Вы используете устаревший браузер.
Чтобы использовать все возможности сайта, загрузите и установите один из этих браузеров:
Google ChromeOperaSafariMozilla FirefoxInternet explorer 8Internet explorer 9

ВНИМАНИЕ!

Новый адрес редакций журналов Колодезный пер., 2 А.

ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»

КНИГИ Прайс-лист
ЖУРНАЛЫ Прайс-лист

Книги и журналы, просмотренные ранее

    Все статьи автора в журнале: Алексеева А.В.

    1. Статистический контроль многомерного рассеяния по индивидуальным наблюдениям
      Statistical control of multidimensional scattering from individual observations

      Номер: 2022 / 10

      Клячкин В.Н. | Klyachkin V.N. | Алексеева А.В. | Alekseeva A.V. | v_kl@mail.ruv_kl@mail.ru

      Авторы статьи
      Authors

      Клячкин В.Н.
      Klyachkin V.N.

      Алексеева А.В.
      Alekseeva A.V.

      v_kl@mail.ru
      v_kl@mail.ru


      Статистический контроль многомерного рассеяния по индивидуальным наблюдениям

       

      УДК 681.518.5

      DOI: 10.36652/0869-4391-2022-10-476-480

       

      Рассмотрены особенности контроля многопараметрического процесса по индивидуальным наблюдениям, когда выборка при мониторинге невозможна вследствие сложности измерений или экономически нецелесообразна. Мониторинг многомерного рассеяния обычно проводится с использованием алгоритма обобщенной дисперсии, однако при контроле по индивидуальным наблюдениям возникает ряд проблем. Для их решения предложен подход к оценке ковариационной матрицы.

       


      Ключевые слова

      многомерный статистический контроль, обобщенная дисперсия, скользящий размах

      Statistical control of multidimensional scattering from individual observations

      The features of the multi-parameter process control based on individual observations, when sampling during monitoring is impossible due to the complexity of measurements or is not economically feasible, are considered. Monitoring of multidimensional scattering usually by using the generalized variance algorithm is carried out, however, when controlling for individual observations, a number of problems arise. An approach to estimating the covariance matrix to solve this problem is proposed.


      Keywords

      multivariate statistical control, generalized variance, sliding range

    Идет загрузка
    НАЗАД
    Для перехода на предыдущую страницу используйте эту кнопку