EWMA 阈值 EWMA 阈值 ewma阈值控制图
时间: 2023-08-30 07:08:12 浏览: 65
EWMA(Exponentially Weighted Moving Average)阈值控制图是一种用于监控过程稳定性和异常情况的统计工具。它基于EWMA方法,通过对数据进行加权平均来计算控制限,并将实际观测值与控制限进行比较。
在EWMA阈值控制图中,每个观测值都会根据其权重与前一个加权平均值进行计算。权重可以根据需要进行调整,通常取值在0到1之间。较高的权重意味着更快地适应新的观测值,但也会使控制限更加敏感。
控制限是根据历史数据计算得到的,用于判断当前观测值是否在正常范围内。如果实际观测值超过了控制限,就可能表示出现了异常情况。
通过EWMA阈值控制图,我们可以实时监测数据的变化情况,并及时发现潜在的异常或趋势变化。这对于质量控制、工业生产、金融市场等领域都具有重要意义。
总之,EWMA阈值控制图是一种利用EWMA方法计算控制限的统计工具,用于监测过程的稳定性和异常情况。它可以帮助我们及时发现数据变化,并采取相应的措施进行处理。
相关问题
ewma阈值控制图matlab代码
以下是使用MATLAB实现EWMA阈值控制图的单示例代码:
```matlab
% 生成示例数据
data = [12.5, 12.2, 12.8, 13.1, 12.9, 12.6, 13.2, 12.7, 12.4, 12.3];
n = length(data);
% 参数设置
alpha = 0.2; % EWMA的平滑因子
threshold = 0.5; % 阈值
% 初始化EWMA统计
EWMA = zeros(1, n);
EWMA(1) = data(1);
% 计算EWMA统计
for i = 2:n
EWMA(i) = alpha * data(i) + (1 - alpha) * EWMA(i-1);
end
% 计算控制限
UCL = EWMA(1) + threshold;
LCL = EWMA(1) - threshold;
% 绘制EWMA阈值控制图
figure;
plot(1:n, data, 'o-', 'LineWidth', 1.5); hold on;
plot(1:n, EWMA, 'r-', 'LineWidth', 1.5);
plot(1:n, UCL * ones(1, n), 'k--', 'LineWidth', 1);
plot(1:n, LCL * ones(1, n), 'k--', 'LineWidth', 1);
legend('Data', 'EWMA', 'UCL', 'LCL');
xlabel('Sample');
ylabel('Value');
title('EWMA Threshold Control Chart');
```
在这个示例中,我们首先定义了一个示例数据向量`data`。然后,我们设置了EWMA的平滑因子`alpha`和阈值`threshold`。接下来,我们初始化EWMA统计,并使用循环计算每个时间点的EWMA值。最后,我们计算控制限,并使用MATLAB的plot函数绘制数据、EWMA曲线以及上下控制限线。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体需求进行参数调整和数据处理。
ewma控制图matlab
EWMA(指数加权移动平均)控制图可以在MATLAB中使用控制图工具箱轻松绘制。下面是一个简单的例子:
假设我们有一组数据,我们想要绘制EWMA控制图以检测异常值。
```matlab
% 生成随机数据
data = randn(100,1);
% 计算EWMA控制限
alpha = 0.2;
lambda = 1-alpha;
mu = mean(data);
s = std(data);
UCL = mu + 3*s/sqrt(lambda);
LCL = mu - 3*s/sqrt(lambda);
% 绘制EWMA控制图
ewma(data,alpha,'UCL',UCL,'LCL',LCL);
```
这将生成一个EWMA控制图,其中包括原始数据、EWMA线以及指定的控制限。如果数据中有任何异常值,则它们将在图表中突出显示。
注意,这里我们使用了MATLAB的“ewma”函数来计算EWMA值。如果您希望使用自己的EWMA计算方法,则可以编写自己的函数并将其传递给控制图工具箱。