Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorKończak, Grzegorz
dc.date.accessioned2015-07-01T08:08:47Z
dc.date.available2015-07-01T08:08:47Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/10379
dc.description.abstractIn many statistical applications the main point of interest is estimating some population central characteristic such as the mean or the median. The Shewhart’s control chart X is based on monitoring the average process level. However, in some areas the main interest is based on estimating the maximum or the minimum. The proposal of the monitoring processes based on the properties of the Gumbel distribution is presented in the paper. The properties of the proposed method have been analyzed in the Monte Carlo study.pl_PL
dc.description.abstractKlasyczne metody pozwalające na monitorowanie poziomu przeciętnego procesów produkcyjnych odwołują się zwykle do założenia normalności rozkładu badanej zmiennej i niezależności kolejnych pomiarów. W wielu analizach statystycznych interesująca jest ocena poziomu przeciętnego badanej charakterystyki. Tak jest np. przy monitorowaniu procesów z wykorzystaniem karty kontrolnej X . Jednak w wielu zastosowaniach może być interesująca ocena wielkości maksymalnych lub minimalnych. W artykule przedstawiono propozycję wykorzystania własności rozkładu wartości ekstremalnych w monitorowaniu procesów. Rozważania teoretyczne zostały uzupełnione analizami symulacyjnymi własności proponowanej metody.pl_PL
dc.language.isoenpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl_PL
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica;286
dc.subjectprocess controlpl_PL
dc.subjectextreme value distributionpl_PL
dc.subjectGumbel distributionpl_PL
dc.subjectMonte Carlopl_PL
dc.titleOn the Use of the Extreme Value Distribution in Monitoring Production Processespl_PL
dc.title.alternativeO wykorzystaniu rozkładu wartości ekstremalnych w monitorowaniu procesówpl_PL
dc.typeArticlepl_PL
dc.page.number[307]-315pl_PL
dc.contributor.authorAffiliationKatowice University of Economics, Department of Statisticspl_PL
dc.referencesBhattacharya P.K., Frierson D. (1981) A nonparametric control chart for detecting small disorders, Annals of Statistics, vol. 9, no. 3, p. 544-554pl_PL
dc.referencesCastillo E., Hadi A.S., Balakrishnan N., Sarabia J.M. Extreme Value and Related Models with Applications in Engineering and Science. A John Wiley & Sons, Inc. New Jersey 2005pl_PL
dc.referencesEvans M., Hastings N., Peacock B., Statistical Distributions, A John Wiley & Sons, Inc. New York 2000pl_PL
dc.referencesKończak G. (2007) Metody statystyczne w sterowaniu jakością produkcji. AE Katowicepl_PL
dc.referencesKończak G. (2010) The Moving Average Control Chart Based on the Sequence of Permutation Tests, [in:] Proceedings in Computational Statistics 2010, ed.: Y. Lechevallier, G. Saporta, s. 1199-1206. Physica-Verlag, Berlin Heilderbergpl_PL
dc.referencesMontgomery D.C. (1996) Introduction to statistical quality control, John Wiley & Sons, Inc.pl_PL
dc.contributor.authorEmailgrzegorz.konczak@ue.katowice.plpl_PL


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord