Duyarlılık Analizi ve Kontrol Grafiği

Çok sayıda parametre ile ilk tarama için, Morris temel etkiler yöntemi hesaplama açısından verimlidir ve etkisiz girdileri belirleyerek ortadan kaldırır. Nicel katkılarla kapsamlı bir sıralama için, Sobol varyans tabanlı indeksleri (birinci dereceden ve toplam etki) altın standarttır. Yerel OAT pertürbasyonu hızlıdır ancak etkileşimleri kaçırır ve tek yöntem olarak önerilmez.

ARL (ortalama çalışma uzunluğu), bir kontrol grafiğinin sinyal vermeden önce alınan beklenen örnek sayısıdır. ARL0, kontrol içi durumu ifade eder — büyük bir ARL0, az sayıda yanlış alarm anlamına gelir. ARL1, kontrol dışı durumu ifade eder — küçük bir ARL1, grafiğin sorunları hızlı bir şekilde tespit ettiği anlamına gelir. Bu iki niceliğin duyarlılık analizi, bu arzu edilen özelliklerin gerçekçi grafik parametresi varyasyonları altında ne kadar kararlı olduğunu size söyler.

Evet. Hotelling T2 grafikleri, MEWMA ve MCUSUM grafikleri ek parametrelere (kovaryans matrisi tahmini, değişken sayısı) sahiptir ve ARL özellikleri, tek değişkenli grafiklerden daha fazla dağılımsal ve tahmin varsayımlarına duyarlıdır. Küresel duyarlılık analizi, analitik ARL ifadelerinin bulunmadığı ve simülasyonun birincil araç olduğu çok değişkenli ortamlarda özellikle değerlidir.

Hayır — onu tamamlar. Faz I analizi, kontrol limitlerini tahmin etmek için geçmiş verileri kullanır. Duyarlılık analizi daha sonra şu soruyu sorar: bu tahminler makul bir miktarda kapalıysa, grafik performansı ne kadar değişir? İki adım birlikte, yalnızca Faz I'den daha güvenilir ve şeffaf bir dağıtım üretir.

Yaygın bir kural, N*(k+2) model değerlendirmesidir, burada N bir taban örneklem büyüklüğüdür (genellikle 1000–10000) ve k belirsiz girdilerin sayısıdır. 5 belirsiz girdiye sahip bir grafik modeli ve N=2000 için bu, yaklaşık 14000 simülasyon anlamına gelir — çoğu ARL simülasyon modeli için modern bir iş istasyonunda dakikalar içinde gerçekleştirilebilir.