| Issue |
| May 2017
|
أ.د. حمزة إسماعيل شاهين1
قسم الإحصاء- كلية اإدارة والإقتصاد -الجامعة المستنصرية
م.م. فراس منذر جاسم2
قسم الإحصاء- كلية اإدارة والإقتصاد -الجامعة المستنصرية
الملخص:
تستعمل لوحات السيطرة (Control Charts) في مراقبة العمليات وتحديد السلوك غير الطبيعي (الشاذ) لها , وأغلب لوحات السيطرة تعتمد في بنائها لحدود السيطرة (Control Limits) على إفتراض أن البيانات المشاهدة تتبع التوزيع الطبيعي .يعتبر إسلوب البوتستراب أحد التقنيات اللامعلمية الذي لايتطلب أية إفتراضات تخص توزيع البيانات المشاهدة .في هذه الدراسة تم إستخدام إسلوب البوتستراب في لوحة السيطرة Hotelling T2, وتحديد حدود سيطرة كفؤة في مراقبة العملية في حالة كون البيانات لاتتبع التوزيع طبيعي أو لها توزيع غير معروف .تم إستخدام المحاكاة في تقييم أداء لوحة السيطرة T2 وفق إسلوب البوتستراب وإجراء مقارنة بين لوحة البوتسراب ولوحة السيطرة Hotelling T2 التقليدية , وقد أثبتت نتائج المحاكاة أن لوحة السيطرة T2 وفق إسلوب البوتستراب كانت أفضل من لوحة السيطرة T2 التقليدية
پوخته :
تابلۆكانى كۆنترۆلأ كردن، له چاودێریكردنى پرۆسه‌كان و دیاریكردنى ڕه‌فتارى لاده‌رانه و ناسروشتییاندا به‌كاردێن، زۆربه‌ى تابلۆكانى كۆنترۆلأ كردنیش له دروستكردنیاندا پشت به سنووره‌كانى كۆنترۆلأ كردن ده‌به‌سرێت، به گریمانه‌ى ئه‌وه‌ى داتاكانى بینین شوێن دابه‌شكردنى سروشتییانه ده‌كه‌ون، شیوازى پۆتاستراپ یه‌كێكه له‌و ته‌كنیكه ناپارامێترییانه‌ى كه پێویستى به هیچ گریمانه‌یه نییه سه‌باره‌ت به دابه‌شبوونى داتاكانى بینین، له‌م توێژینه‌وه‌یه‌دا شێوازى پۆتاستراپ له تابلۆى كۆنترۆلأى (HOTELLING T2 ) به‌كارهاتووه،هاوكات سنورێكى كۆنترۆلأ كردنى چالاك دیارى كراوه، له چاودێریكردنى پرۆسه‌كه‌دا، ئه‌و كاته‌ى داتاكان شوێن دابه‌شكردنى سروشتى ناكه‌ون، یان دابه‌شكردنێكى سروشتیی دیاریكراویان هه‌یه، ته‌ریبكاریی (المحاكاه) بۆ هه‌ڵَسه‌نگاندنى ئه‌داى تابلۆى كۆنترۆڵیی T2 به‌كارهاتووه، ئه‌ویش به‌پێی شێَوازى پۆتاستراپ و به‌راوردكاریی له‌نێوان تابلۆى پۆتاستراپ و تابلۆی كۆنترۆڵی (HOTELLING T2) ى كلاسیكی، ده‌ره‌نجامه‌كه‌ش ده‌رى خستووه كه تاببلۆى كۆنترۆڵی T2 به شێوازى پۆتاستراپ له تابلۆىى كۆنترۆڵه‌كه به شێوازه كلاسیكیییه‌كه باشتره.
Abstract
Control charts have been used to monitor processes and detect abnormal behaviors. However, most control charts establish their control limits when the distribution of the observed data is normal . The bootstrap method is a nonparametric technique that does not rely on the assumption of a distribution of the observed data. In this study we have been used a bootstrap in multivariate T2 control chart that can efficiently monitor a process when the distribution of the observed data is non-normal or unknown .
A simulation study was conduct to evaluate the performance of the proposed control chart and compare it with a traditional Hotelling’sT2 control chart . The results showed that the control chart using of the bootstrap performed better than the traditional T2 control chart
.
