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基于多阶段预报分布的贝叶斯多变量均值向量监控模型
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Bayesian Multivariate Monitoring Models for Process Mean Vector Based on Multistage Predictive Distributions
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    针对现有质量控制方法中没有考虑数据信息连续应用及参数不确定性风险问题,通过贝叶斯方法引入多元质量控制模型的参数先验信息,根据模型预报分布,以及多元-t-分布与-F-分布之间的关系,构造基于-F-统计量的贝叶斯均值向量控制限;当生产过程处于稳定控制状态时,利用前一阶段参数后验分布作为下一个阶段参数先验分布,建立序贯贝叶斯均值向量控制方法,从而解决过程控制的数据信息连续应用及参数不确定性风险问题.

    Abstract:

    To utilize sample' information in different stages and solve the parameter uncertainty risk in statistical process control, this paper introduces a reference prior distribution for the parameters in quality models, and constructed the warning lines and action lines to monitor the mean vector's change according the predictive distribution as well as the relationship between the multivariate .t. distribution and .F. distribution. When the current stage is under control, the parametric posterior distribution is considered to be their priori distribution in the next stage, in which the sequential Bayesian mean vector control method is established.

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朱慧明,管皓云,林静,虞克明,曾昭法.基于多阶段预报分布的贝叶斯多变量均值向量监控模型[J].湖南大学学报:自然科学版,2011,38(3):82~86

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