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EWMA and DEWMA repetitive control charts under non-normal processes

机译：非正常过程下的EWMA和露水控制图

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摘要

In this paper, we present a repetitive sampling method to construct control charts using exponentially weighted moving averages (EWMA) and double exponentially weighted moving averages (DEWMA) to monitor shift in the process. For non-normal processes, t-distribution with various degrees of freedom (i.e. df = 4, 10, 20, 40, 50) is used as symmetric distribution, gamma distribution with unit scale parameter and various shape parameters (i.e. 0.5, 1, 2, 3, 4) is used as positively skewed distribution and Weibull distribution with unit scale parameter and various shape parameters (i.e. 10 and 20) is used as negatively skewed distribution. We use Monte Carlo simulations to check whether the process is out of control. We use average run length as a tool to find the ability of proposed control charts to identify a shift earlier in a process, as compared to other control charts currently used to monitor the same type of process. The proposed control charts are applied to two real datasets.
机译：在本文中，我们介绍了一种重复采样方法，用于构造使用指数加权移动平均值（EWMA）和双指数加权移动平均（Dewma）来构建控制图来监视过程中的换档。 对于非正常方法，用各种自由度（即DF = 4,10,20,40,50）的T分布用作对称分布，具有单位刻度参数的伽马分布和各种形状参数（即0.5,1， 2,3,4）用作带有单位尺度参数的阳极倾斜分布和威布尔分布，并且各种形状参数（即10和20）用作负偏斜分布。 我们使用Monte Carlo模拟来检查过程是否失控。 我们使用平均运行长度作为一个工具，以找到所提出的控制图表在一个过程中识别进程前面的换档的能力，与当前用于监视相同类型的过程的其他控制图相比。 所提出的控制图表应用于两个实时数据集。

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