《基於似然比檢驗控制圖的若干研究》是依託江蘇師範大學，由周勤擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：基於似然比檢驗控制圖的若干研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：周勤
- 依託單位：江蘇師範大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
統計過程控制(SPC) 是套用傳統的統計方法對過程中的各個階段進行實時線上監控，從而達到改進與保證質量的目的，它已經對世界工業經濟的發展起到了巨大的推動作用。基於似然比檢驗(LRT)的控制圖在理論和實際套用角度有著重要的地位。本項目研究的目標是要基於似然比的方法進一步研究控制圖的監控問題。本項目的研究內容主要有以下幾個方面：（1）用似然比方法研究帶儘可能少參數的控制圖；（2）用似然比方法研究具有泊松分布的發病率的檢測問題並進一步研究當樣本容量變化時具有泊松分布的發病率的檢測問題；（3）用似然比方法研究當樣本容量變化時具有Binomial分布的過程檢測問題；（4）用穩健似然的方法結合經典的累計和控制圖，研究穩健的累計和控制圖。
結題摘要
統計過程控制（SPC）是套用傳統的統計方法對過程中的各個階段進行實時線上監控，從而改進與保證質量，降低生產成本，提高利潤。而控制圖作為統計過程控制的有效工具，自1924年由Shewhart最早提出以來已在生物，遺傳，醫藥，金融，保健等領域廣泛套用。統計過程控制圖方法的主要思想是在生產過程中預防不合格品的產生，變事後檢驗為線上監測，從而保證了產品質量。基於似然比檢驗（LRT）的控制圖在理論和實際套用角度有著重要的地位。本項目基於似然比的方法進一步研究了控制圖的監控問題。本項目主要研究了以下幾個方面內容：（1）用似然比方法研究帶儘可能少參數的控制圖和自適應控制圖；（2）用似然比方法研究了當樣本容量變化時具有泊松分布的發病率的檢測問題；（3）用似然比方法研究當樣本容量變化時具有 Binomial 分布的過程檢測問題；（4）討論樣本不服從於常態分配情形的非參數控制圖方法。項目研究中有兩個重要結果，我們把SPC方法套用於健康保健，針對檢測並預防多種危害健康的事件提出了兩個新的控制圖方法，我們提出基於似然的指數加權滑動平均控制圖方法以及加權累積和控制圖，來監測樣本容量變化的泊松分布數據和二項分布數據，都得到了很好的效果，相應的兩篇論文發表於統計學頂級期刊Journal of the American Statistical Association (JASA)和統計學知名SCI雜誌International Journal of Production Research (IJPR)。項目研究期間，共發表(含接收)SCI論文5篇。
