基于马氏深度的变点识别方法研究

发布时间：2017-06-10 04:00

  本文关键词：基于马氏深度的变点识别方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在统计过程控制的第I阶段,准确识别运行状态发生漂移的时间点是决定控制效果的关键。本文以多维空间的数据离心程度作为判定变点规则的标准,通过概率密度轮廓将单一观测值序列转化为多维空间中的数据点,运用数据深度技术构造特征变量,并建立变点定位规则。仿真性能分析的结果表明新方法能够在不需要假设过程服从正态分布的前提下对变点位置进行精确定位。在比较研究中也表现出良好的综合性能。
【作者单位】： 天津大学管理与经济学部工业工程系;天津大学管理与经济学部;
【关键词】： 统计过程控制 变点 数据深度 概率密度轮廓
【基金】：科学部面上项目“复杂产品制造过程质量控制与诊断的理论及方法研究”(70931004)资助
【分类号】：F222.1
【正文快照】： 一、引言变点问题的研究一般认为始于Page(1954)在Biometrika上发表的一篇关于连续抽样检验的文章。近20年来,变点问题的研究逐渐拓展。在分布参数发生变化的情况下,通常考虑总体均值和方差发生的变化。当分布类型发生变化时,常常利用非参数方法,给出变点的检测和估计(点估计

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