Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제12권1호
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pp.127-133
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2001
In this article we establish multivariate cumulative sum (CUSUM) control charts based on residual vector with correlated observations. We first find the residual vector and its expectation and variance-covariance matrix and then evaluate the average run length (ARL) of the control charts.
반도체나 석유화학 공정과 같이 프로세스 중심의 장치 산업에서는 흔히 관측된 자료들 사이에 자기상관(Autocorrelation)이 존재하는데, 이러한 공정에 기존의 SPC(Statistical process control)를 적용하는 경우 공정의 평균 변화를 효과적으로 검출하지 못하는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 특정 시계열 모형을 따르는 공정자료에 일정한 크기의 평균 변화가 발생할 때, 잔차는 시간의 흐름에 따라 그 평균이 달라지게 되는데, ARMA(1,1) 과정을 중심으로 평균의 변화 패턴을 소개하고, 이 결과를 바탕으로 공정의 작은 평균 변화를 검출할 수 있는 CUSUM(Cumulative sum) 관리도의 공정 자료가 갖는 시계열 모형의 형태와 관심 있는 공정 평균 변화의 폭을 고려하여 CUSUM 관리도의 설계 과정에서 필요한 참고값이 적절히 선택되어 사용되어야 함을 모의실험을 통해 확인하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제22권5호
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pp.495-506
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2015
Volatility is a variation measure in finance for returns of a financial instrument over time. GARCH models have been a popular tool to analyze volatility of financial time series data since Bollerslev (1986) and it is said that volatility is highly persistent when the sum of the estimated coefficients of the squared lagged returns and the lagged conditional variance terms in GARCH models is close to 1. Regarding persistence, numerous methods have been proposed to test if such persistency is due to volatility shifts in the market or natural fluctuation explained by stationary long-range dependence (LRD). Recently, Lee et al. (2015) proposed a residual-based cumulative sum (CUSUM) test statistic to test volatility shifts in GARCH models against LRD. We propose a bootstrap-based approach for the residual-based test and compare the sizes and powers of our bootstrap-based CUSUM test with the one in Lee et al. (2015) through simulation studies.
In this paper, we consider the problem of testing for a parameter change in nonlinear time series models with GARCH type errors. We introduce two types of cumulative sum (CUSUM) tests: estimates-based and residual-based tests. It is shown that under regularity conditions, their limiting null distributions are the sup of independent Brownian bridges. A simulation study is conducted for illustration.
Several sample statistics to simultaneously monitor both means and variances for multivariate quality characteristics under multivariate normal process are proposed. Performances of multivariate Shewhart schemes and cumulative sum(CUSUM) schemes are evaluated for matched fixed sampling interval(FSI) and variable sampling interval(VSI) feature. Numerical results show that multivariate CUSUM charts are more efficient than Shewhart charts for small or moderate shifts and VSI feature is more efficient than FSI feature.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.549-553
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2011
In this paper, we deal with the problem of deciding the length of data for estimating the parameters in geometric Brownian motion. As an approach to this problem, we consider the change point test and introduce simple test statistic based on the cumulative sum of squares test (cusum test). A real data analysis is performed for illustration.
In this paper the parameter change problem in the stationary time series is considered. We propose a cumulative sum (CUSUM) of squares-type test statistic for detection of parameter changes in the AR(1) process. The proposed test statistic is based on the CUSIM of the squared observations and is shown to converge to a standard Brownian bridge. Simulations are performed to evaluate the performance of the proposed statistic and a real example is provided to illustrate the procedure.
Poisson 분포를 따르는 결점수를 관측하여 공정을 관리할 때 표본 크기를 동일하게 유지하기가 힘든 경우가 많다. 이 논문은 표본 크기가 동일하지 않은 경우 Poisson 공정모수의 변화를 탐지하는 GLR(generalized likelihood ratio) 관리도 절차를 제안하고 있다. 또한 제안된 GLR 관리도의 효율을 모의실험을 통하여 기존에 연구된 CUSUM 관리도들과 비교하였다. 모의실험 결과, 제안된 GLR 관리도는 공정모수의 다양한 변화에 대해 효율이 대체적으로 양호했으며, CUSUM 관리도에서 실제 공정모수의 변화값이 미리 지정한 값과 차이가 많이 날 경우 CUSUM 관리도에 비해 효율이 월등히 좋음을 알 수 있었다.
단위 영역의 결점수는 일반적으로 Poisson 분포를 가정한다. 이 Poisson 분포의 확장된 형태로 ZIP(zero-inflated Poisson) 분포를 고려할 수 있는데, 이 모형은 데이터에 0이 많이 관측되는 경우 잘 적합된다고 알려져 있다. 이 논문에서는 ZIP 분포를 따르는 공정을 관리하는 GLR(generalized likelihood ratio) 관리도 절차를 제안하고 있다. 또한 제안된 GLR 관리도의 효율을 기존에 제안된 CUSUM 관리도들과 비교하였다. 그 결과 제안된 GLR 관리도는 모수의 다양한 변화에 대해 효율이 좋거나 또는 효율이 크게 떨어지지 않았고, 특히 CUSUM 관리도에서 모수가 미리 설정한 방향과 다르게 변화했을 때 효율이 크게 나빠지는 문제를 해결할 수 있는 대안이라는 결론을 얻을 수 있었다.
연속적인 생산공정에서 꾸준하면서도 작은 품질의 변화를 신속하게 탐지하는 통계적 절차로서 누적합(CUSUM) 관리도를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 누적합 관리도의 평균런길이를 근사하는 방법과 누적합관리도의 통계적 설계, 즉 관리상태에서의 평균런길이가 일정한 값으로 고정되었을 경우 이를 만족하는 결정구간을 설정하는 방법을 제시한다. 또한 이 방법을 관측값이 정규분포와 지수분포를 따르는 경우에 적용시켜 그 정확성을 비교하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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