แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th
สุกัญญา พันธุ. ความยาววิ่งเฉลี่ยของแผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองครั้ง. ปริญญาโท(สถิติประยุกต์). มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง. : มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ, 2555.
ความยาววิ่งเฉลี่ยของแผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองครั้ง
Average run length of double moving average control chart
Name: สุกัญญา พันธุ
keyword:
ความยาววิ่งเฉลี่ย
ThaSH:
วิธีมอนติคาร์โล
Abstract:
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อหาสูตรสำเร็จค่าความยาววิ่งเฉลี่ยของแผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สองครั้ง (DMA Chart) โดยใช้ทฤษฎีความน่าจะเป็น สำหรับข้อมูลที่มีการแจกแจงแบบปกติและการแจกแจงแบบเลขชี้กำลัง โดยเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแผนภูมิควบคุม DMA กับแผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ยชิวฮาร์ต แผนภูมิควบคุม MA และแผนภูมิควบคุม EWMA พร้อมทั้งหาค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสม (w,H) ของแผนภูมิควบคุม DMA ในแต่ละระดับการเปลี่ยนแปลงของกระบวนการ ( δ) ประสิทธิภาพของแผนภูมิควบคุมพิจารณาจากค่าความยาววิ่งเฉลี่ย (Average Run Length: ARL) โดยตรวจสอบความถูกต้องของค่าความยาววิ่งเฉลี่ยที่ได้จากสูตรสำเร็จกับค่าความยาววิ่งเฉลี่ยที่ได้จากวิธีการจำลองแบบมอนติคาร์โล (Monte Carlo Simulation: MC) พบว่า ค่าความยาววิ่งเฉลี่ยจากสูตรสำเร็จมีความถูกต้องเทียบเท่ากับค่าความยาววิ่งเฉลี่ยจากวิธีการจำลองแบบ มอนติคาร์โล และผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแผนภูมิควบคุม พบว่า เมื่อกระบวนการเกิดการเปลี่ยนแปลงขนาดเล็ก ( δ ≤0.1) แผนภูมิควบคุม EWMA จะมีประสิทธิภาพดีกว่าแผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ยชิวฮาร์ต แผนภูมิควบคุม MA และแผนภูมิควบคุม DMA เมื่อกระบวนการเกิดการเปลี่ยนแปลงขนาดปานกลาง (0.2≤ δ≤1.5) แผนภูมิควบคุม DMA จะมีประสิทธิภาพดีกว่าแผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ยชิวฮาร์ต แผนภูมิควบคุม MA และแผนภูมิควบคุม EWMA และเมื่อกระบวนการเกิดการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่ ( δ >1.5) แผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ยชิวฮาร์ต แผนภูมิควบคุม MA และแผนภูมิควบคุม DMA จะมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกัน
Abstract:
The objective of this research is to find the explicit formula of Double Moving Average control chart (DMA Chart) by Probability Theory when observations are from normal and exponential distributions. The performance of DMA Chart, Shewhart x ̅ Chart, Moving Average control chart (MA Chart) and Exponentially Weighted Moving Average control chart (EWMA Chart) for various magnitude of changes are compared. Furthermore, the explicit formula can be obtained an optimal parameter (w,H) for designing of DMA Chart. The performance of control chart is characterized by the Average Run Length (ARL). The accuracy of numerical results obtained from explicit formula is compared with the results obtained from Monte Carlo Simulation (MC) which they are in good agreement. The results found that the performance of EWMA is superior to Shewhart x ̅, MA and DMA Charts for small shift ( δ ≤.01), the DMA chart performs better than Shewhart x ̅, MA and EWMA Charts for moderate shifts (0.2 ≤ δ≤1.5). For large shift ( δ >1.5) the performance of the Shewhart x ̅, MA and DMA Charts are not significantly different.
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง
Address:
กรุงเทพมหานคร
Email:
library@kmutnb.ac.th
Name: เสาวณิต สุขภารังษี
Role:
ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์
Email :
swn@kmutnb.ac.th
Name: ยุพาภรณ์ อารีพงษ์
Role:
ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์
Email :
yupaporna@kmutnb.ac.th
Created:
2555
Modified:
2556-07-02
Issued:
2556-06-25
วิทยานิพนธ์/Thesis
application/pdf
CallNumber:
วพ MAST ส939พ
tha
DegreeName: วิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต
Level: ปริญญาโท
Descipline: สถิติประยุกต์
©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
RightsAccess:
ใช้เวลา
0.037766 วินาที
สุกัญญา พันธุ
เสาวณิต สุขภารังษี
ยุพาภรณ์ อารีพงษ์