is a nice way to check a data serie

is a nice way to check a data series for nonstationary
(drifting mean) behavior. If a data series is completely
uncorrelated (white noise) the variogram
will always produce a plot that stays near unity. If
the data series is autocorrelated but stationary, the
plot of the variogram will increase for a while, but
as m increases the plot of Vm/V1 will gradually stabilize
and not increase any further. The plot of
Vm/V1 versus m will increase without bound for
nonstationary data. Apply this technique to the data
in Table 12.1. Is there an indication of nonstationary
behavior? Calculate the sample autocorrelation
function for the data. Compare the interpretation of
both graphs.
12.6. Consider the observations shown in Table 12E.1. The
target value for this process is 200.
(a) Set up an integral controller for this process.
Assume that the gain for the adjustment variable
is g = 1.2 and assume that l = 0.2 in the EWMA

Kết quả (Việt) 1:

là một cách tốt đẹp để kiểm tra một loạt các dữ liệu cho hành vi nonstationary
(drifting mean). Nếu một loạt các dữ liệu là hoàn toàn
uncorrelated (tiếng ồn trắng) variogram
luôn luôn sẽ sản xuất một cốt truyện mà vẫn gần thống nhất. Nếu
dòng dữ liệu là autocorrelated nhưng văn phòng phẩm, các
cốt truyện của variogram sẽ tăng trong một thời gian, nhưng
khi m tăng cốt lõi của Vm/V1 sẽ dần dần ổn định
và không tăng bất kỳ thêm. Cốt lõi của
Vm/V1 so với m sẽ tăng mà không bị ràng buộc cho
nonstationary dữ liệu. Áp dụng kỹ thuật này cho dữ liệu
trong bảng 12,1. Có một dấu hiệu của nonstationary
hành vi? Tính toán mẫu autocorrelation
chức năng cho các dữ liệu. So sánh việc giải thích của
cả hai đồ thị.
20.3. Xem xét các quan sát Hiển thị trong bảng 12E.1. Các
giá trị mục tiêu cho quá trình này là 200.
(a) thiết lập lên một bộ điều khiển không thể thiếu cho quá trình này.
cho rằng đạt được cho các biến điều chỉnh
là g = 1.2 và giả định rằng l = 0.2 trong EWMA

Kết quả (Việt) 2:

là một cách tốt đẹp để kiểm tra một loạt dữ liệu cho bất tĩnh
(trôi trung bình) hành vi. Nếu một loạt dữ liệu là hoàn toàn
không tương quan (tiếng ồn trắng) variogram
sẽ luôn luôn tạo ra một âm mưu mà vẫn gần thống nhất. Nếu
chuỗi dữ liệu được autocorrelated nhưng văn phòng phẩm, các
âm mưu của variogram sẽ tăng trong một thời gian, nhưng
là m tăng cốt truyện của Vm/V1 sẽ dần dần ổn định
và không tăng thêm nữa. Cốt truyện của
Vm/V1 so với m sẽ tăng mà không có ràng buộc đối với
dữ liệu bất tĩnh. Áp dụng kỹ thuật này để các dữ liệu
trong Bảng 12.1. Có một dấu hiệu của bất tĩnh
hành vi? Tính toán mẫu tự tương
chức năng cho dữ liệu. So sánh việc giải thích của
cả hai đồ thị.
12.6. Xem xét các quan sát thể hiện trong Bảng 12E.1. Các
giá trị mục tiêu cho quá trình này là 200.
(a) Thiết lập một bộ điều khiển không thể thiếu cho quá trình này.
Giả sử rằng tăng cho biến điều chỉnh
là g = 1,2 và giả định rằng l = 0,2 trong EWMA