dc.contributor.author | Kończak, Grzegorz | |
dc.date.accessioned | 2015-07-01T08:08:47Z | |
dc.date.available | 2015-07-01T08:08:47Z | |
dc.date.issued | 2013 | |
dc.identifier.issn | 0208-6018 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11089/10379 | |
dc.description.abstract | In 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.abstract | Klasyczne 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.iso | en | pl_PL |
dc.publisher | Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego | pl_PL |
dc.relation.ispartofseries | Acta Universitatis Lodziensis, Folia Oeconomica;286 | |
dc.subject | process control | pl_PL |
dc.subject | extreme value distribution | pl_PL |
dc.subject | Gumbel distribution | pl_PL |
dc.subject | Monte Carlo | pl_PL |
dc.title | On the Use of the Extreme Value Distribution in Monitoring Production Processes | pl_PL |
dc.title.alternative | O wykorzystaniu rozkładu wartości ekstremalnych w monitorowaniu procesów | pl_PL |
dc.type | Article | pl_PL |
dc.page.number | [307]-315 | pl_PL |
dc.contributor.authorAffiliation | Katowice University of Economics, Department of Statistics | pl_PL |
dc.references | Bhattacharya P.K., Frierson D. (1981) A nonparametric control chart for detecting small disorders, Annals of Statistics, vol. 9, no. 3, p. 544-554 | pl_PL |
dc.references | Castillo 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 2005 | pl_PL |
dc.references | Evans M., Hastings N., Peacock B., Statistical Distributions, A John Wiley & Sons, Inc. New York 2000 | pl_PL |
dc.references | Kończak G. (2007) Metody statystyczne w sterowaniu jakością produkcji. AE Katowice | pl_PL |
dc.references | Kończak 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 Heilderberg | pl_PL |
dc.references | Montgomery D.C. (1996) Introduction to statistical quality control, John Wiley & Sons, Inc. | pl_PL |
dc.contributor.authorEmail | grzegorz.konczak@ue.katowice.pl | pl_PL |