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dc.contributor.authorCosta, Antônio Fernando Branco [UNESP]
dc.contributor.authorMachado, Marcela Aparecida Guerreiro [UNESP]
dc.date.accessioned2014-05-20T15:14:25Z
dc.date.available2014-05-20T15:14:25Z
dc.date.issued2011-06-01
dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1590/S0103-65132011005000029
dc.identifier.citationProdução. Associação Brasileira de Engenharia de Produção, v. 21, n. 2, p. 197-208, 2011.
dc.identifier.issn0103-6513
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/29180
dc.description.abstractOs gráficos conjuntos de e R e S² são os mais utilizados para o monitoramento da média e da dispersão do processo. Com os tamanhos de amostra usuais de 4 e 5, os gráficos de R em uso conjunto são ligeiramente inferior aos gráficos de e S² em uso conjunto em termos da eficiência em detectar alterações no processo. Neste artigo, mostra-se que para o caso multivariado, os gráficos baseados nas médias amostrais padronizadas e amplitudes amostrais (gráfico MRMAX) ou nas médias amostrais padronizadas e variâncias amostrais (gráfico MVMAX) são similares em termos da eficiência em detectar alterações no vetor de médias e/ou na matriz de covariâncias. A familiaridade do usuário com o cálculo de amplitudes amostrais é um aspecto favorável do gráfico MRMAX. Um exemplo é apresentado para ilustrar a aplicação do gráfico proposto.pt
dc.description.abstractThe joint and S² charts are the most common charts used for monitoring the process mean and dispersion. With the usual sample sizes of 4 and 5, the joint and R charts are slightly inferior to the joint and S² charts in terms of efficiency in detecting process shifts. In this article, we show that for the multivariate case, the charts based on the standardized sample means and sample ranges (MRMAX chart) or on the standardized sample means and sample variances (MVMAX chart) are similar in terms of efficiency in detecting shifts in the mean vector and/or in the covariance matrix. User's familiarity with the computation of sample ranges is a point in favor of the MRMAX chart. An example is presented to illustrate the application of the proposed chart.en
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
dc.format.extent197-208
dc.language.isoeng
dc.publisherAssociação Brasileira de Engenharia de Produção
dc.relation.ispartofProdução
dc.sourceSciELO
dc.subjectGráficos de controlept
dc.subjectVetor de médiaspt
dc.subjectMatriz de covariânciapt
dc.subjectProcessos multivariadospt
dc.subjectControl chartsen
dc.subjectMean vectoren
dc.subjectCovariance matrixen
dc.subjectMultivariate processesen
dc.titleMonitoring the mean vector and the covariance ­matrix of multivariate processes with sample means and sample rangesen
dc.title.alternativeMonitoramento do vetor de médias e da matriz de covariâncias de processos multivariados baseado nas médias e nas amplitudes amostraispt
dc.typeArtigo
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.description.affiliationUNESP
dc.description.affiliationUnespUNESP
dc.identifier.doi10.1590/S0103-65132011005000029
dc.identifier.scieloS0103-65132011000200003
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Faculdade de Engenharia, Guaratinguetápt
dc.identifier.fileS0103-65132011000200003.pdf
dc.identifier.lattes6100382011052492
unesp.author.lattes6100382011052492[1]
unesp.author.orcid0000-0003-2133-1098[1]
dc.relation.ispartofsjr0,200
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