Show simple item record

dc.contributor.advisorKaragöz, Derya
dc.contributor.authorMoustapha, Amınou Tukur
dc.date.accessioned2021-01-04T11:46:33Z
dc.date.issued2020-09-30
dc.date.submitted2020-09-10
dc.identifier.citationAPAtr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/23217
dc.description.abstractThe classic Shewhart control charts are generally used for monitoring the process mean and variability in the characteristics of a random quality variable of interest and are based on the normality assumptions. For skewed distributions, in order to demonstrate the changes in the population, non-symmetric control limits need to be used. Methods such as the Weighted Variance (WV) Weighted Standard Deviation (WSD) and Skewness Correction (SC) are used with skewed distributions. The classic 𝑋� ̅ and R control charts and all their derivatives are generally used to detect large shifts in the process mean hence making them not too reliable in situations where in small shifts are of interest. To solve such problems, the Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) control charts is used in this work. The main aim of this thesis is to apply the Skewness Correction method to the EWMA chart and propose a control limit called Skewness Correction EWMA (SC-EWMA) for skewed distributions. The performances of the newly proposed method are compared and contrasted with those of the Weighted Variance EWMA (WV-EWMA) which was developed by Khoo and Atta (2008), Weighted Standard Deviation EWMA (WSD-EWMA) which was developed by Atta and Ramli (2011) and the classic EWMA control limits based on the degree of skewness and varying smoothing parameters. The comparison is made with respect to their type-Ι errors by using the Monte Carlo simulation technique with data generated from the lognormal, Gamma and Weibull distributions.tr_TR
dc.language.isoentr_TR
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.subjectSkewed distributionstr_TR
dc.subjectEWMA control chartstr_TR
dc.subjectWV methodtr_TR
dc.subjectWSD methodtr_TR
dc.subjectSC methodtr_TR
dc.subject.lcshİstatistiklertr_TR
dc.titleEwma Control Charts For Skewed Dıstrıbutıonstr_TR
dc.title.alternativeÇarpık Dağılımları İçin Ewma Kontrol Kartları
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesistr_TR
dc.description.ozetKlasik Shewhart kontrol kartları genellikle ilgilenilen rastgele kalite değişkeninin özelliklerindeki değişkenliği izlemek için kullanılır ve normallik varsayımlarına dayanır. Çarpık dağılımlarda kitledeki değişiklikleri göstermek için simetrik olmayan kontrol limitlerinin kullanılması gerekmektedir. Ağırlıklı Varyans (WV) Ağırlıklı Standart Sapma (WSD) ve Düzeltilmiş Çarpıklık (SC) gibi yöntemler çarpık dağılımlarda kullanılır. Klasik 𝑋�� ̅ ve R kontrol kartları ve bunların tüm türevleri genellikle süreçteki büyük değişimleri tespit etmek için kullanılır, bu nedenle küçük değişimler söz konusu olduğu durumlarda bu kartlar çok güvenilir değildir. Bu tür sorunları çözmek için, bu çalışmada Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama (EWMA) kontrol kartları kullanılmıştır. Bu tezin temel amacı, çarpık dağılımlar için Düzeltilmiş Çarpıklık yöntemini EWMA control kartlarına uygulamak ve Düzeltilmiş Çarpıklık EWMA (SC-EWMA) kontrol limitlerini önermektir. Çarpıklık derecesine ve değişen ağırlıklandırma parametrelerine göre, önerilen yeni yöntemin performansı, Khoo ve Atta (2008) tarafından geliştirilen Ağırlıklı Varyans EWMA (WV-EWMA), Atta ve Ramli (2011) tarafından geliştirilen Ağırlıklı Standart Sapma EWMA (WSD-EWMA) ve klasik EWMA yöntemleri ile karşılaştırılmıştır ve farkları ortaya .çikarilmiştir. Karşılaştırma, lognormal, gamma ve Weibull dağılımlarından üretilen verilerle Monte Carlo simülasyon tekniği kullanılarak 1. Tip hatalarına göre yapılmıştır.tr_TR
dc.contributor.departmentİstatistiktr_TR
dc.embargo.termsAcik erisimtr_TR
dc.embargo.lift2021-01-04T11:46:33Z
dc.fundingYoktr_TR
dc.subtypeannotationtr_TR
dc.subtypeLearning objecttr_TR
dc.subtypeDatasettr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record