móvel transmite informações importantes sobre preços Uma média móvel em alta mostra que os preços estão geralmente aumentando Uma média móvel decrescente indica que os preços, A média móvel de longo prazo reflete uma tendência de alta de longo prazo A queda da média móvel de longo prazo reflete uma tendência de baixa de longo prazo. O gráfico acima mostra MMM de 3M com uma média móvel exponencial de 150 dias Este exemplo mostra quão bem as médias móveis funcionam quando a tendência é Forte A EMA de 150 dias recusou-se em novembro de 2007 e novamente em janeiro de 2008 Observe que levou um declínio de 15 para reverter o dir Estes indicadores atrasados identificam inversões de tendência à medida que ocorrem na melhor das hipóteses ou depois de ocorrerem na pior das hipóteses MMM continuou mais baixo em Março de 2009 e depois aumentou 40-50 Note que a EMA de 150 dias não apareceu até depois deste aumento Uma vez Ele fez, no entanto, MMM continuou maior nos próximos 12 meses Média móvel trabalham brilhantemente em tendências fortes. Duas médias móveis podem ser usadas em conjunto para gerar sinais de cruzamento Em Análise Técnica dos Mercados Financeiros John Murphy chama isso de duplo método de cruzamento Duplo Os crossovers envolvem uma média móvel relativamente curta e uma média móvel relativamente longa Como com todas as médias móveis, o comprimento geral da média móvel define o período para o sistema Um sistema usando um EMA de 5 dias e EMA de 35 dias seria considerado short - Termo Um sistema usando um SMA de 50 dias e um SMA de 200 dias seria considerado de médio prazo, talvez mesmo de longo prazo. Um cruzamento de alta ocorre quando a média móvel mais curta cruza acima A média móvel mais longa Isso também é conhecido como uma cruz de ouro Um crossover de baixa ocorre quando a média móvel mais curta cruza abaixo da média móvel mais longa Isso é conhecido como um cross. Moving crossovers crossovers produzir sinais relativamente tardia Afinal, o sistema emprega dois atraso Indicadores Quanto mais tempo os períodos de média móvel, maior o atraso nos sinais Esses sinais funcionam muito bem quando uma boa tendência se apóia No entanto, um sistema de crossover média móvel vai produzir lotes de whipsaws na ausência de uma forte tendência. Há também um triplo Crossover que envolve três médias móveis Novamente, um sinal é gerado quando a média móvel mais curta cruza as duas médias móveis mais longas Um sistema triplo de triplo simples pode envolver média móvel de 5 dias, 10 dias e 20 dias. Depot HD com uma linha pontilhada verde EMA de 10 dias e linha vermelha EMA de 50 dias A linha preta é o fechamento diário Usando um crossover de média móvel teria resultado em três chicotes Aws antes de pegar um bom comércio A EMA de 10 dias quebrou abaixo da EMA de 50 dias no final de outubro 1, mas isso não durou muito tempo como os 10 dias se mudou para trás em meados de novembro 2 Esta cruz durou mais, Crossover em 3 de janeiro ocorreu perto de finais de novembro níveis de preços, resultando em outro whipsaw Esta cruz de baixa não durou muito tempo como o EMA de 10 dias voltou acima dos 50 dias alguns dias mais tarde 4 Depois de três sinais ruins, o quarto sinal prefigurou um Movimento forte como o estoque avançou mais de 20.There são dois takeaways aqui Primeiro, crossovers são propensos whipsaw Um filtro de preço ou tempo pode ser aplicado para ajudar a evitar Whipsaws Traders pode exigir o crossover para durar 3 dias antes de agir ou exigir a 10-day EMA para mover acima abaixo do EMA de 50 dias por uma certa quantidade antes de agir Em segundo lugar, o MACD pode ser usado para identificar e quantificar esses cruzamentos MACD 10,50,1 mostrará uma linha representando a diferença entre as duas médias exponenciais MACD torna positivo durante Uma cruz dourada e negativo durante uma cruz morta O oscilador de preço por cento PPO pode ser usado da mesma forma para mostrar diferenças percentuais Observe que MACD eo PPO são baseados em médias móveis exponenciais e não irá corresponder com médias móveis simples. Este gráfico mostra Oracle ORCL com EMA de 50 dias, EMA de 200 dias e MACD 50,200,1 Houve quatro cruzamentos de média móvel durante um período de 2 1 2 anos Os primeiros três resultaram em whipsaws ou maus tratos Uma tendência sustentada começou com o quarto crossover como ORCL avançado Para meados dos anos 20 Mais uma vez, crossovers média móvel funcionam muito bem quando a tendência é forte, mas produzem perdas na ausência de uma tendência. Preço Crossovers. Moving médias também pode ser usado para gerar sinais com crossovers preço simples Um sinal de alta é gerado quando Os preços se movem acima da média móvel Um sinal de baixa é gerado quando os preços se movem abaixo da média móvel Os crossovers de preço podem ser combinados para negociar dentro da tendência maior A média móvel mais longa define t Ele tom para a tendência maior ea média móvel mais curta é usada para gerar os sinais Um olharia para o preço de alta cruza só quando os preços já estão acima da média móvel mais longa Esta seria a negociação em harmonia com a maior tendência Por exemplo, se o preço é Acima da média móvel de 200 dias, os chartistas só se concentrariam nos sinais quando o preço se mover acima da média móvel de 50 dias Obviamente, um movimento abaixo da média móvel de 50 dias precederia tal sinal, mas tais cruzamentos negativos seriam ignorados porque a Maior tendência é até Uma cruz de baixa seria simplesmente sugerir um pullback dentro de uma maior tendência de alta Um cruzamento de volta acima da média móvel de 50 dias seria sinalizar uma subida dos preços e continuação da maior tendência de alta. O gráfico seguinte mostra Emerson Electric EMR com o 50- Dia EMA e EMA de 200 dias A ação se movimentou acima e manteve acima da média móvel de 200 dias em agosto Houve mergulhos abaixo da EMA de 50 dias no início de novembro e novamente no início de fevereiro Preços rapidamente mudou de volta abo Ve a EMA de 50 dias para fornecer sinais de alta sinais verdes em harmonia com a maior tendência de alta MACD 1,50,1 é mostrado na janela do indicador para confirmar cruzamentos de preços acima ou abaixo da EMA de 50 dias A EMA de 1 dia é igual ao fechamento Preço MACD 1,50,1 é positivo quando o fechamento está acima do EMA de 50 dias e negativo quando o fechamento está abaixo do EMA de 50 dias. Suporte e resistência. As médias de movimento também podem atuar como suporte em uma tendência de alta e resistência em um Uma tendência de alta de curto prazo pode encontrar suporte perto da média móvel simples de 20 dias, que também é usada em Bandas de Bollinger Uma tendência de alta de longo prazo pode encontrar apoio perto da média móvel simples de 200 dias, que é a mais popular a longo prazo Média móvel Se fato, a média móvel de 200 dias pode oferecer suporte ou resistência simplesmente porque é tão amplamente utilizado É quase como uma profecia auto-realizável. O gráfico acima mostra o NY Composto com a média móvel simples de 200 dias a partir de meados 2004 até ao final de 2008 Os 200 dias de apoio fornecido S vezes durante o avanço Uma vez que a tendência revertida com uma quebra de apoio superior dupla, a média móvel de 200 dias agiu como resistência em torno de 9500.Não espere suporte exato e níveis de resistência de médias móveis, especialmente mais médias móveis Os mercados são impulsionados pela emoção, O que os torna propensos a overshoots Em vez de níveis exatos, as médias móveis podem ser usados para identificar apoio ou zonas de resistência. As vantagens de usar médias móveis devem ser ponderadas contra as desvantagens As médias móveis são a tendência de seguir, ou atraso, os indicadores que serão sempre Um passo atrás Isso não é necessariamente uma coisa ruim apesar Depois de tudo, a tendência é o seu amigo e é melhor para o comércio na direção da tendência Médias móveis garantir que um comerciante está em consonância com a tendência atual Mesmo que a tendência é a sua Amigo, as seguranças gastam uma grande quantidade de tempo em intervalos de negociação, o que torna as médias móveis ineficazes Uma vez em uma tendência, as médias móveis vão mantê-lo em, mas também dar tarde s Como a maioria das ferramentas de análise técnica, as médias móveis não devem ser usadas por conta própria, mas em conjunto com outras ferramentas complementares Chartists pode usar médias móveis para definir o global Tendência e, em seguida, usar RSI para definir overbought ou oversold levels. Adding média móvel para StockCharts Charts. Moving médias estão disponíveis como um recurso de sobreposição de preço no Workbench SharpCharts Usando o menu suspenso Overlays, os usuários podem escolher uma média móvel simples ou um Média móvel exponencial O primeiro parâmetro é usado para definir o número de períodos de tempo. Um parâmetro opcional pode ser adicionado para especificar qual campo de preço deve ser usado nos cálculos - O para o Aberto, H para o Alto, L para o Baixo e C para o Close Uma vírgula é usada para separar os parâmetros. Outro parâmetro opcional pode ser adicionado para deslocar as médias móveis para o passado esquerdo ou futuro direito Um número negativo -10 deslocaria o movi Ng média para a esquerda 10 períodos Um número positivo 10 mudaria a média móvel para a direita 10 periods. Multiple médias móveis podem ser superados o preço parcela simplesmente adicionando uma outra linha de overlay para a bancada StockCharts membros podem mudar as cores e estilo para diferenciar Entre várias médias móveis Depois de selecionar um indicador, abra Opções Avançadas clicando no pequeno triângulo verde. As Opções Avançadas também podem ser usadas para adicionar uma sobreposição de média móvel a outros indicadores técnicos como RSI, CCI e Volume. Clique aqui para um gráfico ao vivo com várias médias móveis diferentes. Usando Médias Móveis com StockCharts Scans. Here são alguns exemplos de varreduras que StockCharts Os membros podem usar para varrer para várias situações de média móvel. Bullish Moving Average Cross Este exames procura ações com uma média móvel de 150 dias de crescimento simples e um cruzamento de alta da EMA de 5 dias e EMA de 35 dias A média móvel de 150 dias Está subindo, desde que ele está negociando acima de seu nível há cinco dias Uma cruz de alta ocorre quando a EMA de 5 dias se move acima do EMA de 35 dias acima da média de volume. Bearish Moving Average Cross Este analisa procura ações com uma queda de 150- Dia média simples e uma baixa de 5 dias EMA e 35 dias EMA A média móvel de 150 dias está caindo, enquanto ele está negociando abaixo do seu nível cinco dias atrás Um cruzamento de baixa ocorre quando os movimentos de 5 dias EMA Abaixo da EMA de 35 dias em abo Murphy mostra como as médias móveis trabalham com Bandas de Bollinger e sistemas de negociação baseados em canais. Técnico Análise dos mercados financeiros John Murphy. Control gráficos de testes baseados em médias móveis geométricas. Uma média móvel geométrica dá a observação mais recente o maior peso e todas as observações anteriores pesos diminuindo na progressão geométrica do mais recente volta para o primeiro Um procedimento gráfico Para a geração de médias geométricas móveis é descrito em que a observação mais recente é atribuído um peso r As propriedades dos testes de gráfico de controle com base em médias móveis geométricas são comparadas a testes baseados em médias móveis ordinárias. Você quer ler o resto deste artigo. O gráfico de controle de qualidade mais conhecido, o gráfico de Shewhart, foi proposto por Shewhart 1924 T, o gráfico é sensível para a detecção de grandes mudanças ou distúrbios em um processo Roberts 1959 e Page 1954 propôs o gráfico EWMA Exponentially Weighted Moving Average e o CUMUM cumulativo Sumário CUSUM, respectivamente, que fazem uso da informação quando o processo sai de , E mesmo quando o processo está no controle, portanto, esses gráficos são sensíveis a mudanças pequenas e moderadas em um processo. Outras modificações desses gráficos foram propostas para aumentar sua eficiência em termos de tempo, custo e simplicidade de uso e expressão. RESUMO Um gráfico de controle é uma ferramenta estatística importante para monitorar distúrbios em um processo estatístico e é ricamente aplicado no setor industrial, no setor de saúde e no setor agrícola, entre outros. O gráfico de Shewhart ea soma cumulativa CUSUM chart São utilizadas tradicionalmente para a detecção de grandes mudanças e pequenas mudanças, respectivamente, enquanto o Combinado Shewhart-CUSUM CSC monitora pequenas e grandes mudanças Utilizando informações auxiliares, propomos novos gráficos CSC MiCSC com estimadores mais eficientes o estimador de Regressão, O estimador de Singh e Tailor, o estimador do tipo de razão de potência e os estimadores de Kadilar e Cingi para estimar o parâmetro de localização. Comparamos os gráficos usando o comprimento médio de corrida, o desvio padrão do comprimento de corrida e a perda quadrática extra, com outros gráficos existentes. Mesmo propósito e descobriu que alguns dos gráficos MiCSC superar suas contrapartes existentes Finalmente, um rea Em particular, foi demonstrado por meio de inúmeros estudos de caso envolvendo intrincados dados do mundo real que a versão baseada em SSA do sis - tema de inspeção Cumulative Sum CUSUM é capaz de No entanto, quase todas as pesquisas sobre o assunto feito até à data gira em torno de apenas três métodos de detecção de ponto de mudança, o Shewhart X-chart 40, Ao longo dos anos, os três tornaram-se de facto as principais ferramentas de detecção na análise sequencial aplicada, especialmente no controlo de qualidade. RESUMO Consideramos o problema da vigilância financeira eficiente visando a detecção de rupturas estruturais em anomalias de ruptura estrutural em séries de tempo financeiro monitorado em tempo real. Com o problema abordado estatisticamente, isto é, como o do ponto de mudança mais rápido sequencial cíclico , Propomos um procedimento de detecção de ponto de mudança multi-cíclico semi-paramétrico para detectar prontamente anomalias à medida que ocorrem nas séries temporais sob vigilância. O procedimento proposto é um derivado do procedimento Shiryaev-Roberts SR baseado na razão de verossimilhança, este último é um Método de vigilância quase-Bayesian conhecido para entregar o mais rápido no sentido multi-cíclico velocidade de detecção, seja qual for a falsa freqüência de alarme Oferecemos um estudo de caso onde nós primeiro realizar, passo a passo, a análise estatística de um conjunto de mundo real Dados financeiros e, em seguida, configurar e elaborar um procedimento de detecção de anomalias baseado em SR proposto eb o célebre gráfico CUSUM cumulativo para detectar problemas estruturais Quebras nos dados Embora ambos os procedimentos tenham funcionado bem, o SR-derivado proposto, em conformidade com a intuição, parecia um pouco melhor. Tipo de texto Artigo Jan 2017.Andrey Pepelyshev Aleksey S Polunchenko. Todas as hipóteses são geralmente assumidas no contexto do Controle Estatístico de Processo Variáveis Normalmente e Independentes Nos modelos de Gaussien, a média representa o alvo do processo ea sua monitorização tem sido objecto de vários estudos. Estes últimos são mais eficazes do que o gráfico X, especialmente para Pequenas mudanças. Este trabalho apresenta um resultado sobre a distribuição de probabilidade de coeficientes de wavelets. Estende o Teorema 1 que é apresentado em nosso trabalho anterior-Cohen, A et al. Projeto de experimentos e controle de processo estatístico usando análise de wavelets. Propõe-se um novo gráfico de controle, chamado OWave Orthogonal Wavelets, para detectar mudanças significativas no processo. A estatística do gráfico de controle proposto é baseada em coeficientes de wavelets ponderados. O estudo de desempenho mostra que o gráfico de controle OWave Desempenha um pouco melhor do que a versão ideal do gráfico de controle EWMA. Artigo de texto completo Dec 2017 Jornal Internacional de Tecnologia de Manufatura Avançada. Achraf Cohen Teodor Tiplica Abdessamad Kobi. After que eles se tornaram uma ferramenta padrão para avaliar a qualidade do processo de fabricação Outro procedimento de controle popular Foi desenvolvido por Roberts 1959 que o chamou mov geométrico Como os gráficos de Shewhart são ineficientes para detectar as pequenas mudanças nos turnos do processo, o gráfico EWMA mostrou ser mais eficiente do que os gráficos de Shewhart na detecção das pequenas mudanças na média do processo e Variância Hunter 1986 Ng e Case 1989 Crowder 1989, Lucas e Saccucci 1990 Amin e Searcy 1991 Wetherill e Brown 1991. RESUMO A carta EWMA média móvel ponderada exponencialmente é muito popular no controle de processo estatístico para detectar as pequenas mudanças na média do processo E variação Este gráfico funciona bem sob o pressuposto de normalidade, mas quando os dados violam a suposição de normalidade, as abordagens robustas são necessárias Nós desenvolvemos os gráficos EWMA sob diferentes estimadores de escala robusta disponíveis na literatura e também comparou o desempenho desses gráficos pelo cálculo esperado Pontos fora de controle e largura esperada sob distribuição não-simétrica Os estudos de simulação estão sendo realizados para o propósito e os resultados mostraram que, entre seis estimadores robustos, o gráfico baseado no estimador Qn relativamente bem executado para processos não normais em termos de sua menor largura esperada e mais número de esperados Out-of-control pontos que mostra a sua sensibilidade para detectar o sinal de fora de controle. Article Dec 2017.Nadia Saeed Shahid Kamal. Page 2 e ponderada exponencial média móvel EWMA cf Roberts 3 são usados para detectar mudanças de pequeno a moderado e também são indulgentes Sobre a suposição da normalidade da população As estruturas destes gráficos permitem que usem a informação passada junto com a informação atual que os faz nomeados como cartas de controle da memória. RESUMO Cada processo industrial tem de encontrar dois tipos de variação nas características do produto que podem ser classificados como variações de causa comuns e especiais. Estas variações podem existir em qualquer parâmetro como localização, dispersão, forma, etc. da distribuição da característica do processo Para lidar com as variações de causa especial, ferramentas estatísticas são geralmente utilizados para lidar com estas variações de causa especial gráfico de controle estatístico é um deles Os gráficos de controle mais famosos são Shewhart, exponencialmente ponderada média móvel e gráficos de soma cumulativa e suas modificações substanciais estão disponíveis no Literatura Neste artigo, propusemos uma nova tabela de controle denominada CUSUM-EWMA mista, denominada tabela de controle MCE, para o monitoramento eficiente da dispersão do processo. O gráfico MCE proposto é comparado com outros gráficos de controle existentes e algumas de suas modificações Perdas quadráticas, comprimento médio relativo da corrida e desempenho Este é um exemplo ilustrativo com dados reais. O artigo de outubro de 2017.Babar Zaman Nasir Abbas Muhammed Riaz Muhammad Hisyam Lee. O período do A média móvel dependeu da quantidade monitorada e da escala de tempo sobre a qual os problemas poderiam ocorrer Depois que a média móvel foi tirada, o gráfico de controle EWMA foi aplicado. A expressão para o EWMA Zi, jt, para xi, jt foi expressa como se segue. Este método baseia-se principalmente na comparação de um WTG com a média de todos os WTGs restantes em um parque eólico. Uma vez que as condições ambientais em um parque eólico são mais ou menos O mesmo em sua totalidade, a diferença entre cada WTG ea média dos GTs restantes no parque eólico é constante ao longo do tempo A inércia estatística das condições médias para toda a fazenda fornece um bom critério para a monitoração do WTG Os resultados do monitoramento de quatro aspectos do Um WTG são apresentados aqui são energia elétrica produzida torre vibração nacelle guinada e temperatura da caixa de câmbio As cartas de controle são usadas para detectar comportamento anormal Em relação à energia elétrica produzida, uma ativação acidental de um algoritmo de corte foi encontrada Para a vibração de torre, descrevemos uma aplicação Para a detecção do desequilíbrio do rotor Para a guinada, um exemplo mostrando a detecção de celle drift is covered Lastly, for gearbox temperature, the proposed methodology succeeded in detecting an issue two months prior to failure We have included limitations as to the minimum wind farm size required in order to use the wind farm average A centralized control chart is also proposed. Full-text Article Sep 2017 International Journal of Advanced Manufacturing Technology. P Cambron C Masson A Tahan F Pelletier.
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