Time-Series Modeling for Statistical Process Control
统计过程控制中的时间序列建模AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要处理自相关及系统性时间序列效应，并对拟合残差应用控制图，因此归入时间序列；未涉及具体宏观经济应用。
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统计过程控制中的时间序列建模
- 研究问题
- 过程存在自相关及其他系统性时间序列效应时，如何开展统计过程控制，避免独立同分布前提失效导致控制图误导？
- 方法与思路
- 作者提出先建模并拟合系统性时间序列效应，再把标准控制图用于拟合残差，同时另绘拟合值以展示系统性变化。
- 材料陈述的贡献
- 摘要指出，常规控制图在存在时间序列效应时可能严重误导，并提出和示例展示基于时间序列拟合残差的控制方案。
- 阅读关注点
- 应核对时间序列模型的选取与诊断、拟合残差是否满足控制图要求，以及拟合值与残差图分别如何识别过程变化。
- 阅读边界
- 摘要未说明所用模型、示例数据、误报率或检出率，也未证明拟合残差已满足独立同分布要求；实际控制效果仍需核对。
原文摘要
In statistical process control, a state of statistical control is identified with a process generating independent and identically distributed random variables. It is often difficult in practice to attain a state of statistical control in this strict sense; autocorrelations and other systematic time-series effects are often substantial. In the face of these effects, standard control-chart procedures can be seriously misleading. We propose and illustrate statistical modeling and fitting of time-series effects and the application of standard control-chart procedures to the residuals from these fits. The fitted values can be plotted separately to show estimates of the systematic effects.