Evaluating Estimation Methods of Missing Data on a Multivariate Process CapabilityIndex
- سال انتشار: 1393
- محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 28، شماره: 1
- کد COI اختصاصی: JR_IJE-28-1_012
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 627
نویسندگان
Industrial Engineering Department, Faculty of Engineering, Shahed University, Tehran, Iran
Industrial Engineering Department, Faculty of Engineering, Shahed University, Tehran, Iran
چکیده
Quality of products has been one of the most important issues for manufacturers in the recent decades.One of the challenging issues is evaluating capability of the process using process capability indices.On the other hand, usually the missing data is available in many manufacturing industries. So far, theperformance of estimation methods of missing data on process capability indices has not beenevaluated. Hence, we analyze the performance of a process capability index when we deal with themissing data. For this purpose, we consider a multivariate process capability index and evaluate fourmethods including Mean Substitution, EM algorithm, Regression Imputation and StochasticRegression Imputation to estimate missing data. In the analysis, factors including percent of missingdata (k), sample size (m), correlation coefficients (r ) and the estimation methods of missing data areinvestigated. We evaluate the main and interaction effects of the factors on response variable which isdefined as difference between the estimated index and the computed index with full data by usingGeneral Linear Model in ANOVA table. The results of this research show that the StochasticRegression Imputation has the best performance among the estimation methods and the percent ofmissing data (k) has the highest effect on response variable. Also, we conclude that the sample size hasthe lowest effect on response variable among the mentioned factors.کلیدواژه ها
Process Capability IndexMissing DataImputation MethodsResponse VariableMain and Interaction Effectsمقالات مرتبط جدید
- بررسی به کارگیری سیستم ذخیره سازی انرژی با استفاده از منابع انرژی تجدیدپذیر
- اقدامات لازم برای حفاظت از محیط زیست دریایی
- ارائه طرح مبتنی بر رایانش ابری جهت ارتقاء بهره وری صنایع خودروسازی (مطالعه موردی: مدیران خودرو)
- مروری بر تکنولوژی ماکرویو برای خردایش سنگ های کمیاب
- کاربرد و بکارگیری تکنولوژی های اینترنت اشیا ، یادگیری ماشین و پردازش تصویر در امنیت و کنترل خودرو
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.