X Bar Vs Xbars Forex

(Bar) und (s) Shewhart Control Charts Wir beginnen mit (Bar) und (s) Charts. Wir sollten das (s) Diagramm zuerst verwenden, um festzustellen, ob die Verteilung für die Prozesscharakteristik stabil ist. Betrachten wir den Fall, in dem wir durch Analyse früherer Daten (Sigma) schätzen müssen. Nehmen wir an, daß wir (m) vorläufige Proben zur Verfügung haben, von denen jede die Größe (n) hat, und let (si) die Standardabweichung der i-ten Probe ist. Dann ist der Mittelwert der (m) Standardabweichung bar frac sum m si. Regelgrenzen für (bar) und (s) Regelkarten Wir verwenden den auf der vorigen Seite beschriebenen Faktor (c4). Die Statistik (bar c4) ist eine unvoreingenommene Schätzung von (sigma). Daher würden die Parameter der (s) Diagramm beginnen UCL bar 3frac sqrt mbox bar LCL bar - 3frac sqrt. End Ähnlich würden die Parameter des (Balkendiagramms) UCL bar 3frac mbox bar LCL bar - 3frac beginnen. Ende (bar), der große Mittelwert, ist der Durchschnitt aller Beobachtungen. Es ist oft bequem, die (Balken-) und (die) Diagramme auf einer Seite darzustellen. (Bar) und (R) Kontrollkarten (Bar) und (R) Kontrollkarten Wenn die Stichprobengröße relativ klein ist (kleiner gleich 10), können wir den Bereich anstelle der Standardabweichung einer zu erstellenden Probe verwenden Kontrollleisten auf (bar) und dem Bereich. (R). Der Bereich einer Probe ist einfach der Unterschied zwischen der größten und kleinsten Beobachtung. Es gibt eine statistische Beziehung (Patnaik, 1946) zwischen dem mittleren Bereich für Daten aus einer Normalverteilung und (Sigma), der Standardabweichung dieser Verteilung. Diese Beziehung hängt nur von der Stichprobengröße ab, (n). Der Mittelwert von (R) ist (d2 sigma), wobei der Wert von (d2) ebenfalls eine Funktion von (n) ist. Eine Schätzung von (sigma) ist daher (R d2). Mit diesem Hintergrund können wir nun die (Balkendiagramm-) und (R) - Regelkarte entwickeln. Es seien (R1,, R2,, ldots, Rk) die Bereiche von (k) Proben. Die durchschnittliche Reichweite ist bar frac. Dann kann eine Schätzung von (sigma) als Hut frac berechnet werden. Wenn wir also als Schätzer von (mu) und (bar d2) als Schätzer von (sigma) ein (bar) (oder ein gegebenes Target) verwenden, dann beginnen die Parameter des (Balkendiagramms) UCL bar frac bar mbox bar LCL bar - frac bar. Ende Die einfachste Art, die Grenzen zu beschreiben, besteht darin, den Faktor (A2 3 (d2 sqrt)) zu definieren, und die Konstruktion des (Stabes) wird beginnen UCL bar A2 bar mbox bar LCL bar - A2 bar. End Der Faktor (A2) hängt nur von (n) ab und ist nachstehend aufgeführt. (R) - Regelkarten Diese Tabelle steuert die Prozeßvariabilität, da der Probenbereich mit der Prozeßstandardabweichung zusammenhängt. Die Mittellinie des (R) Diagramms ist der mittlere Bereich. Zur Berechnung der Kontrollgrenzen bedarf es einer Schätzung der wahren, aber unbekannten Standardabweichung (W Rsigma). Dies kann aus der Verteilung von (W Rsigma) (vorausgesetzt, dass die von uns gemessenen Elemente einer normalen Verteilung folgen) gefunden werden. Die Standardabweichung von (W) ist (d3) und ist eine bekannte Funktion der Stichprobengröße (n). Es ist in vielen Lehrbüchern über die statistische Qualitätskontrolle tabelliert. Daher ist (R W sigma) die Standardabweichung von (R) (sigmaR d3 sigma). Da aber das wahre (Sigma) unbekannt ist, können wir (sigmaR) durch den Hut d3frac schätzen. Als Ergebnis werden die Parameter des (R) Diagramms mit den üblichen 3-Sigma-Regelgrenzen beginnen UCL bar 3hat bar 3d3frac mbox bar LCL bar - 3hat bar - 3d3frac. Wie es bei den Steuerkartenparametern für die Teilgruppenmittelwerte der Fall ist, wird die Definition eines anderen Satzes von Faktoren die Berechnungen erleichtern, nämlich: D3 1 - 3 d3d2 ,, mbox ,, D4 1 3 d3d2. Diese Ausbeute beginnt UCL bar D4 mbox bar LCL bar D3. Ende Die Faktoren (D3) und (D4) hängen nur von (n) ab und sind nachstehend aufgeführt. Faktoren für die Berechnung von Grenzwerten für (bar) und (R) Charts Zeit für die Erkennung oder für die durchschnittliche Lauflänge (ARL) Wartezeit für ein Signal außer Kontrolle Zwei wichtige Fragen im Umgang mit Kontrollkarten sind: Wie oft werden falsche Alarme angezeigt Für eine zuordenbare Ursache, aber nichts hat sich geändert Wie schnell werden wir erkennen, bestimmte Arten von systematischen Veränderungen, wie mittlere Verschiebungen Die ARL sagt uns, für eine gegebene Situation, wie lange im Durchschnitt werden wir aufeinander folgenden Kontrolldiagrammen Punkte vor der Ermittlung eines Punktes (P) die Wahrscheinlichkeit eines Beobachtungsplots außerhalb der Kontrollgrenzen, dh die Wahrscheinlichkeit, dass eine Beobachtung außerhalb der Kontrollgrenzen liegt, auf die durchschnittlichen (1p) Punkte warten, bevor ein falscher Alarm stattfindet . Für eine normale Verteilung ist (p 0,0027) und die ARL ungefähr 371. Eine Tabelle, die Shewhart (Balkendiagramm) ARLs mit kumulativen Summen (CUSUM) ARLs für verschiedene mittlere Verschiebungen vergleicht, wird später in diesem Abschnitt gegeben. Es gibt auch (derzeit) eine Website, die von Galit Shmueli entwickelt wird, die ARL-Berechnungen interaktiv mit dem Benutzer durchführen wird, für Shewhart-Diagramme mit oder ohne zusätzliche (Western Electric) Regeln hinzugefügt. X-Balken - und Bereichsdiagramm Was ist ein X-bar Und R (Bereich) ist ein Paar Steuerkarten, die mit Prozessen verwendet werden, die eine Untergruppengröße von zwei oder mehr aufweisen. Das Standarddiagramm für Variablendaten, X-Bar - und R-Diagramme hilft, festzustellen, ob ein Prozess stabil und vorhersehbar ist. Das X-Balkendiagramm zeigt, wie sich die mittleren oder mittleren Änderungen über die Zeit und das R-Diagramm zeigt, wie sich der Bereich der Untergruppen im Laufe der Zeit ändert. Es wird auch verwendet, um die Auswirkungen der Prozess Verbesserung Theorien zu überwachen. Als Standard werden die X-Bar und R-Diagramm an Stelle der X-Bar und s oder Median und R-Diagramm zu arbeiten. Um ein X-Bar - und ein R-Diagramm mithilfe von Software zu erstellen, laden Sie eine Kopie von SQCpack herunter. Wie sieht es aus? Das X-Balkendiagramm, oben, zeigt den Mittelwert oder Durchschnitt der einzelnen Untergruppen. Es dient zur Analyse der zentralen Lage. Das Range-Diagramm unten zeigt, wie die Daten verteilt sind. Es wird verwendet, um die Systemvariabilität zu untersuchen. Kostenlose monatliche Qualitäts-Tipps Abonnieren Sie unseren kostenlosen monatlichen Newsletter, Quality eLine. Es bietet Informationen zur Qualitätsverbesserung, qualitativ hochwertige Trainingstipps, statistische Prozesskontrolle, gage RampR Informationen und vieles mehr. Wann wird es verwendet Sie können X-Bar und R-Diagramme für jeden Prozess mit einer Untergruppengröße größer als eins verwenden. Typischerweise wird sie verwendet, wenn die Untergruppengrße zwischen zwei und zehn fällt, und X-Balken - und s-Diagramme werden mit Untergruppen von elf oder mehr verwendet. Verwenden Sie X-Bar - und R-Diagramme, wenn Sie diese Fragen mit Ja beantworten können: Müssen Sie die Systemstabilität beurteilen? Sind die Daten in Form von Variablen? Sind die Daten in Untergruppen größer als eins, aber kleiner als elf die Zeitreihenfolge der Untergruppen erhalten Sammeln Sie so viele Untergruppen wie möglich, bevor Sie Regelgrenzen berechnen. Bei kleineren Datenmengen können die X-Balken - und R-Kurve nicht die Variabilität des gesamten Systems darstellen. Je mehr Untergruppen Sie in Berechnungen der Kontrollgrenzen verwenden, desto zuverlässiger ist die Analyse. Typischerweise werden zwanzig bis fünfundzwanzig Untergruppen in Steuergrenzenberechnungen verwendet. X-Bar und R-Diagramme haben mehrere Anwendungen. Wenn Sie beginnen, ein System zu verbessern, verwenden Sie sie, um die Stabilität des Systems8217s zu beurteilen. Nachdem die Stabilität beurteilt wurde, bestimmen Sie, ob Sie die Daten stratifizieren müssen. Sie können ganz unterschiedliche Ergebnisse zwischen Schichten, zwischen Arbeitern, unter verschiedenen Maschinen, unter vielen Materialien, etc. zu finden. Um zu sehen, wenn Variabilität auf der X-bar und R-Diagramm durch diese Faktoren verursacht wird, sammeln und geben Sie die Daten in einer Weise, die lässt Sie stratifizieren nach Zeit, Standort, Symptom, Operator und Lose. Sie können auch X-Bar und R-Diagramme verwenden, um die Ergebnisse der Prozessverbesserungen zu analysieren. Hier würden Sie überlegen, wie der Prozess läuft und vergleichen Sie es, wie es in der Vergangenheit lief. Wenn die Prozessänderungen die erwünschte Verbesserung bewirken Schließlich verwenden Sie X-bar und R-Diagramme für die Standardisierung. Das bedeutet, dass Sie während des gesamten Prozessablaufs weiterhin Daten sammeln und analysieren müssen. Wenn Sie Änderungen am System vorgenommen haben und das Sammeln von Daten gestoppt haben, hätten Sie nur Wahrnehmung und Meinung, um Ihnen mitzuteilen, ob die Änderungen das System tatsächlich verbessert haben. Ohne eine Kontrollkarte gibt es keine Möglichkeit zu wissen, ob sich der Prozess geändert hat, oder um die Quellen der Prozessvariabilität zu identifizieren.