Publicado

2016-07-01

Robustificación de la carta de control multivariada √(|S|) en la fase I de control

Robustification of multivariate control chart √|S| in control phase I

DOI:

https://doi.org/10.15446/rev.fac.cienc.v5n2.50666

Palabras clave:

Control estadístico multivariado, estimación robusta, fase I de control, matriz de covarianzas (es)
Multivariate statistical control, robust estimation, phase I control, covariance matrix (en)

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En este artículo se estudia la robustificación de la carta basada en la raiz cuadrada de la varianza muestral generalizada √|S| para el control de la variabilidad de un proceso normal bivariado, en la etapa 1 de la Fase I de control, construida con observaciones sobre subgrupos racionales y utilizando los estimadores robustos MVE, MCD, estimador S. Estas cartas se comparan con la carta usual basada en el estimador insesgado muestral S de la matriz de covarianza ∑_0, en presencia de outliers provenientes de esquemas de perturbación del tipo contaminación con inflación de ∑_0 y contaminación perturbando sólo la correlación. Como medida de desempeño se usa el error cuadrático medio en la estimación de ∑_0 y el sesgo absoluto en la estimación de √(|∑_0 | ), sobre los estimadores insesgados para cada uno de estos parámetros, respectivamente, construidos con los subgrupos racionales que quedan después del proceso de depuración realizado en la Fase I y que se consideran como el conjunto de datos que representa el estado de variación estable del proceso.
This article, chart robustification based on the square root of the sample generalized variance √|S|, is studied to control the variability of a bivariate normal process in stage 1 of Phase I control, built with observations for rational subgroups, and using the robust estimators, MVE, MCD and estimator S. These charts, are being compared with the usual chart, based on unbiased sample estimator, S, of the covariance matrix, ∑_0, in the presence of outliers from perturbation schemes such as, ∑_0 inflation contamination, and contamination affecting only the correlation. We use as performance measure, the mean squared error in estimating ∑_0, and absolute bias in the estimate, used √(|∑_0 | ), about the unbiased estimators for each one of the parameters respectively    built with the rational subgroups that remain after the purification process undertaken in Phase 1 and are consider as the data group that represent the stage of the stable variation process.

Referencias

Alt, F. B. (1985). Multivariate quality control. The Encyclopedia of Statistical Sciences, Kotz S, Johnson NL, Read CR (eds.), Wiley: New York, 110-122.

Alt, F. B. & Smith, N. D. (1988). Multivariate process control. Handbook of Statistics, Elsevier: Amsterdam. 333-351.

Anderson, T. W. (1984). An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. Second edition, John Wiley and Sons, Inc., New York. 264.

Barnett, V. (1979). Some outlier test for multivariate samples. South African Statistical Journal. 13, 29-52.

Barnett, V. & Lewis, T (1998). Outliers in statistical data. Third ed. John Wiley & Sons, Inc: New York.

Butler R. W., Davies, P. L. & Jhun M. (1993). Asympthotic for the minimum covariance determinant estimator. The Annals of Statistics, 21, 1385-1401.

Cerioli, A., Riani, M. & C. Atkinson, A. (2009). Controlling the size of multivariate outlier tests with the MCD estimator of scatter. Stat Comput. 19, 341-353.

Chenouri, S. E., Variyath, A. M. & Steiner. S. H. (2009). A multivariate robust control chart for individual observations. Journal of Quality Technology, 41(3), 259-271.

Croux, C. & Haesbroeck, G. (1999). Influence function and efficiency of the minimum covariance determinant scatter matrix estimator. Journal of Multivariate Analysis, 71, 161-190.

Chenouri, S. & Variyath, A. M. (2010). A comparative study of Phase II robust multivariate control charts for individual observations}. QREI, 27, 857-865

Davies, P. L. (1987). Asymptotic behavior of S-estimators of multivariate location parameters and dispersion matrices. The Annals of Statistics, 15, 1269-1292.

Davis, W. S. & Yen, D. C. (1998). Handbook. The information Systems: analysis and design. Disponible en: http://www.hit.ac.il/staff/leonidm/information-systems/ewtoc.html

Djauhari, M. A., Mashuri, M. & Herwindiati, D. E. (2008). Multivariate process variability monitoring. Communication in Statistics - Theory and Methods, 37, 1742-1754.

Gomes, J. H. F., Paiva, A. P., Costa, S. C., Balestrassi, P. P. & Paiva, E. J. (2012). Weighted multivariate mean square error for processes optimization: A case study on flux-cored arc welding for stainless steel claddings. European Journal of Operational Research, 226(2013), 522-535.

He, X. & Fung W. K. (2000). High breakdown estimation for multiple populations with applicatons to discriminant analysis. Journal of Multivariate Analysis, 72, 151-162.

Hubert, M.; Rousseeuw, P. J. & van Aelst, S. (2008). High-breakdown robust multivariate methods. Statistical Science. Institute of Mathematical Statistics, 23(1), 92-119.

Jensen, W. A.; Birch, J. B. & Woodall W. H. (2006). High breakdown estimation methods for phase I multivariate control charts. Technical Report 05-6. Disponible en: http://www.web-e.stat.vt.edu/dept/web-e/tech_reports/TechReport05-6.pdf

Jones-Farmer, L. A., Woodall, W. H., Steiner, S. H. &Champ, C. W. (2014). An overview of phase I analysis for process improvement and monitoring. Journal of Quality Technology, 46(3), 265.

Köksoy, O. (2006). Multiresponse robust design: Mean Square Error (MSE) criterion. Applied Mathematics and Computation, 175, 1716-1729.

Lopuhaä, H. P. (1989). On the Relation Between S-estimators and M-estimators of multivariate location and covariance. The Annals of Statistics, 17, 1662-1683.

Lopuhaä, H. P. & Rousseeuw, P. J. (1991). Breakdown points of affine eqivariant estimators of multivariate location and covariance matrices. The Annals of Statistics, 19 (1991), 229-248.

Maronna, R.A., Martin, D. & Yohai, V. (2006). Robust statistic, ISBN: 978-0-470-01092-1, Wiley Series.

Montgomery, D. (2005). Control estadístico de la calidad, Tercera edición, México: Limusa Wiley.

Nelson, L. S. (1988). Control Charts: Rational Subgroups and Effective Applications. Journal of Quality Technology, 20(1), 73-75.

Pison, G., Van Aelst, S. & Willems, G. (2002). Small Sample Corrections for LTS and MCD. Metrika, 55, 111-123.

R Core Team (2013). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Disponible en: http://www.R-project.org/.

Rocke, D. M. & Woodruff, D. L. (1996). Identificaction of outliers in multivariate data. Journal of the American Statistical Association, 89, 888-896.

Rousseeuw, P. J. & Leroy A. M. (1987). Robust regression and outlier detection. John Wiley and Sons, Inc. New York.

Rousseeuw, P. J. & Van Driessen, K. (1999). A fast algorithm for the minimum covariance determinant estimator. Technometrics, 41, 212-223.

Rousseeuw, P. J. & Van Zomeren, B. C. (1990). Unmasking multivariate outliers and leverage points, Journal of the American Statistical Association, 85, 633-639.

Rousseeuw, P. J. & Yohai, V. J. (1984). Robust regression by means of S-estimators Robust and Nonlinear Time Series (Lecture, Notes in Statistics No 26), cds, J. Frankc, W, Härdle, and R.D. Martin, New York: Springer-Verlag, 256-272.

Salibian-Barrera, M. & Yohai, V. (2006). A fast algorithm for S-regression estimates. Journal of Computational and Graphical Statistics, 15, 414-427.

Schoonhoven, M., Nazir, H. Z., Riaz, M. & Does, R. J. M. M. (2011). Robust location estimaters for the X control chart. Journal of Quality Technology, 43(4), 363-379.

Schoonhoven, M. & Does, Ronald J. M. M. (2012). A robust standard deviation control chart. Technometrics, 54(1), 73-82.

Tatum, L. G. (1997). Robust estimation of the process standard deviation for control charts. Technometrics, 39(2), 127-141.

Todorov, V. (2008). A note on the MCD consistency and small sample correction factors. Unpublished manuscript, in preparation.

Todorov, V. & Filzmore, P. (2009). An object oriented framework for robust multivariate analysis. Journal of Statistical Software, 32(3).

Todorov, V. (2012). Scalable robust estimators with high breakdown point. Disponible en: http://cran.r-project.org/web/packages/rrcov/rrcov.pdf. Consultado 15-03-2013.

Vargas, J. A., (2003). Robust estimation in multivariate control charts for individual observations. Journal of Quality Technology, 35, 367-376.

Vargas, J. A. & Lagos, J. (2007). Comparison of multivariate control charts for process dispersion. Quality Engineering, 19, 191-196.

Variyath, A. M. & Vattathoor, J. (2013). Robust control charts for monitoring process variability in Phase I multivariate individual observations. Journal of Quality and Reliability Engineering, 30 (6), 795-812.

Woodall, W. H. (2000). Controversies and contradictions in statistical process control. Journal of Quality Technology, 32(4), 341-350.

Yañez, S., Gonzalez, N. & Vargas, J. A. (2010). Hotelling´s T2 control charts based on robust estimators. Dyna, 163, 239-247.

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Dugarte Peña, E. y González Álvarez, N. G. (2016). Robustificación de la carta de control multivariada √(|S|) en la fase I de control. Revista de la Facultad de Ciencias, 5(2), 12–37. https://doi.org/10.15446/rev.fac.cienc.v5n2.50666

ACM

[1]
Dugarte Peña, E. y González Álvarez, N.G. 2016. Robustificación de la carta de control multivariada √(|S|) en la fase I de control. Revista de la Facultad de Ciencias. 5, 2 (jul. 2016), 12–37. DOI:https://doi.org/10.15446/rev.fac.cienc.v5n2.50666.

ACS

(1)
Dugarte Peña, E.; González Álvarez, N. G. Robustificación de la carta de control multivariada √(|S|) en la fase I de control. Rev. Fac. Cienc. 2016, 5, 12-37.

ABNT

DUGARTE PEÑA, E.; GONZÁLEZ ÁLVAREZ, N. G. Robustificación de la carta de control multivariada √(|S|) en la fase I de control. Revista de la Facultad de Ciencias, [S. l.], v. 5, n. 2, p. 12–37, 2016. DOI: 10.15446/rev.fac.cienc.v5n2.50666. Disponível em: https://revistas.unal.edu.co/index.php/rfc/article/view/50666. Acesso em: 23 abr. 2024.

Chicago

Dugarte Peña, Edwin, y Nelfi Gertrudis González Álvarez. 2016. «Robustificación de la carta de control multivariada √(|S|) en la fase I de control». Revista De La Facultad De Ciencias 5 (2):12-37. https://doi.org/10.15446/rev.fac.cienc.v5n2.50666.

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Dugarte Peña, E. y González Álvarez, N. G. (2016) «Robustificación de la carta de control multivariada √(|S|) en la fase I de control», Revista de la Facultad de Ciencias, 5(2), pp. 12–37. doi: 10.15446/rev.fac.cienc.v5n2.50666.

IEEE

[1]
E. Dugarte Peña y N. G. González Álvarez, «Robustificación de la carta de control multivariada √(|S|) en la fase I de control», Rev. Fac. Cienc., vol. 5, n.º 2, pp. 12–37, jul. 2016.

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Dugarte Peña, E., y N. G. González Álvarez. «Robustificación de la carta de control multivariada √(|S|) en la fase I de control». Revista de la Facultad de Ciencias, vol. 5, n.º 2, julio de 2016, pp. 12-37, doi:10.15446/rev.fac.cienc.v5n2.50666.

Turabian

Dugarte Peña, Edwin, y Nelfi Gertrudis González Álvarez. «Robustificación de la carta de control multivariada √(|S|) en la fase I de control». Revista de la Facultad de Ciencias 5, no. 2 (julio 1, 2016): 12–37. Accedido abril 23, 2024. https://revistas.unal.edu.co/index.php/rfc/article/view/50666.

Vancouver

1.
Dugarte Peña E, González Álvarez NG. Robustificación de la carta de control multivariada √(|S|) en la fase I de control. Rev. Fac. Cienc. [Internet]. 1 de julio de 2016 [citado 23 de abril de 2024];5(2):12-37. Disponible en: https://revistas.unal.edu.co/index.php/rfc/article/view/50666

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