Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
286275		A two-sided CUSUM for first-order integer-valued autoregressive processes of poisson counts / Birinci dereceden tamsayı değerli otoregresif poisson sayımlar için çift taraflı CUSUM kontrol grafiği Yazar:PETEK YONTAY Danışman: DOÇ. DR. MURAT CANER TESTİK ; YRD. DOÇ. DR. Z. PELİN BAYINDIR Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Bölümü Konu:Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering Dizin:CUSUM kontrol grafikleri = CUSUM control charts ; Markov zinciri = Markov chain ; İstatistiksel süreç kontrol = Statistical process control	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2011 116 s.
Sayım verilerine üretim ve servis sektörlerinde sıkça rastlanmaktadır. Bu sayımlar bir sürecin kontrol içi durumdan çeşitli kontrol dışı durumlara geçişlerini tespit etmek için süreç izlemede yararlı olabilirler. Genelde gözlemlerin bağımsız ve eş dağılımlı olduğu varsayılır. Ancak, pratikte gözlemler özilintili olabilir ve bu durum bağımsızlık varsayımı altında oluşturulan kontrol grafiklerinin performansını olumsuz etkileyebilir. Bu tezde, özilintili süreç sayımlarının izlenmesi için kümülatif toplam (CUSUM) kontrol grafiği araştırılmıştır. Sayımların özilinti yapısını tanımlamak için birinci derece Poisson tamsayı değerli otoregresif hareketli ortalama modeli, Poisson INAR(1), kullanılmıştır. CUSUM grafiği tasarlanırken süreç ortalama değerindeki pozitif ve negatif yönlerdeki değişimler dikkate alınmıştır. Grafiğin performansını değerlendirmek için üç-değişkenli bir Markov Zinciri yaklaşımından yararlanılmıştır.
Count data are often encountered in manufacturing and service industries due to ease of data collection. These counts can be useful in process monitoring to detect shifts of a process from an in-control state to various out-of-control states. It is usually assumed that the observations are independent and identically distributed. However, in practice, observations may be autocorrelated and this may adversely affect the performance of the control charts developed under the assumption of independence. In this thesis, the cumulative sum (CUSUM) control chart for monitoring autocorrelated processes of counts is investigated. To describe the autocorrelation structure of counts, a Poisson integer-valued autoregressive moving average model of order 1, Poisson INAR(1), is employed. Changes in the process mean in both positive and negative directions are taken into account while designing the CUSUM chart. A trivariate Markov Chain approach is utilized for evaluating the performance of the chart.