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R语言 spc包 xDshewhartrunsrules.arl()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-9-30 14:33:16 | 显示全部楼层 |阅读模式
xDshewhartrunsrules.arl(spc)
xDshewhartrunsrules.arl()所属R语言包:spc

                                        Compute ARLs of Shewhart control charts with and without runs rules
                                         休哈特控制图的运行规则和计算连串长度

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Computation of the zero-state Average Run Length (ARL) under drift for Shewhart control charts with and without runs rules
零状态的平均运行长度(ARL)在漂移和运行规则的休哈特控制图的计算


用法----------Usage----------



xDshewhartrunsrulesFixedm.arl(delta, c = 1, m = 100, type = "12")



参数----------Arguments----------

参数:delta
true drift parameter.
真正的漂移参数。


参数:c
normalizing constant to ensure specific alarming behavior.
标准化常数,以确保特定的惊人行为。


参数:type
controls the type of Shewhart chart used, seed details section.
控制类型的休哈特图,种子细节部分。


参数:m
parameter of Gan's approach. If m=NULL, then m will increased until the resulting ARL does not change anymore.
甘氏方法的参数。如果m=NULL,然后m将增加,直到产生ARL不会改变了。


Details

详细信息----------Details----------

Based on Gan (1991), the ARL is calculated for Shewhart control charts with and without runs rules under drift. The usual ARL function with mu=m*delta is determined and recursively via m-1, m-2, ... 1 (or 0) the drift ARL determined. xDshewhartrunsrulesFixedm.arl is the actual work horse, while xDshewhartrunsrules.arl provides a convenience wrapper. Note that Aerne et al. (1991) deployed a method that is quite similar to Gan's algorithm. For type see the help page of xshewhartrunsrules.arl.
根据赣(1991),休哈特控制图的ARL计算和运行规则下的漂移。亩=米*增量通常ARL的功能与被确定,并递归地通过m-1,m的-2,... 1(或0)的漂移的ARL确定。 xDshewhartrunsrulesFixedm.arl是实际工作的马,而xDshewhartrunsrules.arl提供了一个方便的包装。请注意,Aerne等。 (1991)部署的方法,甘的算法是非常相似的。对于type“看看的帮助页面中xshewhartrunsrules.arl。


值----------Value----------

Returns a single value which resembles the ARL.
返回一个单一的值,类似于ARL。


(作者)----------Author(s)----------


Sven Knoth



参考文献----------References----------

F. F. Gan (1991), EWMA control chart under linear drift, J. Stat. Comput. Simulation 38, 181-200.
L. A. Aerne, C. W. Champ and S. E. Rigdon (1991), Evaluation of control charts under linear trend, Commun. Stat., Theory Methods 20, 3341-3349.

参见----------See Also----------

xshewhartrunsrules.arl for zero-state ARL computation of Shewhart control charts with and without runs rules for the classical step change model.
xshewhartrunsrules.arl零状态的休哈特控制图的ARL计算阶跃变化的经典模型没有运行规则。


实例----------Examples----------


## Aerne et al. (1991)[#Aerne等。 (1991)]
## Table I (continued)[#表(续)]
## original numbers are[#原来的号码是]
#     delta arl1of1 arl2of3 arl4of5  arl10[Deltaarl1of1 arl2of3 arl4of5 arl10]
#  0.005623  136.67  120.90  105.34 107.08[0.005623 136.67 120.90 105.34 107.08]
#  0.007499  114.98  101.23   88.09  89.94[0.007499 114.98 101.23 88.09 89.94]
#  0.010000   96.03   84.22   73.31  75.23[0.010000 96.03 84.22 73.31 75.23]
#  0.013335   79.69   69.68   60.75  62.73[0.013335 79.69 69.68 60.75 62.73]
#  0.017783   65.75   57.38   50.18  52.18[0.017783 65.75 57.38 50.18 52.18]
#  0.023714   53.99   47.06   41.33  43.35[0.023714 53.99 47.06 41.33 43.35]
#  0.031623   44.15   38.47   33.99  36.00[0.031623 44.15 38.47 33.99 36.00]
#  0.042170   35.97   31.36   27.91  29.90[0.042170 35.97 31.36 27.91 29.90]
#  0.056234   29.21   25.51   22.91  24.86[0.056234 29.21 25.51 22.91 24.86]
#  0.074989   23.65   20.71   18.81  20.70[0.074989 23.65 20.71 18.81 20.70]
#  0.100000   19.11   16.79   15.45  17.29[0.100000 19.11 16.79 15.45 17.29]
#  0.133352   15.41   13.61   12.72  14.47[0.133352 15.41 13.61 12.72 14.47]
#  0.177828   12.41   11.03   10.50  12.14[0.177828 12.41 11.03 10.50 12.14]
#  0.237137    9.98    8.94    8.71  10.18[0.237137 9.98 8.94 8.71 10.18]
#  0.316228    8.02    7.25    7.26   8.45[0.316228 8.02 7.25 7.26 8.45]
#  0.421697    6.44    5.89    6.09   6.84[0.421697 6.44 5.89 6.09 6.84]
#  0.562341    5.17    4.80    5.15   5.48[0.562341 5.17 4.80 5.15 5.48]
#  0.749894    4.16    3.92    4.36   4.39[0.749894 4.16 3.92 4.36 4.39]
#  1.000000    3.35    3.22    3.63   3.52[1.000000 3.35 3.22 3.63 3.52]
c1of1 <- 3.069/3
c2of3 <- 2.1494/2
c4of5 <- 1.14
c10   <- 3.2425/3
DxDshewhartrunsrules.arl <- Vectorize(xDshewhartrunsrules.arl, "delta")
deltas <- 10^(-(18:0)/8)
arl1of1 <-
round(DxDshewhartrunsrules.arl(deltas, c=c1of1, type="1"), digits=2)
arl2of3 <-
round(DxDshewhartrunsrules.arl(deltas, c=c2of3, type="12"), digits=2)
arl4of5 <-
round(DxDshewhartrunsrules.arl(deltas, c=c4of5, type="13"), digits=2)
arl10 <-
round(DxDshewhartrunsrules.arl(deltas, c=c10, type="SameSide10"), digits=2)
data.frame(delta=round(deltas, digits=6), arl1of1, arl2of3, arl4of5, arl10)

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注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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