모수 추정을 통한 EWMA(지수가중이동평균) 관리도의 통계적인 설계
- 프로세스의 모수를 안다는 가정에 기초한 지수가중이동평균 관리도를 만드는 절차가 있다. 실제로 이러한 모수들은 보통 미지수이고, 통제된 참조 표본에서 추정하여 대체한다. 모수를 안다는 가정을 통하여 추정한 모수는 관리도
관리도의 성과를 관리하는 승수이다. 기술적인 세부사항은 Appendix에 제시되어 있다. 새로운 관리도는 의 최대값인 에 근거하기 때문에, 새로운 관리도를 최대값 EWMA관리도라고 이름 지었다.
MaxEWMA관리도 작성 단계의 요약
MaxEWMA관리도를 작성하는 단계는 다음과 같다.
1. 미지의 매개변수 s의
)
실제 측정은 3.5205, 3.5202, 3.5204 형태
MaxEWMA관리도를 적용하기 위해 대평균 이용하여 δ추정
1.공정 변화가 일시적으로 점 하나에
영향을 주는 이동
Shewhart 관리도가 MaxEWMA관리도보다 이러한 이동을 더 잘 감지함
2. 공정에 지속적인 작은 변화 존재
EWMA관리도가 Shewhart관리도보다 나음
EWMA 절차에 의해 갱신된다.
(6)
연산자 는 는 ()에 가장 근접한 에 이산적인 m의 하나와 같게 만들어준다. 그리고나서 ()에 대응 세트는 사용가능하며 방정식 (3)과 (4)는 아래와 같이 된다.
(7)
(8)
VSSI(변동 샘플 크기와 샘플링 간격) CUSUM 관리
1.서론
금융기관의 위험관리가 중요한 이슈로 대두되면서 Value at Risk(이하 VaR)을 이용한 위험관리가 일반화 되고 있다. VaR은 전통적인 위험측정 지표인 표준편차의 한계를 극복하면서 상대적으로 이해하기 쉽다는 장점을 가지고 있다. 이러한 장점을 바탕으로 VaR은 금융기관과 기업의 사장위험을 주