如何模拟具有某种程度自相关的过程数据？我在制造环境中工作，经常看到相对正态分布的数据，但不一定是随机分布的。就过程能力计算而言，总体 Sigma（标准偏差）通常大于内部 Sigma（控制图 sigma）。发生这种情况的原因有很多，例如原材料批次切换和定期仪器校准。我正在尝试评估一些建议的控制策略，但我无法弄清楚如何准确地模拟我的过程。如果我只使用 Random Normal()，我不会得到任何我通常会在实际过程数据中看到的自相关。任何想法如何模拟稳定性指数不是 1 的数据？这不是一个传统的时间序列问题，其中数据模式有一个可预测的周期。预先感谢大家的帮助。
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