Programme et résumés (pdf) - Société statistique du Canada

78 Lundi 29 mai • Monday, May 29, 10:30–12:00Session 02H Lundi 29 mai • Monday, May 29, 10:30–12:00 SSC3014Business and Industrial StatisticsStatistique industrielle et de gestion[MS-35]Sequential Monitoring of Process Capability IndicesSupervision séquentielle des indices de capacité d’un processusAbdulkadir HUSSEIN, University of WindsorBased on two process capability indices that arewell accepted in the industrial process control literature,I derive sequential test procedures for testingwhether or not an industrial process is capable. Iderive test statistics and their large-sample propertiesboth under the null hypothesis and the alternativeof interest. Through numerical examples, I analyzethe performance of the procedures in terms ofpower and average sample size. The procedures areshown to be economical in the sense that they requiremuch less sample than equally powerful nonsequentialtesting procedure.En me basant sur deux indices de capacité des processus bienacceptés dans la littérature de contrôle des processus indus-triels, j’obtiens des procédures de tests séquentiels testant siun processus industriel est capable ou non. J’obtiens les sta-tistiques de test ainsi que leurs propriétés en présence d’ungrand échantillon, sous l’hypothèse nulle et l’alternatived’intérêt. Sur la base d’exemples numériques, j’analyse laperformance des procédures en termes de puissance et detaille moyenne d’échantillon. Les procédures sont économesdans le sens où elle requièrent des échantillons beaucoupmoins grands, à puissance égale, que les tests non séquen-tiels.[MS-36]A Robust Estimation of Process Capability IndexUne estimation robuste de l’indice de capacité d’un processusRazi GHORI & S. Ejaz AHMED, University of WindsorProcess Capability Indices (PCI) are useful toolsfor measuring the potential capability of an indus-Les Indices de Capacité d’un Processus (ICP) sont des outilsutiles pour mesurer les capacités potentielles d’un protrialprocess and Cp is a commonly used index in cessus industriel et le Cp est généralement un indice utilisémanagerial decisions. The main assumption un- dans des décisions de gestion. L’hypothèse principale sousderlyingthis index is the normality of the process jacente à cet indice est la normalité du processus à l’étude.under investigation. However, this assumption is Cependant, cette hypothèse n’est pas réaliste pour plusieursnot realistic for many real applications. In this applications réelles. Dans cet entretien, nous suggérons untalk, we suggest a robust estimator of Cp, based estimateur robuste de Cp, basé sur la différence moyenneon Gini’s mean difference. The asymptotic distri- de Gini. La distribution asymptotique de l’indice suggérébution of the suggested index is derived. The rel- est obtenue. La performance relative de l’estimateur proposéative performance of the proposed estimator with avec l’estimateur de référence basé sur l’écart type échanthebenchmark estimator based on sample standard tillonal est évaluée théoriquement aussi bien que numérideviation,is assessed theoretically as well as nu- quement. En plus de l’intervalle asymptotique de confiance,merically. In addition to asymptotic confidence in- trois genres d’intervalles de confiance bootstrap sont préterval,three kind of bootstrap confidence intervals sentés. Les probabilités de couverture des intervalles deare presented. The probability coverages of confi- confiance basés sur des quantités inférentielles liées à ces esdenceintervals based on inferential quantities as- timateurs sont évaluées en utilisant la simulation de Montesociatedwith these estimators are evaluated using Carlo pour des échantillons petits, moyens et grands. La mé-Monte Carlo simulation for small, moderate and thodologie proposée est étendue à d’autres indices tels quelarge sample sizes. The proposed methodology is le Cpm.extended to other indices such as Cpm.SH = Somerville House SSC = Social Science Centre UC = University College