分类数据的统计过程控制

前言
第1章 预备知识 1
1.1 统计过程控制 1
1.2 一元名义分类数据的监控 3
第2章 多元名义分类数据的监控 5
2.1 引言 5
2.2 多元名义分类数据的建模 6
2.2.1 多元二项分布和多元多项分布 6
2.2.2 对数线性模型 7
2.3 多元二项数据和多元多项数据的监控 10
2.3.1 在线检测问题 10
2.3.2 对数线性多元二项/多项控制图 11
2.4 性能评估 13
2.4.1 多元二项数据的监控 14
2.4.2 多元多项数据的监控 18
第3章 一元有序分类数据的监控 21
3.1 引言 21
3.2 有序分类数据的渐近很优势检验 22
3.3 简单有序分类控制图 24
3.4 性能评估 25
3.4.1 现有方法 25
3.4.2 结果对比 26
第4章 多元有序分类数据的监控 31
4.1 引言 31
4.2 多元有序分类数据的建模 31
4.2.1 有序对数线性模型 31
4.2.2 矩阵形式 34
4.3 多元有序分类控制图 35
4.4 性能评估 37
4.4.1 现有方法 37
4.4.2 结果对比 38
4.5 技术细节 43
第5章 混合型披据的监控 46
5.1 引言 46
5.2 标准秩 46
5.2.1 连续数据的标准秩 47
5.2.2 有序分类数据的标准秩 47
5.3 基于标准秩的混合型数据监控 49
5.4 性能评估 53
5.4.1 现有方法 53
5.4.2 结果对比 53
第6章 自相关名义分类数据的监控 59
6.1 引言 59
6.2 自相关名义分类数据的建模 60
6.3 对数线性自相关分类控制图 62
6.4 性能评估 64
6.4.1 现有方法 64
6.4.2 自相关二值分类数据的监控 65
6.4.3 自相关多值分类数据的监控 69
第7章 自相关有序分类数据的监控 73
7.1 引言 73
7.2 自相关有序分类数据的建模 73
7.3 自相关有序分类控制图 76
7.4 性能评估 79
7.4.1 现有方法 79
7.4.2 结果对比 80
第8章 基于因果关系的多元名义分类数据的监控 84
8.1 引言 84
8.2 基于因果关系的多元名义分类数据建模 84
8.2.1 贝叶斯网络简介 84
8.2.2 多元名义分类数据的贝叶斯网络表示 85
8.3 基于因果关系的多元名义分类数据的监控与诊断 87
8.3.1 基于因果关系的多元分类控制图 87
8.3.2 基于困果关系的方向性多元分类控制图 89
8.4 性能评估 91
8.4.1 多元二项数据的监控 91
8.4.2 多元多项数据的监控 95
第9章 基于因果关系的多元有序分类鼓据的监控 98
9.1 引言 98
9.2 条件有序对数线性模型 98
9.3 基于因果关系的有序分类过程的监控与诊断 100
9.3.1 基于因果关系的有序分类控制图 100
9.3.2 基于因果关系的方向性有序分类控制图 102
9.4 性能评估 104
参考文献 110