【摘 要】
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传统质量控制过程中,经常分别对属性特征的均值和方差进行监测,并且大多数控制图都需要假设受控分布是正态的.但实际中,由于没有足够多的数据来估计过程的分布.因此,受控分布
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传统质量控制过程中,经常分别对属性特征的均值和方差进行监测,并且大多数控制图都需要假设受控分布是正态的.但实际中,由于没有足够多的数据来估计过程的分布.因此,受控分布很少能精确知道.而非参数控制图对过程分布不需做任何假设.本文我们提出一个新的基于Cram′er-von Mises(CvM)检验的非参数指数加权移动平均控制图,称为ECvM图,用于联合监测过程位置参数和尺度参数.结果显示,与已有的非参数控制图相比,多数情况下本图具有良好的性能,文中通过模拟给出了对于给定的平均运行长度ECvM图的控制限,并通过对一些位置参数和尺度参数的模拟得到了该图的步长分位数、平均运行长度以及步长标准差来说明该图的受控和失控性能,结果显示,ECvM图对于各种漂移情况都有很好的性能,最后用一个实例来说明ECvM图的实际应用.
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