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A Distribution-free Multivariate Change-point Model for Statistical Process Control

机译：用于统计过程控制的无分布多元变化点模型

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This article develops a new distribution-free multivariate procedure for statistical process control based on minimal spanning tree (MST), which integrates a multivariate two-sample goodness-of-fit (GOF) test based on MST and change-point model. Simulation results show that our proposed procedure is quite robust to nonnormally distributed data, and moreover, it is efficient in detecting process shifts, especially moderate to large shifts, which is one of the main drawbacks of most distribution-free procedures in the literature. The proposed procedure is particularly useful in start-up situations. Comparison results and a real data example show that our proposed procedure has great potential for application.
机译：本文开发了一种基于最小生成树（MST）的用于统计过程控制的新的无分布多元程序，该程序集成了基于MST和变更点模型的多元两样本拟合优度（GOF）测试。仿真结果表明，我们提出的过程对于非正态分布的数据非常鲁棒，而且，它可以有效地检测过程偏移，尤其是中度到较大的偏移，这是文献中大多数无分布过程的主要缺点之一。建议的过程在启动情况下特别有用。比较结果和实际数据示例表明，我们提出的程序具有很大的应用潜力。

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