Some Statistical Problems in Relating Experimental Data to Predicting Performance of a Production Process
将实验数据用于生产过程绩效预测的若干统计问题AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究工业生产回归与预测，未涉及指定的宏观预测、收益预测或其他细分方向。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
将实验数据用于生产过程绩效预测的若干统计问题
- 研究问题
- 如何将控制生产因素所得的实验数据，转用于通过调节某一因素来控制质量的运行过程，并预测该过程的产量？
- 方法与思路
- 作者先建立以产量和质量为因变量的双变量线性回归，再推导以产量和被调节因素为因变量的运行阶段模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称可利用实验数据估计运行阶段产量回归的系数，并讨论置信区域与假设检验，以化工企业问题展开说明。
- 阅读关注点
- 应核对两阶段模型转换的条件、质量控制规则如何进入推导，以及实验数据估计运行系数时的不确定性处理。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；模型转换所需条件和误差结构未说明，无法判断其对其他生产过程的适用性。
原文摘要
The performance of a production process is characterized by the quantity and quality of the output; it is affected by factors of production, such as conditions of the process and quantities of inputs. In experimentation where the factors are controlled, we assume a bivariate linear regression model with quantity and quality of output as dependent variates. In operation where quality of output is controlled by adjusting one of the factors, another regression model is used in which quantity of output and the one factor are dependent variates. The second model is derived from the first. It is shown how to use experimental data to estimate the coefficients of the regression of quantity of output in the second model; this regression function is desired for predicting performance in operation. Confidence regions and tests of hypotheses are treated. The exposition is in the form of an analysis of a particular problem met by a chemical engineering firm.