On Efficient Estimation of Control Chart Parameters for Normal and Autocorrelated Processes. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.
|
PDF (Thesis)
Abdaljbbar_thesis.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (3MB) | Preview |
Arabic Abstract
طريقة تقدير معالم أي نموذج إحصائي له الأثر الكبير في جودة النموذج المعني. طرق التقدير المعروفة المستخدمة في نمذجة معظم الظواهر هي طرق تقليدية. هذه الطرق التقليدية ربما لا تكون مناسبة تحت بعض الظروف. في هذه الأطروحة، إقترحنا طريقة التقدير المنكمش لنموذج ARCH , أيضا تحققنا من أداء مخططات الظاهرة الخطية (linear profile) في المرحلة الثانية بإستخدام طريقة التقدير المقيد ) Restricted ) و طريقة الإختبار الأولي. بجانب التحقق من إستخدام طرق التقدير المختلفة في أداء مخططات معامل الإختلاف في المرحلة الأولى. قمنا بالتحقق من أداء الطرق المقترحة بإستخدام مقاييس مختلفة تتضمن متوسط مربعات الخطأ، الإحتمالية للإشارة و متوسط طول المدى. قمنا بمقارنة نتائجنا مع بعض الطرق المعروفة تحت الظروف المختلفة. أظهرت النتائج أن الطرق المقترحة تتفوق على الطرق الموجودة تحت الظروف المختلفة. علاوة إلى ذلك، إستخدمنا بيانات حقيقة من عمليات واقعية و قمنا بتطبيق الطرق المقترحة عليها
English Abstract
The estimation technique of any statistical model's parameters has a vital role in the performance of the underlying model. Therefore, using these techniques might not be beneficial in some circumstances. In this thesis, we have proposed shrinkage estimation strategy for ARCH model, we also investigated the performance of the linear profile charts in Phase II under the restricted and pretest estimation strategies. Besides, we investigated the performance of the coefficient of variation (CV) control charts in phase I under different estimation strategies. We have investigated the performance of our proposed methods using different measures including the mean square error, probability to signal and average run length properties. We have compared our results with the well-known conventional methodologies under different settings. Our results showed that the proposed methods excel the existing methods under different conditions. In addition, we have used practical datasets from real world processes and implemented our proposed techniques to show their application in real processes.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Subjects: | Management and Marketing Math |
| Department: | College of Computing and Mathematics > Mathematics |
| Committee Advisor: | Al-Momani, Marwan |
| Committee Members: | Riaz, Muhammad and Omar, Mohammad and Abbas, Nasir |
| Depositing User: | ABDALJBBAR DAWOD (g201409760) |
| Date Deposited: | 13 Sep 2017 06:15 |
| Last Modified: | 30 Dec 2020 13:03 |
| URI: | http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/140458 |