O USO DE VARIÁVEIS TRANSFORMADAS NO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS MULTIVARIADOS
Resumo
Alguns autores mostraram que, quando alterações no vetor de médias de um processo multivariado ocorrem tipicamente em direções previsíveis, a estatística mais eficaz para o monitoramento do processo é o valor da projeção do vetor de observações (ou de médias amostrais) em cada uma dessas direções. Neste artigo apresentamos um exemplo de como perturbações independentes não diretamente observáveis podem produzir variações no vetor de variáveis observáveis em direções ortogonais. Também analisamos a eficácia da Análise de Componentes Principais (ACP) em reconhecer tais direções de variação; em particular, identificamos as condições em que a ACP reconhece-as e as condições em que não as reconhece. Finalmente, é apresentada uma comparação de desempenho entre diversos esquemas de controle: gráficos de controle em cada uma das variáveis observáveis, gráficos nos valores das projeções dessas variáveis nas direções conhecidas de variação, e gráficos nas componentes principais. A comparação é baseada nas probabilidades de alarme falso e de alarme verdadeiro, estimadas por simulação.
Palavras-chave: componentes principais; variáveis transformadas; direções de variação.
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