La moyenne mobile pondérée exponentiellement (EWMA) est une statistique pour surveiller le processus qui fait la moyenne des données d'une manière qui donne de moins en moins de poids aux données car elles sont enlevées dans le temps. Comparaison du diagramme de contrôle de Shewhart et des techniques du diagramme de contrôle EWMA Pour la technique de contrôle du diagramme de Shewhart, la décision concernant l'état de contrôle du processus à tout moment (t) dépend uniquement de la mesure la plus récente du processus et, bien sûr, Le degré d'exactitude des estimations des limites de contrôle par rapport aux données historiques. Pour la technique de contrôle EWMA, la décision dépend de la statistique EWMA, qui est une moyenne exponentiellement pondérée de toutes les données antérieures, y compris la mesure la plus récente. Par le choix du facteur de pondération (lambda), la procédure de contrôle EWMA peut être rendue sensible à une dérive petite ou progressive dans le processus, tandis que la procédure de contrôle Shewhart ne peut réagir que lorsque le dernier point de données est en dehors d'une limite de contrôle. Définition de EWMA La statistique qui est calculée est: mbox t lambda Yt (1-lambda) mbox ,,, mbox ,,, t 1,, 2,, ldots ,, n. (Mbox 0) est la moyenne des données historiques (cible) (Yt) est l'observation au temps (t) (n) est le nombre d'observations à surveiller, y compris (mbox 0) (0 Interprétation du tableau de contrôle EWMA Le rouge Les points sont les données brutes la ligne déchiquetée est la statistique EWMA au fil du temps. Le graphique nous indique que le processus est en contrôle parce que tous (mbox t) se situent entre les limites de contrôle. Toutefois, il semble y avoir une tendance à la hausse pour les 5 derniers Cette méthode vous permet de calculer la moyenne mobile d'une série temporelle dans Excel. Une avance en mouvement est utilisée pour lisser les irrégularités (pics et vallées) afin de reconnaître facilement les tendances. 2. Dans l'onglet Données, cliquez sur Analyse des données, puis cliquez sur Analyse des données, puis cliquez sur le bouton Analyse des données, puis cliquez sur le bouton Analyse des données. Et sélectionnez la plage B2: M2 5. Cliquez dans la zone Intervalle et tapez 6. 6. Cliquez dans la zone Plage de sortie et sélectionnez la cellule B3. 8. Tracez un graphique de ces valeurs. Explication: parce que nous définissons l'intervalle sur 6, la moyenne mobile est la moyenne des 5 points de données précédents et le point de données actuel. En conséquence, les crêtes et les vallées sont lissées. Le graphique montre une tendance à la hausse. Excel ne peut pas calculer la moyenne mobile pour les 5 premiers points de données car il n'y a pas assez de points de données antérieurs. 9. Répétez les étapes 2 à 8 pour l'intervalle 2 et l'intervalle 4. Conclusion: Plus l'intervalle est grand, plus les sommets et les vallées sont lissés. Plus l'intervalle est faible, plus les moyennes mobiles sont proches des points de données réels.
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