| Journal: | Ingeniería. Investigación y tecnología |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000438835 |
| ISSN: | 1405-7743 |
| Authors: | Olmos Zepeda, José Rodolfo1 Ramírez Valverde, Gustavo1 |
| Institutions: | 1Colegio de Postgraduados, Departamento de Estadística, Montecillo, Estado de México. México |
| Year: | 2020 |
| Season: | Jul-Sep |
| Volumen: | 21 |
| Number: | 3 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Aplicado, descriptivo |
| Spanish abstract | La carta de control Τ2 de Hotelling es ampliamente utilizada para monitorear, simultáneamente, dos o más características de calidad continuas. Para que su uso sea válido se requiere que los datos a supervisar cumplan con dos suposiciones: normalidad multivariada e independencia entre observaciones, sin embargo, ambos supuestos son difíciles de sostener en un proceso real y, en consecuencia, el rendimiento de la gráfica de control se deteriora. Liu (1995) desarrolló una clase de cartas de control multivariadas no paramétricas o de distribución libre basadas en el concepto de profundidad de datos. La única suposición para usar estas gráficas es que las observaciones sean independientes. En este trabajo se estudia vía simulación, a través de la longitud promedio de corrida, el comportamiento de la carta de control basada en medidas profundidad cuando se relaja el supuesto de normalidad multivariada en presencia de autocorrelación, su comportamiento se compara con el de la gráfica Τ2. Se encontró que la carta de control no paramétrica es menos afectada en la mayoría de los casos estudiados que el método paramétrico |
| English abstract | The Hotelling Τ2 control chart is widely used to simultaneously monitor two or more continuous quality features. For its use to be valid, the data to be monitored is required to met two assumptions: multivariate normality and independence between observations, however, both assumptions are difficult to sustain in a real process and, consequently, the performance of the control chart it deteriorates. Liu (1995) developed a class of multivariate nonparametric or free distribution control charts based on the concept of data depth. The only assumption to use these graphs is that the observations are independent. In this work, the behavior of the control chart based on depth measurements is studied via simulation, when the assumption of multivariate normality is relaxed in the presence of autocorrelation, its behavior is compared with that of the graph Τ2. It was found that the non-parametric control chart is less affected in most of the cases studied than the parametric method |
| Disciplines: | Matemáticas |
| Keyword: | Matemáticas aplicadas, Estadística, Carta de control, Datos, Profundidad de Mahalanobis, Autocorrelación, Carta de clasificación por rangos |
| Keyword: | Applied mathematics, Statistics, Control chart, Data, Mahalanobis depth, Autocorrelation, Range classification chart |
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