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中国管理科学 ›› 2011, Vol. 19 ›› Issue (3): 123-133.

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基于协方差阵特征结构的新型控制图研究

蒋家东, 冯允成   

  1. 北京航空航天大学经济管理学院, 北京100083
  • 收稿日期:2010-08-27 修回日期:2011-04-23 出版日期:2011-06-30 发布日期:2011-06-30
  • 作者简介:蒋家东(1968- ),男(汉族),江苏泰州人,北京航空航天大学经济管理学院博士研究生,中国航空综合技术研究所副总工程师,研究员,研究方向:统计过程控制、质量文化与质量竞争力、宏观质量评价、质量信用与风险、供应链管理.
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(70672015);航空科学基金资助项目(2006ZG41004)

Study on New Control Charts Based on the Latent Structure of Covariance Matrix

JIANG Jia-dong, FENG Yun-cheng   

  1. School of Economic and Management, Beihang University, Beijing 100083, China
  • Received:2010-08-27 Revised:2011-04-23 Online:2011-06-30 Published:2011-06-30

摘要: 本文在深入分析现行广义方差类的统计控制图存在的统计监控缺陷的基础上,提出了对多变量过程的协方差阵的特征向量张成的坐标系的一致性进行统计监控的C控制图,以及对特征值构成的椭球体的相似性进行监控的S控制图,有效地提高了对多变量过程的协方差阵的异常变动的统计监控能力。仿真表明,联合使用C控制图、S控制图及常规均值T2控制图,能够实现对多变量过程的协方差阵与均值的系统监控,显著改善监控效率。

关键词: 多变量过程, 正态分布, 统计控制图, 协方差阵, 特征结构

Abstract: Based on deeply analyzing statistical shortcomings of applying generalized variance control charts to monitor covariance matrix changes of multiv ariate process,this paper puts forward two new control charts,C control chart and S control chart,which are respectively applicable to monitor the consistency of the coordinate system and the similarities among ellipsoids,which are composed by eigenvectors and eigenvalues of the covar iance matrix correspondingly.It can effectively improve statistical monitoring ability of covariance matrix changes of multivariate process.Simulation analysis showed that through combined use of C control chart,S control chart and regular mean T2 control chart,systematic and efficient monitoring of mean and covariance of the multivariate process can be achieved.

Key words: multivariate process, normal distribution, statistical control chart, covariance matrix, latent structure

中图分类号: