基于特征向量扰动的分布轮廓监控
统计方法学
2024-11-07 v2 应用统计
摘要
在统计过程控制中，控制图常用于检测序贯观测质量特性的不良行为。设计具有理想低误报率（FAR）与检测延迟（）的控制图是一项重要挑战，尤其在采样率高且控制图具有如实践中常见的 200 或以上的受控平均运行长度（称为 ）时。遗憾的是，任意降低 FAR 通常会增大 。受特征向量扰动理论启发，我们提出特征向量扰动控制图以实现计算快速的非参数轮廓监控。我们的仿真研究表明，它优于同类方法，并同时实现 与 。
引用
@article{arxiv.2205.15422,
title = {Profile Monitoring via Eigenvector Perturbation},
author = {Takayuki Iguchi and Andrés F. Barrientos and Eric Chicken and Debajyoti Sinha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.15422},
year = {2024}
}
备注
Main: 19 pages, 3 figures. Supplemental: 24 pages, 9 figures This article has been accepted for publication in Technometrics, published by Taylor & Francis