Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

On the Use of the Extreme Value Distribution in Monitoring Production Processes

100%
Kończak G., Katowice University of Economics D. o. S., grzegorz.konczak@ue.katowice.pl
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2013
|
vol. 286
EN
In many statistical applications the main point of interest is estimating some population central characteristic such as the mean or the median. The Shewhart’s control chart X is based on monitoring the average process level. However, in some areas the main interest is based on estimating the maximum or the minimum. The proposal of the monitoring processes based on the properties of the Gumbel distribution is presented in the paper. The properties of the proposed method have been analyzed in the Monte Carlo study.
PL
Klasyczne metody pozwalające na monitorowanie poziomu przeciętnego procesów produkcyjnych odwołują się zwykle do założenia normalności rozkładu badanej zmiennej i niezależności kolejnych pomiarów. W wielu analizach statystycznych interesująca jest ocena poziomu przeciętnego badanej charakterystyki. Tak jest np. przy monitorowaniu procesów z wykorzystaniem karty kontrolnej X . Jednak w wielu zastosowaniach może być interesująca ocena wielkości maksymalnych lub minimalnych. W artykule przedstawiono propozycję wykorzystania własności rozkładu wartości ekstremalnych w monitorowaniu procesów. Rozważania teoretyczne zostały uzupełnione analizami symulacyjnymi własności proponowanej metody.
2
Publication available in full text mode
Content available

On Time Series Prediction Based on Control Chart

81%
Polko D., Kończak G., Katowice University of Economics D. o. S., Katowice University of Economics D. o. S., dpolko@gmail.com, grzegorz.konczak@ue.katowice.pl
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
|
2013
|
vol. 286
EN
Control charts are the most commonly used quality control tools. These tools are dedicated to monitoring processes characteristic over time. Control charts may be successfully applied in other statistical areas. The non-classical use of control charts for time series prediction has been presented by Z. Pawłowski in the paper Predykcja za pomocą kart kontrolnych (Control Chart Based Prediction, 1969). The forecasts obtained by this method are quantitative or qualitative. The modification of this method is presented in the paper. It leads to quantitative predictions in all cases. The proposal was compared to some well-known classical prediction methods in the Monte Carlo study.
PL
Metody statystyczne opracowane na potrzeby kontroli jakości produktów z powodzeniem mogą być stosowane w analizie innych zagadnień. Do najczęściej wykorzystywanych narzędzi kontroli jakości należy zaliczyć karty kontrolne. Nieklasyczne zastosowanie kart kontrolnych związane z wykorzystaniem ich do prognozowania przedstawił Z. Pawłowski w artykule Predykcja za pomocą kart kontrolnych (1969). Prognozy otrzymywane tą metodą mają charakter ilościowy lub jakościowy. W artykule przedstawiono propozycję modyfikacji tej metody w celu uzyskania wszystkich prognoz o charakterze ilościowym. Proponowaną metodę porównano symulacyjnie z wybranymi metodami predykcji.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.