A performance comparison among the Hotelling T2 and the rank clasification control charts
Cantú Sifuentes, M.; Salas Pérez, J.J.
Facultad de Ingeniería, UNAM, publicado en Ingeniería, Investigación y Tecnología, y cosechado de Revistas UNAM
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506.#.#.a: Público
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561.#.#.u: https://www.ingenieria.unam.mx/
650.#.4.x: Ingenierías
336.#.#.b: article
336.#.#.3: Artículo de Investigación
336.#.#.a: Artículo
351.#.#.6: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/index
351.#.#.b: Ingeniería, Investigación y Tecnología
351.#.#.a: Artículos
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270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx
590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)
270.#.#.d: MX
270.1.#.d: México
590.#.#.b: Concentrador
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883.#.#.a: Revistas UNAM
590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural, UNAM
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100.1.#.a: Cantú Sifuentes, M.; Salas Pérez, J.J.
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245.1.0.a: A performance comparison among the Hotelling T2 and the rank clasification control charts
502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México
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653.#.#.a: Control estadístico del proceso; t2 de hotelling; normal multivariada; profundidad de datos; gráfica de clasificación por rangos; statiscal process control; hotelling t2; multivariate normality; data depth; r-chart; control estadístico del proceso; t2 de hotelling; normal multivariada; profundidad de datos; gráfica de clasificación por rangos; statiscal process control; hotelling t2; multivariate normality; data depth; r-chart; control estadístico del proceso; t2 de hotelling; normal multivariada; profundidad de datos; gráfica de clasificación por rangos; statiscal process control; hotelling t2; multivariate normality; data depth; r-chart
506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de la licencia 2009-10-05, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico marciaglez@dirfing.unam.mx
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520.3.#.a: En el sector industrial es funda mental contar con métodos estadísticos que permitan monitorear eficientemente los procesos de producción, particularmente, cuando las características de calidad son multivariadas. Los procesos de producción son, generalmente, monitoreados mediante cartas de control, las cuales dan información gráfica de si el proceso se encuentra o no bajo control. bajo esta situación en este trabajo se comparan, mediante simulación, el desempeño de dos tipos de cartas de control multivariadas: la clásica basada en el estadístico t2 de hotelling y una no-paramétrica basada en el concepto de profundidad de datos. El estudio de simulación fue motivado cuando al estudiar un proceso de la industria automotriz mediante ambos enfoques, las conclusiones a las que se llegan son diferentes. Se dan recomendaciones acerca del uso de una u otra carta de control según sea el comportamiento estadístico del proceso a monitorear. in the industrial sector it is fundamental to have statistical methods that allow efficient monitoring of production processes, particularly when the characteristics of quality are multivariate. The production processes are generally monitored by means of control charts, which give graphic information that tells if the process is, or not, under control. in this context, this article, compares, through simulation, the performance of two types of multivariate control charts: the classic chart based on hotelling t2 statistics, and a non-parametric chart based on the concept of data depth. we decided to perform the simulation when, studying a process within the automotive industry using both approaches, the conclusions arrived at were different. recommendations are given about the use of one or the other control chartin accordance with the statistical behavior of the monitored process en el sector industrial es funda mental contar con métodos estadísticos que permitan monitorear eficientemente los procesos de producción, particularmente, cuando las características de calidad son multivariadas. Los procesos de producción son, generalmente, monitoreados mediante cartas de control, las cuales dan información gráfica de si el proceso se encuentra o no bajo control. bajo esta situación en este trabajo se comparan, mediante simulación, el desempeño de dos tipos de cartas de control multivariadas: la clásica basada en el estadístico t2 de hotelling y una no-paramétrica basada en el concepto de profundidad de datos. El estudio de simulación fue motivado cuando al estudiar un proceso de la industria automotriz mediante ambos enfoques, las conclusiones a las que se llegan son diferentes. Se dan recomendaciones acerca del uso de una u otra carta de control según sea el comportamiento estadístico del proceso a monitorear. in the industrial sector it is fundamental to have statistical methods that allow efficient monitoring of production processes, particularly when the characteristics of quality are multivariate. The production processes are generally monitored by means of control charts, which give graphic information that tells if the process is, or not, under control. in this context, this article, compares, through simulation, the performance of two types of multivariate control charts: the classic chart based on hotelling t2 statistics, and a non-parametric chart based on the concept of data depth. we decided to perform the simulation when, studying a process within the automotive industry using both approaches, the conclusions arrived at were different. recommendations are given about the use of one or the other control chartin accordance with the statistical behavior of the monitored process en el sector industrial es funda mental contar con métodos estadísticos que permitan monitorear eficientemente los procesos de producción, particularmente, cuando las características de calidad son multivariadas. Los procesos de producción son, generalmente, monitoreados mediante cartas de control, las cuales dan información gráfica de si el proceso se encuentra o no bajo control. bajo esta situación en este trabajo se comparan, mediante simulación, el desempeño de dos tipos de cartas de control multivariadas: la clásica basada en el estadístico t2 de hotelling y una no-paramétrica basada en el concepto de profundidad de datos. El estudio de simulación fue motivado cuando al estudiar un proceso de la industria automotriz mediante ambos enfoques, las conclusiones a las que se llegan son diferentes. Se dan recomendaciones acerca del uso de una u otra carta de control según sea el comportamiento estadístico del proceso a monitorear. in the industrial sector it is fundamental to have statistical methods that allow efficient monitoring of production processes, particularly when the characteristics of quality are multivariate. The production processes are generally monitored by means of control charts, which give graphic information that tells if the process is, or not, under control. in this context, this article, compares, through simulation, the performance of two types of multivariate control charts: the classic chart based on hotelling t2 statistics, and a non-parametric chart based on the concept of data depth. we decided to perform the simulation when, studying a process within the automotive industry using both approaches, the conclusions arrived at were different. recommendations are given about the use of one or the other control chartin accordance with the statistical behavior of the monitored process
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Cantú Sifuentes, M.; Salas Pérez, J.J.
Facultad de Ingeniería, UNAM, publicado en Ingeniería, Investigación y Tecnología, y cosechado de Revistas UNAM
Cantú Sifuentes, M., et al. (2008). A performance comparison among the Hotelling T2 and the rank clasification control charts. Ingeniería Investigación y Tecnología; Vol 9, No 003, 2008. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4113776