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068Moving Media Chart Interpretation. pdf - Movimiento. Este es el final de la vista previa. Regístrese para acceder al resto del documento. Previsualización de texto sin formato: Gráfico de media móvil: Interpretación El gráfico de control de media móvil es un gráfico de control ponderado en función del tiempo que se construye a partir de una media móvil básica y no ponderada. A menudo es aconsejable utilizar el gráfico de control del promedio móvil cuando se desea detectar un cambio rápido o detectar un cambio en el proceso, ya que es más sensible a los cambios en el proceso que el promedio tradicional y la tabla de control de rango (es decir, X-bar y R). Ejemplo: Un proveedor de embalaje de alimentos desea monitorear la densidad de color promedio de un diseño en particular usando la Tabla de Control de Media Móvil. Dado que las mediciones se toman una vez de cada rollo de embalaje, el tamaño del subgrupo es uno. Para poder usar el gráfico de control de la media móvil, debe elegir el span (el número de valores que debe medirse a la vez) y la empresa ha elegido un lapso de 3. El gráfico de la media móvil se da a continuación. Obsérvese que ninguno de los puntos trazados excede los límites de control. Por lo tanto, juzgaríamos que este proceso estaba en control o estable. Tenga en cuenta las siguientes observaciones cuando utilice una tabla de control de la media móvil. Normalmente, la magnitud del desplazamiento que desea detectar está inversamente relacionada con el intervalo o el número de valores promediados en un momento dado. Es decir, los turnos más pequeños son más probables de ser detectados con vanos más grandes El enfoque básico de la interpretación es simplemente para ver si los puntos exceden los límites de control superior e inferior. Si lo hacen, el proceso es juzgado como inestable (es decir, no en control estadístico). Mientras que la Tabla de Promedios Móviles es, en general, más probable que detecte cambios que la Tabla de Promedio y Alcance tradicional, no es tan sensible como un Tabla de Promedio Móvil Ponderada Exponencialmente (EWMA) Villanova University Seis Sigma Green Belt Online Textbook 90 2011 Bisk Education, Inc. Todos los derechos reservados, y / o 2011 Transformation Technologies, Inc. Todos los derechos reservados. Villanova Uso exclusivo del estudiante Gráfico de media móvil: Interpretación. Ver documento completo TERM Primavera 03913 PROFESSOR TAGS Test Prep, Green Belt. Seis Sigma, Seis Sigma Green Belt, Semanas 1-8 Haga clic para editar los detalles del documento Comparte este enlace con un amigo: Señalar este documento Informe Documentos más populares para SIX SIGMA cinturón verde 078Romento subgrupo. pdf Villanova SIX SIGMA green belt - Spring 2016 Rational Subgrupo Rational Subgrouping es el nombre dado a la forma en que los datos son 079Run Chart - Basic Construction. pdf Villanova SIX SIGMA green belt - Spring 2016 Gráfico de ejecución: Construcción básica Un gráfico de ejecución es un gráfico básico que muestra los valores de los datos..pdf 080Run Chart - Shifts. pdf Villanova SIX SIGMA cinturón verde - Spring 2016 Run Gráfico: Desplazamientos Un gráfico de ejecución es un gráfico básico que muestra los valores de los datos en un tiempo 080Run Chart - Shifts. pdf 009Critical to Quality Tree. pdf Villanova SIX SIGMA Cinturón verde - Primavera 2016 Árbol de calidad crítica Un árbol de calidad crítica es una herramienta que se utiliza para traducir el n 009Critical al árbol de calidad. pdf 090Tarena valores, ilustración 3.pdf Villanova SIX SIGMA cinturón verde - Primavera 2016 Valores objetivo: Ilustración 3 El valor objetivo de un proceso es el objetivo numérico de t 090 Valores de la cota, Ilustración 3.pdf 065Teste de hipótesis - Errores de tipo I y de tipo II. pdf Villanova SIX SIGMA green belt - Primavera 2016 Errores tipo I y II en pruebas de hipótesis Son cuatro posibles resultados cuando se realizan las pruebas de hipótesis de tipo I y Tipo II. - theta 1 at - 1 - theta 2 at - 2 - middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot theta qat - q, t 1. middotmiddotmiddot, T donde mu. Theta 1. theta 2. middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot. Theta q son parámetros y un t sim WN (0, sigma 2 a). 2. Forma compacta: r t mu (1 - theta 1 B - theta 2 B 2 - middotmiddotmiddotmiddotmiddotmiddot - theta q q B) un t 3. Estacionariedad: siempre estacionaria. 4. Media: E (r t) mu 5. Diferencia: Var (r t) (1 theta 2 1 2 2 theta theta 2 q) sigma 2 a 6. Autocorrelaciones: recortes en o64256 q retraso para el modelo MA (q). 7. Pronóstico: similar al modelo MA (1), la media de revertir sólo toma q pasos para el modelo MA (q). La construcción de un modelo MA 1. Solicitar determinación: ACF toro muestra (FCA muestra son todas pequeñas q después de retraso para una serie MA (q).) Toro AIC / BIC (se prefieren los valores más pequeños.) 2. Estimación: utilizar el método de máxima verosimilitud toro Condicional: asumir a 0 para t o 0. toro Exacto: tratar con t le 0 como parámetros, estimarlos para obtener la función de verosimilitud. 3. Verificación del modelo: examinar los residuos (para ser ruido blanco). Ejemplo: set. seed (1234) y arima. sim (lista de modelos (ma c (0.3, 0. 0.8)), 1000) simular series de tiempo que obedece a MA (3) modelo par (Esta vista preliminar tiene intencionalmente borrosa secciones. Para ver la versión completa. Esto es el final de la vista previa. Se inscribe para acceder al resto del documento. Moving promedio Este ejemplo le enseña cómo calcular el promedio móvil de una serie de tiempo en Excel. Un movimiento de avearge se utiliza para suavizar (Picos y valles) para reconocer fácilmente las tendencias 1. En primer lugar, echemos un vistazo a nuestra serie de tiempo 2. En la ficha Datos, haga clic en Análisis de datos Nota: no puede encontrar el botón Análisis de datos Haga clic aquí para cargar el análisis ToolPak 3. Seleccione Media móvil y haga clic en Aceptar 4. Haga clic en el cuadro Rango de entrada y seleccione el rango B2: M2 5. Haga clic en el cuadro Intervalo y escriba 6. 6. Haga clic en el cuadro Rango de salida y Seleccione la celda B3 8. Trace un gráfico de estos valores Explicación: debido a que establecemos el intervalo a 6, el promedio móvil es el promedio de los 5 puntos de datos anteriores y el punto de datos actual. Como resultado, los picos y valles se suavizan. El gráfico muestra una tendencia creciente. Excel no puede calcular la media móvil para los primeros 5 puntos de datos porque no hay suficientes puntos de datos anteriores. 9. Repita los pasos 2 a 8 para el intervalo 2 y el intervalo 4. Conclusión: Cuanto mayor sea el intervalo, más se suavizarán los picos y los valles. Cuanto más pequeño es el intervalo, más cerca están las medias móviles de los puntos de datos reales.