Árboles de clasificación para el análisis de gráficos de control multivariantes
En control estadístico de la calidad, una de las herramientas más utilizadas son los gráficos de control. El principal problema de los gráficos de control multivariantes radica en que sólo indican que se ha producido un cambio en el proceso, pero no dice cuál o cuáles de las variables son las...
| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Online |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA)
2009
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| Acceso en línea: | https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/1417 |
| Sumario: | En control estadístico de la calidad, una de las herramientas más utilizadas son los gráficos de control. El principal problema de los gráficos de control multivariantes radica en que sólo indican que se ha producido un cambio en el proceso, pero no dice cuál o cuáles de las variables son las que originan este cambio. En la literatura especializada existen muchas aproximaciones para solucionar este problema, si bien, la más utilizada consiste en la descomposición del estadístico T2. En este trabajo se propone un método alternativo mediante la aplicación de árboles de clasificación. Los resultados obtenidos muestran que estos árboles de clasificación constituyen una buena herramienta para completar la interpretación de los gráficos de control multivariantes. |
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