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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:王鳳萍
研究生(外文):Wang, Feng-Ping
論文名稱:由對稱型分位向量建造品質管制圖及Bootstrap方法在分位向量之應用
論文名稱(外文):Symmetric-Quantile Control Chart and Quantile Selection by Bootstrapping Technique
指導教授:陳鄰安陳鄰安引用關係
指導教授(外文):Lin-An Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:統計學類
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:17
中文關鍵詞:對稱型分位向量
外文關鍵詞:Symmetric-Quantile
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由於樣本的對稱型分為向量具有變異數較小之有效性性質, 我們將這
個分位向 量應用在品質管制圖上。我們並用模擬分析來證明用樣本對稱
型分位向量來辨別分 配是否有改變的效果是比一般的分位向量來得好。

接著我們考慮在實務上如何在一般的分位向量和對稱型分位向量之間做選
取。 我們建議使用Bootstrap這個技巧, 在一般分位向量和對稱型分位
向量兩者間選取 近似變異數較小者, 並和理論值加以比較, 證明
Bootstrap這個選取技巧是可行的。

Due to the efficiency of the symmetric sample quantile, we
apply the symmetric sample quantile for constructing
the control chart, where we prove that in detection of
distributional shift, the one based on the symmetric
sample quantile performed relatively more efficient than the one
based ordinary sample quantile.

Then we consider the problem of selecting the one from the
ordinary sample quantile and the symmetric sample
quantile. We propose the bootstrapping technique
selecting the one with smaller estimator of
asymptotic variance. We also compare the result through this
technique with the theoretic correct one. This shows
that bootstrapping technique is applicable.



QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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