Comment simuler des données de processus avec un certain degré d'autocorrélation ?Je travaille dans un environnement de fabrication et je vois souvent des données distribuées relativement normalement, mais pas nécessairement distribuées de manière aléatoire.Le sigma global (écart type) est souvent plus grand que le sigma intérieur (sigma de la carte de contrôle) en ce qui concerne les calculs de capacité de processus.Cela peut se produire pour diverses raisons, telles que les changements de lots de matières premières et les étalonnages périodiques des instruments.J'essaie d'évaluer certaines stratégies de contrôle proposées, mais je n'arrive pas à comprendre comment simuler avec précision mon processus.Si j'utilise simplement Random Normal(), je n'obtiens aucune des autocorrélations que je verrais habituellement avec les données de processus réelles.Des idées sur la façon de simuler des données où l'indice de stabilité n'est pas 1 ?Il ne s'agit pas d'un problème de série chronologique traditionnel où il existe une période prévisible pour le modèle de données.Merci à tous d'avance pour votre aide.
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