Prosta metoda wykrywania niestabilności w zachowaniu się procesów

• Autorzy: Olgierd Hryniewicz

Warianty tytułu

Simple Method for Detection of Instabilities in Behavior of Processes

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule zaproponowano sposób wykorzystania prostej metody monitorowania procesów, jakim jest karta kontrolna Shewharta residuów, do wykrywania istotnych, nielosowych, zmian w zachowaniu się procesu opisywanego niestacjonarnym szeregiem czasowym. (abstrakt oryginalny)

EN

In the paper we have proposed a simple method for monitoring of processes -a Shewhart control chart for residuals - for detection of significant and non-random instabilities in the behavior of processes described by non-stationary time series. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Monitorowanie procesów; Metody statystyczne; Analiza szeregów czasowych

EN

Process monitoring; Statistical methods; Time-series analysis

• Czasopismo: Studies & Proceedings of Polish Association for Knowledge Management
• Rocznik: 2017
• Tom: 83
• Strony: 16--25

Twórcy

autor

Olgierd Hryniewicz

• Instytut Badań Systemowych PAN, Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Warszawie

Bibliografia

• [1] Alwan L., Roberts H., Time-series modeling for statistical process control, Journal of Business & Economic Statistic, v.8 (1988), 87-95.
• [2] Box G.E.P, Jenkins G.M., Analiza szeregów czasowych. Prognozowanie i sterowanie, PWN, Warszawa 1983 (ostatnie, zmienione i rozszerzone, wydanie w jęz. angielskim, 2015).
• [3] Hastie T. Tibshirani R, Friedman J., The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, Berlin 2009.
• [4] Hryniewicz O., Nowoczesne metody statystycznego sterowania jakością, Omnitech Press, Warszawa, 1996.
• [5] Hryniewicz O., Monitoring of short series of dependent observations using a XWAM control chart, w: Frontiers in Statistical Quality Control 10, H.-J. Lenz, W. Schmid, P.-T. Wilrich (Red.), Springer, Berlin 2012.
• [6] Hryniewicz O., On the robustness of the Shewhart control chart do different types of dependencies in data, w: Frontiers in Statistical Quality Control 12, S. Knoth, W. Schmid (Red.), Springer, Berlin 2017 (w druku).
• [7] Kozłowski E., Analiza i identyfikacja szeregów czasowych, Politechnika Lubelska, Lublin 2015.
• [8] Montgomery D.C., Introduction to Statistical Quality Control, 6th Edition, J.Wiley, New York 2009.