A média móvel móvel ponderada exponencial (EWMA) é uma estatística para monitorar o processo que mede os dados de uma forma que dê cada vez menos peso aos dados à medida que eles são removidos no tempo. Comparação do gráfico de controle de Shewhart e das técnicas de controle de EWMA Para a técnica de controle de gráfico de Shewhart, a decisão sobre o estado de controle do processo a qualquer momento, (t) depende apenas da medida mais recente do processo e, claro, O grau de veracidade das estimativas dos limites de controle de dados históricos. Para a técnica de controle EWMA, a decisão depende da estatística EWMA, que é uma média ponderada exponencialmente de todos os dados anteriores, incluindo a medida mais recente. Através da escolha do fator de ponderação, (lambda), o procedimento de controle EWMA pode ser sensível a uma deriva pequena ou gradual no processo, enquanto o procedimento de controle Shewhart só pode reagir quando o último ponto de dados está fora de um limite de controle. Definição de EWMA A estatística que é calculada é: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n. Onde (mbox 0) é a média dos dados históricos (alvo) (Yt) é a observação no tempo (t) (n) é o número de observações a serem monitoradas incluindo (mbox 0) (0 Interpretação do gráfico de controle EWMA O vermelho Os pontos são os dados brutos, a linha irregular é a estatística EWMA ao longo do tempo. O gráfico nos diz que o processo está no controle porque todos (mbox t) se situam entre os limites de controle. No entanto, parece haver uma tendência para cima nos últimos 5 Períodos. Um gráfico de controle de média móvel ponderada exponencialmente multivariada Nota: Revise sempre suas referências e faça as correções necessárias antes de usar. Preste atenção aos nomes, capitalização e datas. Descrição: A missão da Technometrics é contribuir para o desenvolvimento e uso de estatística Métodos nas ciências físicas, químicas e de engenharia. Seu conteúdo apresenta documentos que descrevem novas técnicas estatísticas, ilustram a aplicação inovadora de métodos estatísticos conhecidos, ou métodos de revisão, questões ou filosofia em particular. Área de estatística ou ciência, quando esses documentos são consistentes com a missão dos periódicos. A aplicação da metodologia proposta é justificada, geralmente por meio de um problema real nas ciências físicas, químicas ou de engenharia. Os artigos da revista refletem a prática moderna. Isso inclui uma ênfase em novas abordagens estatísticas para triagem, modelagem, caracterização de padrões e detecção de mudanças que aproveitam as capacidades de computação maciças. Os papéis também refletem mudanças nas atitudes sobre a análise de dados (por exemplo, testes de hipóteses menos formais, modelos mais ajustados por meio de análise gráfica) e na forma como são gerenciadas as áreas de aplicação (por exemplo, garantia de qualidade através de um design robusto e não de uma inspeção detalhada). Cobertura: 1959-2011 (Vol. 1, No. 1 - Vol. 53, No. 4) A parede móvel representa o período de tempo entre a última edição disponível no JSTOR e a edição publicada recentemente de uma revista. As paredes móveis são geralmente representadas em anos. Em raras ocasiões, um editor escolheu ter um muro de mudança zero, então seus problemas atuais estão disponíveis no JSTOR logo após a publicação. Nota: Ao calcular a parede móvel, o ano atual não é contado. Por exemplo, se o ano atual for 2008 e um diário tiver uma parede móvel de 5 anos, estão disponíveis artigos do ano de 2002. Termos relacionados ao muro móvel Paredes fixas: Revistas sem novos volumes sendo adicionados ao arquivo. Absorvido: Revistas combinadas com outro título. Completo: Revistas que já não são publicadas ou que foram combinadas com outro título. Assunto: Ciências Matemáticas, Estatísticas Colecções: Arts Sciences VII Collection, Mathematics Statistics Coleção Legacy, Coleção de Estatísticas de Matemática, Coleção de Iniciação Corporativa de Acesso a Lucro O que é um gráfico EWMA multivariante A forma multivariada do gráfico de controle EWMA. Use um gráfico de controle MEWMA para monitorar duas ou mais características de processo correlacionadas em um gráfico de controle ponderado exponencial ao mesmo tempo. Os gráficos de controle MEWMA podem ajudá-lo a detectar pequenos turnos de processo mais cedo do que outros gráficos de controle multivariados. Por exemplo, use um gráfico de controle MEWMA para monitorar a temperatura e a pressão em um processo de moldagem por injeção de plástico. Cada ponto MEWMA usa informações de todos os subgrupos ou observações anteriores em combinação com um fator de ponderação especificado pelo usuário. Uma vantagem adicional dos gráficos de controle MEWMA é que eles não são muito afetados quando um valor pequeno ou grande entra no cálculo. Além disso, os gráficos de controle MEWMA podem ser personalizados para detectar qualquer mudança de tamanho no processo. Devido a isso, eles são freqüentemente usados para monitorar processos de controle para detectar pequenas mudanças longe do alvo. Os pontos da trama podem ser baseados em subgrupos ou observações individuais. Quando os dados estão em subgrupos, calcula-se a média de todas as observações em cada subgrupo. As médias móveis ponderadas exponencialmente são calculadas a partir desses meios. Quando você possui observações individuais, as médias móveis ponderadas exponencialmente são calculadas a partir das observações individuais. Exemplo de um gráfico EWMA multivariante Um engenheiro monitora a temperatura e a pressão de um processo de moldagem por injeção de plástico com um gráfico MEWMA. O gráfico MEWMA indica que a temperatura e a pressão são estáveis. Todos os pontos estão abaixo do limite de controle.
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