使用最大Copula熵的依赖控制图
摘要：使用统计质量控制方法对制造过程进行标准化生产是值得关注的。在这方面，有许多经典的控制方法，其中许多都有关于过程数据分布的整体假设。它们被假设为正态分布，但显然并不总是适用于所有过程。这样的控制图会做出一些错误决策，浪费资金。因此，处理多元数据集时的主要问题是如何找到数据集的多元分布，以保存变量之间的原始依赖关系。据我们所知，Copula函数能保证结果函数的相关性。当没有关于统计群体的其他基本信息，我们只有一个数据集时，这并不足够。因此，我们应用最大熵概念来处理这种情况。本文首先从需要在生产过程中处于控制状态的制造过程中获取数据集的联合分布。然后，通过最大Copula熵获得一个椭圆控制限。最后，我们使用该方法表示一个实际例子。计算了一些均值和偏移量的平均连续长度，以展示最大Copula熵的能力。最后，提供了两个实际数据示例，并将我们的方法的结果与基于Fisher分布的传统方法进行了比较。
作者：Seyedeh Azadeh Fallah Mortezanejad
论文ID：2012.14759
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-07-26