شناسایی نقاط تغییر در پروفایل‌های رگرسیون پواسون دارای روند خطی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشگاه صنعتی امیرکبیر, ایران.

2 گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه شاهد، تهران، ایران

چکیده
نمودارهای کنترل یکی از مهم‏ترین ابزارهای کنترل فرآیند آماری می‌باشند که جهت کنترل میزان تغییرات مورد استفاده واقع می‌شود. در نمودار کنترل زمانی که یک انحراف با دلیل مشاهده می‌شود، پی بردن به علل اصلی تغییر در فرآیند و شناسایی زمانی که این انحراف آغاز شده، امری مهم و تاثیرگذار است که به آن نقطه تغییر گویند. در برخی از مسایل کنترل فرآیند آماری، کیفیت یک محصول یا عملکرد یک فرآیند به وسیله رابطه بین یک متغیر پاسخ و یک یا چند متغیر مستقل توصیف می‌شود، که به آن پروفایل گویند. در بسیاری از کاربردها هم چون کالیبراسیون رابطه مذکور به وسیله یک پروفایل خطی توصیف می‌شود در حالی که در موقعیت‌های دیگر مدل‌های پیچیده‌تری هم چون پروفایل‌های رگرسیون پواسون مورد نیاز است. در این مقاله از روش برآورد درستنمایی ماکزیمم به منظور کشف نقطه تغییر در فاز 2 پایش پروفایل‌های رگرسیون پواسون استفاده و عملکرد آن با استفاده از شبیه سازی بررسی شده است.




 




 

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Detection of Change Points in Poisson Regression Profiles with a Linear Trend

نویسندگان English

Alireza Sharafi 1
Majid Amin Niri 1
Amirhossein Amiri 2
1 Amirkabir University of Technology, Iran
2 Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Shahed University, Tehran, Iran
چکیده English

Control charts are among the most important tools in statistical process control, used to monitor the extent of variation in a process. When a assignable cause deviation is observed in a control chart, identifying the root causes of the change and determining the time at which the deviation began—referred to as the change point—is crucial and impactful. In some statistical process control problems, the quality of a product or the performance of a process is described by the relationship between a response variable and one or more independent variables, known as a profile. In many applications, such as calibration, this relationship is described by a linear profile, while in other situations more complex models, such as Poisson regression profiles, are required. In this paper, the maximum likelihood estimation method is employed to detect change points in Phase II monitoring of Poisson regression profiles, and its performance is evaluated through simulation.




 

 




 

کلیدواژه‌ها English

Poisson Regression Profile
Change Point
Maximum Likelihood Estimator
Statistical Process Control