สะสม ผลรวม และ ชี้แจง น้ำหนัก เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย การควบคุม แผนภูมิ - PPT

สะสม ผลรวม และ ชี้แจง น้ำหนัก เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย การควบคุม แผนภูมิ - PPT

Forex- รายได้ ภาษี ในสหราชอาณาจักร
Forex   สัญญาณ ที่มี การค้า เครื่องถ่ายเอกสาร
Eўta - je   การ แลกเปลี่ยน


Binary ตัวเลือก ผู้ประกอบการค้า ฟอรั่ม Forex- ขนส่งสินค้า บาห์เรน ไป ฟิลิปปินส์ Forex การเรียนรู้ ใน ภาษาอูรดู HDFC -forex- บวก การ์ด ดูแลลูกค้า Forex- valuta - Lyngby Forex- Mac -os- x

บทที่ 8: Cusum EWMA Charts การนำเสนอ PowerPoint PPT ดาวน์โหลดบทนำเสนอบทที่ 8: Cusum EWMA Charts ImageLink ด้านล่างนี้มีมาเพื่อดาวน์โหลดงานนำเสนอนโยบายการดาวน์โหลด: เนื้อหาในเว็บไซต์มีไว้ให้คุณเช่นเดียวกับข้อมูลและการใช้ส่วนบุคคลของคุณ ไม่ได้รับอนุญาตให้เผยแพร่บนเว็บไซต์อื่นโดยไม่ได้รับความยินยอมจากผู้เขียน ในขณะดาวน์โหลดหากคุณไม่สามารถดาวน์โหลดงานนำเสนอได้บางกรณีผู้เผยแพร่โฆษณาอาจลบไฟล์ออกจากเซิร์ฟเวอร์ของตน บทคัดย่อ: บทที่ 8: Cusum EWMA Charts 2. Cusum charts แผนภูมิ Shewhart ไม่ได้มีความไวต่อการเปลี่ยนแปลงค่าพารามิเตอร์เทคนิค Cusum มีความอ่อนไหวเราจะดูที่ Cusum charts สำหรับการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ย 3. Cusum charts ค่าเบี่ยงเบนจากค่าอ้างอิง , k, เก็บรักษา Xi k โดยที่ k คือค่าคงตัว C1 x 1 k C 2 (X 2 k) (X 1 k) (X 2 k) C1 C 3 (X 3 k) C 2 Cm (Xm k) Cm-1 ค่า Ci จะถูกวางแผนเพื่อสร้างแผนภูมิ Cusum ขั้นต้น 4. Cusum charts พิจารณาระดับของกระบวนการที่ต้องการที่ค่าเฉลี่ย m0 หากผลลัพธ์เฉลี่ยของกระบวนการ Xbar อยู่ที่ประมาณ m0 cusum จะ จะประมาณแนวเดียวกันกับค่าที่อยู่ด้านบนและด้านล่าง m0 5. ตัวอย่างให้ 20 ค่าจาก N (0, 1) ตามด้วย 20 ค่าจาก N (1, 1) ข้อสังเกตเหล่านี้เป็นตัวอย่างหมายถึงสมมติว่าค่าอ้างอิงคือ ศูนย์แรกค่าเหล่านี้ถูกวางแผนไว้ในแผนภูมิ Shewhart และแผนภูมิ R จากนั้นจะถูกวางแผนไว้ในแผนภูมิ Cusum เบื้องต้น 8 หมายเหตุในแผนภูมิ Shewhart แม้ว่าจะมีข้อสังเกตสองข้อที่ดูเหมือนค่อนข้างสูง แต่การเปลี่ยนแปลงนี้จะไม่ถูกตรวจพบ 9. Rudimentary Cusum แผนภูมิ 10 ข้อสังเกตเกี่ยวกับแผนภูมิ Cusum เบื้องต้นไม่มีความลาดเอียงในตัวอย่าง 20 ตัวแรก แต่หลังจาก 20 ตัวอย่างแรกความลาดชันก็สูงชันแน่นอนหากค่าการเตือนภัย (h) เท่ากับ 5 จะมีการเรียกร้องให้ดำเนินการ ข้อสังเกตที่ 24 ค่าที่เหมาะสมของ h 11. Cu ด้านเดียว sum เราได้พูดเกี่ยวกับสองด้าน Cusum charts เริ่มต้น Cusum แผนภูมิเป็นด้านเดียวรูปแบบของ Cm S (Xbari k) ถูกวางแผนที่ k เป็นค่าอ้างอิงสมมติว่ามีระดับคุณภาพ m0 ซึ่งถือเป็นที่ยอมรับได้ และอีกระดับหนึ่ง m1 ซึ่งถือว่าไม่สามารถยอมรับได้ 12. ค่าอ้างอิง Cusum ด้านหนึ่ง kk (m0 m1) 2 ถ้า Cm ต่ำกว่าศูนย์ให้รีเซ็ตเป็นศูนย์นี่คือรูปแบบ Cm gt h เป็นสัญญาณว่าค่าเฉลี่ยของกระบวนการเปลี่ยนไป มีค่ามากกว่า k 13 Cusum แบบด้านเดียวค่าที่เหมาะสมของ h ฐานบน ARL ARL ควรมีขนาดใหญ่ถ้าค่าเฉลี่ยของกระบวนการมีเสถียรภาพที่ m0 ARL ควรมีขนาดเล็กถ้าค่าเฉลี่ยของกระบวนการเปลี่ยนไปเป็น m1 ARL ที่ m0, L0 ARL ที่ m1, L1 14. ARLs สำหรับแผน Cusum หลายชนิด 15. ตัวอย่างสมมติว่า m0 10 และ m1 10.4 ให้ s .6 ค้นหาโครงการ Cusum ที่ใกล้เคียงกับ L0 500 และ L1 3 จากตาราง B 1.04 A 2.26 16. ตัวอย่างเช่นต่อ K (10 10.4) 2 10.2 B.2 SQRT (n) .6 n 9.7 10 A h SQRT (10.6 2.26 h .43) สรุป: ใช้ตัวอย่าง n 10 และเมื่อ Qm gt .43 เป็นสัญญาณว่ากระบวนการนี้เป็น ออกจากการควบคุมเมื่อ Qm lt 0 ให้ตั้งค่าใหม่ให้เป็นศูนย์ 17. การใช้ nomogram ขั้นตอนการเชื่อมต่อผลลัพธ์ L0 และ L1 ที่ต้องการในจุดบนมาตราส่วน B กำหนด n จาก n BsABS (k m0) 2 โดยปกติแล้วจะเป็น n รอบเว้นแต่ว่า เป็นค่าเล็กน้อยเหนือจำนวนเต็ม Recompute B โดยใช้ n ที่โค้งมน 18. การใช้ nomogram ขั้นตอนการเชื่อมต่อค่าใหม่ของ B กับค่าที่ต้องการใน L0 scale หมายเหตุค่าบนเครื่องชั่ง L1 กำหนด h จากค่าของ A โครงการ Cusum อยู่ในขณะนี้ ระบุ 19. การใช้ nomogram ขั้นตอนวิธีการสำรอง Cusum ได้จากการเชื่อมต่อจุดบนสเกล B ไปยังค่าที่ต้องการในระดับ L1 และสังเกตค่าในระดับ L0 ค่าสุดท้ายจะถูกอ่านในรูปแบบ A ทำให้เกิด Cusum อีกรูปแบบหนึ่ง 20. การใช้ nomogram ขั้นตอนที่สองสามารถหาได้โดยการปัดเศษ n ไปอีกทิศหนึ่ง สี่รูปแบบ Cusum เลือกบนพื้นฐานของวิธีการปิดแผนมาถึงค่าที่ต้องการ ARL (ถ้า n เกิดขึ้นเป็นจำนวนเต็มจะมีเพียงหนึ่ง Cusum โครงการ) 21. ตัวอย่างโครงการ Cusum ด้านเดียวกับ ARL0 400 เมื่อค่าเฉลี่ยคือ 80 (คุณภาพที่ยอมรับได้) และ ARL1 5 เมื่อค่าเฉลี่ย 100 (คุณภาพที่ไม่สามารถยอมรับได้) กำลังการผลิตตามปกติกระจายค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 20 22. ตัวอย่างเช่นต่อ k (100 80) 2 90 เชื่อมต่อ L1 5 และ L0 400 อ่าน B .722 10 SQRT (n) 20 .722 n 2.08 รอบ n ถึง 2 10 SQRT (2) 20 .707 23. ตัวอย่างเช่นต่อ. เชื่อมต่อ B .707 และ L0 400 อ่าน A 3.16 ชั่วโมง SQRT (2) 20 3.16 ชั่วโมง 44.69 สรุป: คำนวณ S (Xbari 90) ถ้าค่านี้เป็นค่าลบให้เริ่มต้นใหม่ถ้ายอดรวมเกิน 44.69 กระบวนการนี้ไม่มีการควบคุม 24 ตัวอย่างเช่นต่อ บรรทัดที่เชื่อมต่อกันระหว่าง L0 400 และ A 3.16 จะตัดกันด้วย L1 5.2 แผนภาพ k 90, h 44.69, n 2 ให้ ARL ที่ต้องการที่ m0 80 แต่ ARL ที่แย่กว่าเล็กน้อยที่ m1 100 25 ตัวอย่างเช่น cont. การเชื่อมต่อสำรอง B .707 และ L1 5 เราอาจพบโครงร่างที่เก็บ ARL ไว้ที่ m1 100 แต่มี L0 300 ที่ m0 80 26 ตัวอย่างเช่น cont. มีทางเลือกมากขึ้นเนื่องจาก n 2.08 และถูกปัดเศษลงเป็น 2 วิธีแบบอนุรักษ์จะเป็นรอบ n ถึง 3 10 SQRT (3) 20 .866 Connect B .866 ถึง L0 400 h SQRT (n) s 2.6 h 2.6 (20) SQRT (3) 30.02 27. ตัวอย่างเช่นต่อ ทางเลือกอื่น ๆ เส้นตรงปริภูมิ L1 3.8 ซึ่งดีกว่าที่เรียกว่า ARL ที่ m0 80 การเชื่อมต่อจุด B 866 และ L1 5 ให้ ARL ที่ใหญ่มากที่ m1 100 โครงการใดที่ดีที่สุดอาจเป็นโครงการแรกที่ 28 ตัวอย่างแรกลองพิจารณา ค่า N (0, 1) ตามด้วย 20 จาก N (1,1) เรากังวลเกี่ยวกับการเพิ่มขึ้นจาก m0 0 ถึง m0 1 ด้วย L0 500 นี่ n 1 และ s 1 B.5 SQRT (1) 1 .5 A h 4.42 และ L1 9.5 (เทียบกับ 44 ในแผนภูมิ Shewhart) 29. ตัวอย่างแรก 2 ด้านสมมติว่าเรากังวลกับการลด m2 -1 และเพิ่มขึ้นเป็น m1 1 เราพิจารณาแล้วว่า 4.42 The ARLs จะเป็น 1L0 1500 1500 ให้ L0 2501L1 19.5 19.5 ให้ L1 4.75 31. 8-1.2 Cusum แบบตารางหรืออัลกอริทึมสำหรับการตรวจสอบกระบวนการ Mean (สองด้าน) สะสมอนุพันธ์จากเป้าหมาย 0 เหนือเป้าหมายด้วยสถิติหนึ่ง C สะสมคำที่มา จากเป้าหมาย 0 ด้านล่างของเป้าหมายที่มีสถิติอื่น CC และ C คือด้านหนึ่งและด้านล่าง cusums, ตามลำดับ 32. 8-1.2 Cusum แบบตารางหรืออัลกอริทึมสำหรับการตรวจสอบกระบวนการ Mean สถิติคำนวณดังนี้: ค่าเริ่มต้นของ Cusum เป็น K คือค่าอ้างอิง (หรือค่าเผื่อหรือ Slack) ถ้าสถิติใดมีค่าเกินช่วงเวลาที่กำหนด h กระบวนการนี้จะถือว่าไม่อยู่ในการควบคุม มักใช้เวลาเป็น h 5 33. 8-1.2 Cusum แบบตารางหรือขั้นตอนวิธีสำหรับการตรวจสอบกระบวนการ Mean ตัวอย่าง 8-1 0 10, n 1. 1 สนใจในการตรวจหาการเปลี่ยนแปลง 1.0 1.0 (1.0) 1.0 ค่านอกการควบคุมของ กระบวนการหมายถึง 1 10 1 11 k และ h 5 5 สมการสำหรับสถิติมีดังนี้: 34. 8-1.2 Cusum แบบตารางหรืออัลกอริทึมสำหรับการตรวจสอบกระบวนการความหมายตัวอย่างที่ 8-1 ถ้าจำเป็นต้องปรับตัวให้เข้ากับกระบวนการนี้อาจเป็นประโยชน์ การประมาณกระบวนการหมายถึงการเปลี่ยนแปลง การประมาณนี้สามารถคำนวณได้จาก N, N- คือจำนวนเต็มซึ่งระบุจำนวนช่วงเวลาต่อเนื่องที่ cusums C หรือ C- ไม่ใช่ศูนย์ 35. ตัวอย่าง 8-1 หน้า 411-414 หมายเหตุหน้า 414 ค่าเฉลี่ยใหม่มีค่าประมาณ m0 k C29N 10 .5 5.287 11.25 36. 8-1.2 Cusum แบบตารางหรืออัลกอริทึมสำหรับการตรวจสอบกระบวนการ Mean ตัวอย่าง 8-1 แผนภูมิควบคุม cusum ระบุว่ากระบวนการนี้สิ้นสุดลง ของการควบคุม ขั้นตอนต่อไปคือการค้นหาสาเหตุที่มอบหมายได้ให้ดำเนินการแก้ไขตามที่ต้องการและเริ่มต้นใหม่คิวมูเซียมที่ศูนย์ หากมีการปรับค่าใช้จ่ายในกระบวนการอาจเป็นประโยชน์ในการประมาณค่าเฉลี่ยของกระบวนการต่อไปนี้ 37. 8-2. แผนภูมิควบคุมการถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักแบบมีกำลังเลขเป็นจำนวนเชิงซ้อนแผนภูมิควบคุมการเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบถ่วงน้ำหนักที่เป็นแบบพหุคูณการตรวจสอบกระบวนการค่าเฉลี่ยค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบเรียงซ้อน (EWMA) หมายถึงตำแหน่งที่ 0 ลิตร 1 เป็นค่าคงที่ ตารางแสดงการควบคุมค่าเฉลี่ยแบบถ่วงน้ำหนักที่อธิบายด้วยเลขยกกำลังการตรวจสอบกระบวนการความหมายขีด จำกัด การควบคุมสำหรับแผนภูมิควบคุม EWMA คือที่ L คือความกว้างของขีด จำกัด การควบคุม 39. 8-2.1 แผนภูมิควบคุมค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักที่อธิบายด้วยเลขยกกำลังการตรวจสอบกระบวนการความหมายเมื่อฉันโตขึ้นคำว่า 1- (1 -) 2i ถึงศูนย์ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าหลังจากที่แผนภูมิการควบคุม EWMA ทำงานอยู่หลายช่วงเวลาขีด จำกัด ของการควบคุมจะเข้าใกล้ค่าสถานะคงที่ที่กำหนดโดย 40 8-2.2 การออกแบบแผนภูมิควบคุม EWMA พารามิเตอร์การออกแบบของแผนภูมิคือ L และ. คุณสามารถเลือกพารามิเตอร์เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพ ARL ที่ต้องการ โดยทั่วไป 0.05 0.25 ทำงานได้ดีในทางปฏิบัติ (โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับค่าที่มีขนาดใหญ่ของ L ระหว่าง 2.6 และ 2.8 จะเป็นประโยชน์เมื่อ 0.1 คล้ายกับ cusum, EWMA ดำเนินการได้ดีกับการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ แต่ไม่ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วเป็นแผนภูมิ Shewhart EWMA มักจะดีกว่า cusum สำหรับการเลื่อนขนาดใหญ่โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้า gt 0.1 41 ตัวอย่าง 8-2 หน้า 428-431 42 ตัวอย่างแรกในบันทึกย่อสำหรับบทนี้ N (0,1) ถึง N (1,1), 2 ความแรงของ EWMA เป็น Non-normalality ตามที่กล่าวไว้ในบทที่ 5 กราฟการควบคุมบุคคลมีความไวต่อ non-normalality EWMA ที่ออกแบบอย่างถูกต้องมีความไวต่อการใช้งานน้อยลง ข้อสมมติฐาน: 8-1, 8-7, 8-15, 8-19Slideshare ใช้คุกกี้เพื่อปรับปรุงฟังก์ชันการทำงานและประสิทธิภาพการทำงานและเพื่อให้การโฆษณาที่เกี่ยวข้องกับคุณหากคุณเรียกดูไซต์ต่อไปคุณยอมรับ การใช้คุกกี้ในเว็บไซต์นี้ดูข้อตกลงผู้ใช้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราสไลด์โชว์ใช้คุกกี้เพื่อปรับปรุงฟังก์ชันการทำงานและ p erformance และเพื่อให้โฆษณาที่เกี่ยวข้องกับคุณ หากคุณเรียกดูไซต์ต่อไปคุณยอมรับการใช้คุกกี้ในเว็บไซต์นี้ ดูนโยบายความเป็นส่วนตัวและข้อตกลงสำหรับผู้ใช้เพื่อดูรายละเอียดเพิ่มเติม สำรวจหัวข้อที่คุณโปรดปรานทั้งหมดในแอปพลิเคชัน SlideShare รับแอปพลิเคชัน SlideShare เพื่อบันทึกในภายหลังแม้แต่ออฟไลน์ดำเนินการต่อไปยังไซต์บนมือถืออัปโหลดลงทะเบียนเข้าสู่ระบบสมัครสมาชิก Double tap เพื่อซูมออกบทบรรยายที่ 14 cusum และ ewma แบ่งปันสไลด์นี้ SlideShare LinkedIn Corporation 2017EWMA Template แผนภูมิ EWMA (น้ำหนักถ่วงน้ำหนักแบบเสิยเฉลี่ย) เป็นแผนภูมิควบคุมสำหรับข้อมูลตัวแปร (ข้อมูลที่มีทั้งปริมาณและต่อเนื่องในการวัดเช่นมิติหรือเวลาที่วัดได้) กราฟค่าแปลงค่าถ่วงน้ำหนักที่ถ่วงน้ำหนักผู้ใช้จะเลือกปัจจัยการถ่วงน้ำหนักเพื่อพิจารณาว่าจุดข้อมูลที่มีอายุมากกว่าส่งผลต่อค่าเฉลี่ยเมื่อเทียบกับที่อื่นเมื่อเร็ว ๆ นี้ เนื่องจาก EWMA Chart ใช้ข้อมูลจากตัวอย่างทั้งหมดจะตรวจจับการเปลี่ยนแปลงกระบวนการที่มีขนาดเล็กลงกว่าแผนภูมิควบคุมปกติ เช่นเดียวกับแผนภูมิควบคุมอื่นแผนภูมิ EWMA จะใช้ในการตรวจสอบกระบวนการเมื่อเวลาผ่านไป ใช้ทำไม: ใช้ปัจจัยการถ่วงน้ำหนักซึ่งลดจำนวนเชิงซ้อน การถ่วงน้ำหนักของข้อมูลแต่ละจุดจะลดลงเป็นทวีคูณและให้ความสำคัญกับข้อสังเกตล่าสุดในขณะที่ยังไม่ได้ทิ้งข้อสังเกตเก่า ๆ ออกไป ระดับของการชั่งน้ำหนักลดลงจะแสดงเป็นปัจจัยการปรับความเรียบคงที่จำนวนระหว่าง 0 ถึง 1 อาจแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ดังนั้นค่าความเรียบของ 10 เท่ากับ 0.1 อีกทางเลือกหนึ่งอาจจะแสดงออกมาในรูปแบบของช่วงเวลา N โดยที่ ตัวอย่างเช่น N19 เท่ากับ 0.1 การสังเกตการณ์ในช่วงเวลา t ถูกกำหนด Yt และค่าของ EMA ในช่วงเวลาใด ๆ t คือกำหนดให้ St. S1 ไม่ได้กำหนดไว้ S2 อาจถูกเตรียมใช้งานได้หลายวิธีโดยทั่วไปโดยการตั้งค่า S2 ถึง Y1 แม้ว่าเทคนิคอื่น ๆ จะมีอยู่เช่นการตั้งค่า S2 เป็นค่าเฉลี่ยของการสังเกตการณ์ 4 หรือ 5 ครั้งแรก ความสำคัญของผลการเริ่มต้น S2 ต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่เกิดขึ้นจะขึ้นอยู่กับค่าที่น้อยลงทำให้ทางเลือกของ S2 มีความสำคัญมากกว่าค่าที่มีนัยสำคัญเนื่องจากข้อสังเกตที่สังเกตได้เร็วกว่ามาก ข้อดีของแผนภูมิ EWMA คือแต่ละจุดที่วางแผนไว้มีการสังเกตหลายข้อเพื่อให้คุณสามารถใช้ Central Limit Theorem เพื่อบอกว่าค่าเฉลี่ยของจุด (หรือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในกรณีนี้) มีการแจกแจงปกติและกำหนดขีด จำกัด ของการควบคุมไว้อย่างชัดเจน ตำแหน่งที่จะใช้: แผนภูมิ x แกนเป็นระยะเวลาเพื่อให้แผนภูมิแสดงประวัติของกระบวนการ ด้วยเหตุนี้คุณต้องมีข้อมูลที่ได้รับคำสั่งแบบเวลานั่นคือป้อนในลำดับที่มันถูกสร้างขึ้น หากไม่เป็นเช่นนั้นแนวโน้มหรือการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการอาจไม่สามารถตรวจพบได้ แต่จะถือว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงโดยสุ่ม (สาเหตุทั่วไป) ใช้เมื่อใด: แผนภูมิ EWMA (หรือถ่วงน้ำหนักแบบลัพธ์เชิงตัวเลข) โดยทั่วไปจะใช้แผนภูมิเพื่อตรวจหาการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ ในกระบวนการ พวกเขาจะตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของ. 5 sigma เป็น 2 sigma เร็วกว่าแผนภูมิ Shewhart ที่มีขนาดตัวอย่างเท่ากัน อย่างไรก็ตามพวกเขามีเวลาในการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงใหญ่ในกระบวนการ นอกจากนี้ยังไม่สามารถใช้การทดสอบการทำงานทั่วไปเนื่องจากการพึ่งพาจุดข้อมูลโดยธรรมชาติ แผนภูมิ EWMA อาจเป็นที่ต้องการเมื่อกลุ่มย่อยมีขนาด n1 ในกรณีนี้แผนภูมิอื่นอาจเป็นแผนภูมิ X ส่วนบุคคล ในกรณีนี้คุณจะต้องประมาณการแจกจ่ายของกระบวนการเพื่อกำหนดขอบเขตที่คาดว่าจะมีข้อ จำกัด ในการควบคุม เมื่อเลือกค่า lambda ที่ใช้ในการชั่งน้ำหนักขอแนะนำให้ใช้ค่าเล็กน้อย (เช่น 0.2) เพื่อตรวจจับการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยและค่าที่ใหญ่กว่า (ระหว่าง 0.2 ถึง 0.4) สำหรับการเลื่อนขนาดใหญ่ แผนภูมิ EWMA กับ lambda 1.0 เป็นแผนภูมิ X-bar นอกจากนี้ยังใช้แผนภูมิ EWMA เพื่อให้เอฟเฟ็กต์ของข้อมูลที่เป็นที่รู้จักและไม่สามารถควบคุมได้เป็นไปอย่างราบรื่น กระบวนการทางบัญชีและกระบวนการทางเคมีหลายอย่างรวมอยู่ในการจำแนกประเภทนี้ ตัวอย่างเช่นในขณะที่ความผันผวนของรายวันในกระบวนการบัญชีอาจมีขนาดใหญ่พวกเขาจะไม่แสดงให้เห็นถึงความไม่แน่นอนของกระบวนการ การเลือกแลมบ์ดาสามารถกำหนดให้แผนภูมิมีความไวต่อความผันผวนรายวันได้มากหรือน้อย วิธีการใช้งาน: การตีความแบบมาตรฐานของ EWMA Chart (ค่าเฉลี่ยที่ไม่ใช่การเดินขบวน) ดูกราฟช่วงก่อนเสมอ ขีด จำกัด การควบคุมในแผนภูมิ EWMA จะได้มาจากช่วงค่าเฉลี่ย (หรือช่วงการเคลื่อนที่หาก n1) ดังนั้นหากแผนภูมิช่วงไม่อยู่ในการควบคุมขีด จำกัด การควบคุมบนแผนภูมิ EWMA จะไม่มีความหมายในตารางช่วงค้นหาออก จุดควบคุม หากมีเหตุใดจำเป็นต้องตัดสิทธิพิเศษ โปรดจำไว้ว่าช่วงคือการประมาณความแปรปรวนภายในกลุ่มย่อยดังนั้นให้มองหาองค์ประกอบของกระบวนการที่จะเพิ่มความผันแปรระหว่างข้อมูลในกลุ่มย่อย หลังจากอ่านแผนภูมิช่วงแล้วให้ตีความคะแนนในแผนภูมิ EWMA เทียบกับขีด จำกัด ของการควบคุม เรียกใช้การทดสอบไม่เคยใช้กับแผนภูมิ EWMA เนื่องจากจุดที่พล็อตอาศัยอยู่โดยเนื้อแท้ซึ่งประกอบด้วยจุดทั่วไป อย่าพิจารณาจุดบนแผนภูมิ EWMA เทียบกับข้อกำหนดเนื่องจากข้อสังเกตจากกระบวนการนี้มีความแตกต่างกันมากกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบเสิย หากกระบวนการแสดงการควบคุมที่สัมพันธ์กับข้อ จำกัด ทางสถิติสำหรับระยะเวลาที่เพียงพอ (นานพอที่จะเห็นสาเหตุพิเศษทั้งหมดที่มีศักยภาพ) จากนั้นเราสามารถวิเคราะห์ความสามารถของตนเมื่อเทียบกับความต้องการ ความสามารถมีความหมายเฉพาะเมื่อกระบวนการมีเสถียรภาพเนื่องจากเราไม่สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ของกระบวนการที่ไม่เสถียรได้ แผนภูมิค่าเฉลี่ยของ Wandering มองหาจากจุดควบคุม ซึ่งแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการที่คาดไว้ของกระบวนการเทียบกับพฤติกรรมในอดีตของตน แผนภูมิไม่ได้มีความสำคัญกับการเปลี่ยนแปลงที่ลึกซึ้งในกระบวนการลอยเนื่องจากยอมรับระดับการล่องลอยเป็นลักษณะของกระบวนการ โปรดจำไว้ว่าขีด จำกัด ของการควบคุมจะขึ้นอยู่กับข้อผิดพลาดในการคาดคะเนที่ได้รับการทำนายตามลำดับค่าชี้แจงสำหรับการสังเกตที่ผ่านมาทำให้มีขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ ก่อนที่จะมีการจัดเก็บข้อมูลก่อนหน้านี้แผนภูมิจะไม่ให้ความรู้สึกมากขึ้นในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของปริมาณการลอยตัว
generic - การค้า ฟิวเจอร์ส ตัวเลือก
Binary   ตัวเลือก - ทำนาย - ตัวบ่งชี้