A statistical quality control for the dispersion matrix

Jo, Jinnam The Korean Data and Information Science Society 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.4

A control chart is very useful in monitoring various production process. There are many situations in which the simultaneous control of two or more related quality variables is necessary. When the joint distribution of the process variables is multivariate normal, multivariate Shewhart control charts using the function of the maximum likelihood estimator for monitoring the dispersion matrix are considered for the simultaneous monitoring of the dispersion matrix. The performances of the multivariate Shewhart control charts based on the proposed control statistic are evaluated in term of average run length (ARL). The performance is investigated in three cases, where the variances, covariances, and variances and covariances are changed respectively. The numerical results show that the performances of the proposed multivariate Shewhart control charts are not better than the control charts using the trace of the covariance matrix in the Jeong and Cho (2012) in terms of the ARLs.

A statistical quality control for the dispersion matrix

Jinnam Jo 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.4

A control chart is very useful in monitoring various production process. There are many situations in which the simultaneous control of two or more related quality variables is necessary. When the joint distribution of the process variables is multivariate normal, multivariate Shewhart control charts using the function of the maximum likelihood estimator for monitoring the dispersion matrix are considered for the simultaneous monitoring of the dispersion matrix. The performances of the multivariate Shewhart control charts based on the proposed control statistic are evaluated in term of average run length (ARL). The performance is investigated in three cases, where the variances, covariances, and variances and covariances are changed respectively. The numerical results show that the performances of the proposed multivariate Shewhart control charts are not better than the control charts using the trace of the covariance matrix in the Jeong and Cho (2012) in terms of the ARLs.

교통사고율 지표 간의 통계적 분석

조진남 동덕여자대학교 2000 정보과학연구 Vol.4 No.-

전국에서 1년 미만의 운전경력을 가진 운전면허 취득자들 중에서 전문학원의 교육을 이수하지 않고 면허시험장에서 운전면허를 취득한 자들을 대상으로 교통사고율의 3개 지표인 법규위반 피단속비율, 중요법규위반 피단속비율과 인피사고비율 간의 통계적 분석을 실시한다. 그 결과 법규위반 비율과 중요법규위반비율 간에는 높은 상관관계를 유지하지만, 인피사고비율과 2개의 법규위반비율 들간의 상관관계는 낮게 나타났다. 또한 다변량 분산분석에서 교통사고율의 요인별 분석에서 지역별, 성별, 연령별 간에 차이가 있음을 알 수 있고, 2인자 교호작용 및 3인자 교호작용도 존재한다. 그러나 지역과 성별의 교호작용 효과는 다변량 분석에서는 유의적인 차이를 보이지만, 개별 지표의 일변량 분산분석에서는 비유의적인 차이를 보여준다.

신뢰성 실험에서의 와이블 회귀모형과 대수정규 회귀모형의 실험 자료 분석

조진남,김동건 동덕여자대학교 2002 정보과학연구 Vol.6 No.-

신뢰성 실험에서 수명시간은 항상 양의 값을 취하고 정규분포의 형태를 따르지 않으므로 통상 F 검정을 이용할 수 없다. 또한 수명자료는 중도절단자료로 관찰된다. 이러한 이유로 바이블 회귀모형 또는 대수정규회귀모형의 통계적 분석을 실시하여 신뢰성에 영향을 미치는 요인들을 규명하고자 한다. 이 논문에서는 부분실험계획법을 이용한 형광동의 전구 수명실험자료와 자동온도조절장치의 수명자료를 이용하여 와이블 회귀모형과 대수정규 회귀모형을 가정해서 모형의 적합성여부 및 개별 회귀 계수들의 최우추정치, 우도비 검정 값 등 분석결과를 도출하였다. 그 결과 두개의 실험 모두 신뢰성분석에서 두 모형 간에 큰 차이가 나지 않음을 알 수 있다. 따라서 해당분야의 실험자들은 실험에 대한 전반적인 분석을 통해 적절한 모형을 설정해서 신뢰성에 유의한 영향을 미치는 요인들을 규명해서 신뢰도를 향상시켜야 한다. In design and analysis of experiments for reliability, lifetimes may not be normally distributed. In this case, the usual F test for the analysis of variance is not valid. In addition, we may have a censored data in reliability experiment. This type of incomplete information must be accounted for when we analyze such data. A Weibull regression or lognormal regression is an appropriate model that take into account nonnormality and censoring. In this paper, Weibull regression and lognormal regression models have been used to analyze two data sets from the reliability experiments. One is for the failure times data of fluorescent lamps which is obtained by using the fractional factorial design provided by Taguchi. The other example for the improvement of reliability of industrial thermostats is obtained by using a 12-run Plackett-Burman design, in which eleven factors are considered. We obtain MLE for the regression coefficient of effects and likelihood ratio test statistics for both of these two examples. The statistical analysis shows that the results for these two models are not considerably different from each other. Thus, we improve the reliability of experiments by choosing the appropriate model and adjusting the significant factors to influence.

반복측정자료의 공분산구조 모형에 관한 연구

조진남 同德女子大學校 情報科學硏究所 2004 정보과학연구 Vol.8 No.-

의학이나 약학 분야의 실험에서 같은 개체를 대상으로 반복적으로 실험을 실시하여 측정된 자료를 반복측정자료라고 한다. 반복측정자료의 측정시점간에는 일정 관계의 연관성을 지니며, 이러한 관계는 다양한 형태의 공분산 구조로 표현된다. 공분산구조는 모든 개체가 동일한 처리를 적용할 때와 개체 별로 처리를 다르게 할 때의 두 가지 경우로 나누며, 동일 처리인 경우 반복측정 시점 별로 등분산과 이분산의 형태로 구분한다. 따라서 여러 형태의 공분산구조를 파악 함으로서 측정시점간의 연관성 관계를 규명하고자 한다. 반복측정자료의 연관성 분석에서 모수모형보다 혼합모형을 적용한다. 이는 우도비검정을 이용하여 적절한 공분산구조의 모형을 선택 함으로서 시간별 차이에 대한 정보를 더욱 정확하게 파악할 수 있다. Any dataset in which subjects are measured repeatedly over time can be described as repeated measures data. In a repeated measures trial, Observations over time periods are correlated within subject. In a repeated measures trial, a pattern across periods can be specified for covariance between observations occurring on the same subject. The covariance pattern corresponding to each subject, taking on same treatment, are all identical. In this case, we consider same variances for each time point, and different variances. And measurements on different treatments will have different variances and covariances for each subject. On those cases, separate covariance structure for each treatment group will be specified. A mixed model, rather than a fixed effect model, is used to analyze repeted measures data, which gives more exact information on treatment effects over time periods. Lastly, models can be compared statistically using likelihood ratio tests provide that they fit the same fixed effects and their covariance patterns are nested.

혼합모형을 이용한 반복측정자료의 통계적 분석

조진남 동덕여자대학교 정보과학연구소 2006 정보과학연구 Vol.10 No.-

반복측정자료는 동일 개체내의 여러 다른 시점에서 반복적으로 값을 측정하여 얻어지는 자료를 말한다. 반복측정자료는 시간 별로 독립이 아닌 서로 상관관계를 가지므로 공분산의 다양한 변화 양상에 대한 적절한 정보를 알기 위해서는 혼합모형으로 가정하여 분석하는 것이 타당하다. 혈중 히스타민 농도에 관련된 반복측정자료에서 적합성 검정과 우도비검정을 이용하여 적정 공분산구조 모형을 산출하고, 이 모형을 바탕으로 처리들 간의 차이, 시간별 차이, 처리와 시간 과의 교호작용의 존재를 규명하고자 한다. Any dataset in which identical subjects are measured repeatedly over time can be described as repeated measures data. In a repeated measures trial, Observations over periods are correlated within subject. A pattern across periods can be specified for covariance between observations occurring on the same subject. A mixed model, rather than a fixed effect model, is appropriately used to analyze repeted measures data. Models of repeated measures data relating to the blood histamine concentration can be compared statistically using measures of model fit such as the likelihood statistic or Ale, and likelihood ratio tests. As a result, an optimal covariance pattern model can be selected. Based on this covariance pattern structure, the difference of effects between treatments, effects over time periods are tested, and an interaction effect between treatments and time periods is to be investigated.

드릴날 실험의 신뢰성 데이터 분석

조진남 동덕여자대학교 2001 정보과학연구 Vol.5 No.-

실험계획법은 생산공정에서 제품의 신뢰도를 향상시키는데 대단히 중요한 기법중의 하나이다. 본 논문에서는 드릴날의 실험데이터를 이용하여 와이블 회귀모형과 대수정규 회귀모형에 근거한 다구치 실험계획법과 그에 따르는 최우추정치와 우도비검정을 통하여 실험데이터를 분석한다. 그 결과 수명에 영향을 미치는 제어인자와 잡음인자 들을 규명하며, 제어인자와 잡음인자 간의 2 요인 교호작용의 효과를 규명한다. 이러한 분석결과 들을 바탕으로 제어인자 들의 수준을 적절히 조절 함으로서 잡음인자에 크게 영향을 받지 않는 최적수준의 수명을 지니는 드릴날의 신뢰도를 향상시킬 수 있다. Experimental design has become one of the primary tools for achieving quality of manufactured products. we consider how to improve the reliability of products and processes through the use of designed experiments. In this paper, the Weibull regression model and the lognormal regression model are introduced to obtain MLE for the regression coefficient of effects and likelihood ratio test by using the drill bits reliability experiments. The statistical analysis shows that the most main control factors are significant for each model, and some significant control-noise interactions are found. Hence, we improve the reliability of drill bits by adjusting the control factors relating to the noise factors based on the significant control and noise interactions.

Empirical modelling approaches to modelling failures

Baik, Jaiwook,Jo, Jinnam The Korean Reliability Society 2013 International Journal of Reliability and Applicati Vol.14 No.2

Modelling of failures is an important element of reliability modelling. Empirical modelling approach suitable for complex item is explored in this paper. First step of the empirical modelling approach is to plot hazard function, density function, Weibull probability plot as well as cumulative intensity function to see which model fits best for the given data. Next step of the empirical modelling approach is select appropriate model for the data and fit the parametric model accordingly and estimate the parameters.

TTS System를 위한 휴지 유무 판별 통계모형비교

김동건,조진남 동덕여자대학교 2002 정보과학연구 Vol.6 No.-

본 연구에서는 자연스러운 합성음을 생성하는 한국어 TTS 시스템의 성능 향상을 위하여 필수적인 휴지 유무 예측에 적용할 수 있는 통계 모형들을 소개하고, 각 모형의 성능을 비교 분석하였다. 남성 단일화자가 발성한 400문장 음성 코퍼스를 바탕으로 휴지 유무에 대한 분류트리, Bagging Tree, Ada Boost와 SVM 모형을 적용하여 휴지 유무 예측에 대한 성능을 비교 평가하였다. 그 결과 SVM, Bagging Tree, Ada Boost, 분류트리의 순으로 성능이 좋았으나 그 향상의 정도는 크지 않은 것으로 나타났다. This study surveys and compares the performance of different statistical models for pause detection which play essential roles in enhancing the TTS systems performance. We have used classification tree, bagging tree, Ada Boost and SVM on the corpus generated from 400 sentences by a single male speaker. SVM model outperforms the other three models with marginal enhancement.

S-plus를 이용한 Bagging과 Arc-fs 구현

김동건,조진남 동덕여자대학교 2001 정보과학연구 Vol.5 No.-

최근 동일한 자료를 분석하기 위해 여러 개의 분류기를 결합 사용하는 결합기 모형에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 최근 주목을 받고 있는 결합기 모형 중 기존의 분류기를 교란된 자료에 반복적으로 적용한 후 결합하는 Breiman의 bagging과 분류 성능이 낮은 분류기를 가중치 조정과 함께 반복적으로 적용한 후 가중 결합시키는 Breiman의 arc-fs를 S-plus에서 구현하여 결합기 모형의 사용 편의를 높이고 독일 신용정보 자료에 적용, 결합기 모형 적용상의 문제점에 대하여 고찰하였다. One of the most active researches in supervised learning has been the study of methods for constructing good ensembles of classifiers such as bagging and arc-fs proposed by Breiman. We have implemented a collection of modules for bagging and arc-fs in S-plus to provide systematic and convenient use of these recently developed methods and applied to German credit scoring data for illustration and possible difficulties in applications.