Статьи на зарубежных сайтах

Структура для основанных на регрессии методов восполнения недостающих данных в многокомпонентном статистическом он-лайн контроле процессов

Francisco Arteaga, Alberto Ferrer

Аннотация: Проблема недостаточных данных является одной из ключевых для методов многокомпонентного статистического он-лайн контроля (on-line multivariate statistical process control, MSPC). Среди различных методов анализа с помощью модели главных компонент (principal component analysis, PCA) на основе неполных данных наиболее результативны те, в которых вычисления проводятся с привлечением регрессионной модели. В данной статье предложена структура, позволяющая работать с данными методами. Введен статистический индекс эффективности (statistical performance index, PRESV) для сравнения различных методов. Результаты работы проиллюстрированы на примере выборок данных промышленных процессов.

Ссылки по теме: * Оценка колебаний гетероскедастичных погрешностей измерения
* Использование содержательных и формальных моделей для классификации медицинских...
* Определение характеристик турецкой бутилированной воды с использованием методов...

Источник: Framework for regression-based missing data imputation methods in on-line MSPC

Journal of Chemometrics

19 декабря 2005

Список статей