节点文献
最佳拟合非正态过程的质量控制
Estimating Best-Fit Distribution for Non-Normal Data in Quality Control
【摘要】 在企业实际中,存在大量非正态过程。此时,如果直接使用正态技术下的控制图监控过程,将会导致严重的错误。以抽样百分位点选择约翰逊分布函数来拟合非正态数据为基础,分析了许多最佳拟合Johnson曲线并转换为正态分布的方法。然后,提出了最佳拟合对应的最适宜z值的选择程序,以及在这种转换下的控制图技术。案例研究验证了该方法的有效性和实用性。
【Abstract】 In practice, there are moments of processes with non-normal distribution. If the normal-based techniques are used on these processes, serious errors can result. In this paper, the methods of fitting non-normal data by Johnson curve family are discussed. Then, in conjunction with the sample percentile, the procedure for selecting the most suitable z in best-fit distribution and the control chart based on this transformation are researched. Finally, the case study verifies that the methods researched are valid and practical.
【关键词】 非正态过程;
Johnson系统转换;
最佳正态拟合;
【Key words】 non-normal process; Johnson system transformation; best-fit;
【Key words】 non-normal process; Johnson system transformation; best-fit;
【基金】 国家自然科学基金资助项目(70002007);航空基金资助项目(00J55005)
- 【文献出处】 系统工程理论方法应用 ,Systems Engineering-Theory Methodology Application , 编辑部邮箱 ,2004年04期
- 【分类号】F224
- 【被引频次】16
- 【下载频次】236