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.v5n2.50666Palabras 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)
Descargas
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.
Cómo citar
APA
ACM
ACS
ABNT
Chicago
Harvard
IEEE
MLA
Turabian
Vancouver
Descargar cita
Licencia
Derechos de autor 2016 Revista de la Facultad de Ciencias
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores o titulares del derecho de autor de cada artículo confieren a la Revista de la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional de Colombia una autorización no exclusiva, limitada y gratuita sobre el artículo que una vez evaluado y aprobado se envía para su posterior publicación ajustándose a las siguientes características:
1. Se remite la versión corregida de acuerdo con las sugerencias de los evaluadores y se aclara que el artículo mencionado se trata de un documento inédito sobre el que se tienen los derechos que se autorizan y se asume total responsabilidad por el contenido de su obra ante la Revista de la Facultad de Ciencias, la Universidad Nacional de Colombia y ante terceros.
2. La autorización conferida a la revista estará vigente a partir de la fecha en que se incluye en el volumen y número respectivo de la Revista de la Facultad de Ciencias en el Sistema Open Journal Systems y en la página principal de la revista (https://revistas.unal.edu.co/index.php/rfc/index), así como en las diferentes bases e índices de datos en que se encuentra indexada la publicación.
3. Los autores autorizan a la Revista de la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional de Colombia para publicar el documento en el formato en que sea requerido (impreso, digital, electrónico o cualquier otro conocido o por conocer) y autorizan a la Revista de la Facultad de Ciencias para incluir la obra en los índices y buscadores que estimen necesarios para promover su difusión.
4. Los autores aceptan que la autorización se hace a título gratuito, por lo tanto renuncian a recibir emolumento alguno por la publicación, distribución, comunicación pública y cualquier otro uso que se haga en los términos de la presente autorización.
5. Todos los contenidos de la Revista de la Facultad de Ciencias, están publicados bajo la Licencia Creative Commons Atribución – No comercial – Sin Derivar 4.0.
MODELO DE CARTA DE PRESENTACIÓN y CESIÓN DE DERECHOS DE AUTOR