X B เฉลี่ยเคลื่อนที่

ความชันของเส้นตรงวัดอัตราการเปลี่ยนแปลงเมื่อคุณวาดเส้นตรงคุณสังเกตเห็นว่าอัตราการเปลี่ยนแปลงความลาดชันจะเท่ากันระหว่างจุดทั้งหมดตามแนวเส้นอัตราการเปลี่ยนแปลงของเส้นตรงจะคงที่ไม่เปลี่ยนแปลง อัตราการเปลี่ยนแปลงของสมการกำลังสอง แต่ไม่คงที่มันไม่ได้เหมือนกันไม่มีส่วนเส้นตรงบนพาราโบลาดังนั้นเราสามารถพูดถึงความลาดชันเมื่อจัดการกับพาราโบลาคำตอบคือใช่ใน ทาง แต่ผลที่ได้รับจะเป็นเช่นเดียวกับสิ่งที่เราได้เห็นด้วยเส้นตรงเมื่อเราพยายามที่จะพูดถึงความลาดเอียงหรืออัตราการเปลี่ยนแปลงสำหรับการทำงานเป็นกำลังสองสมการพาราโบลาเราต้องพูดถึงอัตราเฉลี่ยของการเปลี่ยนแปลงความลาดชันของ ส่วนที่เชื่อมต่อจุดสองจุดบนพาราโบลาความแตกต่างก็คือค่าเฉลี่ยความชันของการเปลี่ยนแปลงจะไม่คงที่มันจะเปลี่ยนไปตามตำแหน่งที่ตั้งของจุดสองจุดที่ใช้อยู่ลองดูที่อัตราเฉลี่ยของการเปลี่ยนแปลงตาม parabola พิจารณา parabola yx 2 อัตราการเปลี่ยนแปลงของอัตราการเปลี่ยนแปลงความผกผันของการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยของแผนภูมิการควบคุมค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบพหุคูณแบบเส้นทแยงมุมสำหรับข้อมูลที่มีตัวแปรเดียวกับการประยุกต์ใช้กรณีจริงข้อเสนอของเอธิโอเปียเอิร์กเกิล b. hsan Kaya c. Cengiz Kahraman ดาแห่งสถิติมหาวิทยาลัย Anadolu, 26470 Eskiehir, Turkey b ภาควิชาวิศวกรรมอุตสาหการมหาวิทยาลัย Anadolu, 26555 Eskiehir, Turkey. c ภาควิชาวิศวกรรมอุตสาหการ, Yldz Technical University, 34349 stanbul, Turkey. d ภาควิชาวิศวกรรมอุตสาหการ stanbul Technical University, 34367 stanbul, Turkey. Received 26 December 2011 แก้ไข 11 กุมภาพันธ์ 2014 ยอมรับเมื่อวันที่ 21 เมษายน 2014 มีให้บริการออนไลน์ 14 พฤษภาคม 2014 เนื่องจากข้อมูลตัวอย่างอาจรวมถึงความไม่แน่นอนที่มาจากระบบการวัดและสภาวะแวดล้อมตัวเลขเลือนและหรือตัวแปรทางภาษาศาสตร์สามารถนำมาใช้เพื่อจับภาพความไม่แน่นอนเหล่านี้ได้ในเอกสารฉบับนี้การควบคุมที่เป็นที่นิยมมากที่สุด แผนภูมิแผนภูมิการควบคุมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักเป็นเส้นตรง EWMA สำหรับข้อมูลที่ไม่เหมือนกันได้รับการพัฒนาภายใต้สภาวะแวดล้อมแบบเลือน Fuzzy EWMA แผนภูมิควบคุม FEWMA สามารถใช้สำหรับการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงขนาดเล็กในข้อมูลที่แสดงโดยตัวเลขเลือนการควบคุมกระบวนการเชิงสถิติ SPC เป็นวิธีการในการประเมินกระบวนการไม่ว่าจะอยู่ในการควบคุมทางสถิติหรือไม่สำหรับจุดมุ่งหมายนี้แผนภูมิควบคุมโดยทั่วไปจะใช้เนื่องจากข้อมูลตัวอย่าง อาจรวมถึงความไม่แน่นอนที่มาจากระบบการวัดและสภาพแวดล้อมตัวเลขเลือนและหรือตัวแปรทางภาษาศาสตร์สามารถนำมาใช้ในการจับภาพความไม่แน่นอนเหล่านี้ได้ในบทความนี้แผนภูมิควบคุมที่นิยมมากที่สุดแผนภูมิการควบคุมค่าเฉลี่ยแบบถ่วงน้ำหนักแบบเมตริกแบบ EWMA สำหรับข้อมูลที่ไม่เท่ากันได้รับการพัฒนาภายใต้การคลุมเครือ สภาพแวดล้อมตารางควบคุม Fuzzy EWMA FEWMA สามารถใช้สำหรับตรวจจับการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ น้อย ๆ ในข้อมูลที่แสดงด้วยตัวเลขที่คลุมเครือ FEWMA ลดจำนวนการตัดสินใจที่ผิดพลาดโดยการให้ความยืดหยุ่นกับขีด จำกัด การควบคุมกระบวนการผลิตของปุ่มพลาสติกจะถูกตรวจสอบโดยใช้ FEWMA ในตุรกีเป็นโปรแกรมจริง การควบคุมกระบวนการทางสถิติ. แผนภูมิควบคุมฟัซซี่ตารางที่ 2 3.moving average. ผู้เขียนรายอื่นแนะนำว่าในการนี้จะใช้แผนภูมิ EWMA ที่มีการถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักแบบเรคคอร์ดโดยใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักตามความเหมาะสม Khoo Quah, 2002 Takahashi, 2003. ใน EWMA ที่มีการถ่วงน้ำหนักตามเส้นศูนย์สูตร มีผลกระทบมากขึ้นในลักษณะโปรไฟล์ทุกประเภทของแผนภูมิควบคุมสำหรับการตรวจสอบค่าเฉลี่ยของกระบวนการได้รับผลกระทบจากการ autocorrelation บวก ได้แก่ แผนภูมิการควบคุม Shewhart แผนภูมิ X-Individuals ยอดสะสม CUSUM และแผนภูมิ EWMA ที่ถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักแบบเลขยกกำลังสอง 28. การออกแบบแผนการเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณ