Hotelling’s T 2 control charts based on robuts estimators

• Sergio Yáñez Canal ^[1] ; Nelfi González ^[1] ; José Alberto Vargas Navas ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional de Colombia

     Universidad Nacional de Colombia

     Colombia

     
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 77, Nº. 163, 2010, págs. 239-247
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Cartas de control T 2 de hotelling basadas en estimadores robustos
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    En presencia de outliers multivariados, durante la Fase I de análisis de datos históricos, la carta de control T 2 , basada en los estimadores usuales del vector de medias y de la matriz de varianzas – covarianzas, se comporta de manera deficiente. Varias alternativas se han propuesto. Entre otras, estimadores basados en el elipsoide de mínimo volumen (MVE) y en el determinante de mínima covarianza (MCD) son potentes para detectar un número razonable de outliers. En este artículo proponemos una carta de control T 2 usando los estimadores S biponderados para los parámetros de localización y dispersión cuando se monitorean observaciones multivariadas individuales. Estudios de simulación muestran que este método supera las cartas T 2 basadas en los estimadores MVE para un número pequeño de observaciones

  • English

    Under the presence of multivariate outliers, in a Phase I analysis of historical set of data, the T 2 control chart based on the usual sample mean vector and sample variance covariance matrix performs poorly. Several alternative estimators have been proposed. Among them, estimators based on the minimum volume ellipsoid (MVE) and the minimum covariance determinant (MCD) are powerful in detecting a reasonable number of outliers. In this paper we propose a T 2 control chart using the biweight S estimators for the location and dispersion parameters when monitoring multivariate individual observations. Simulation studies show that this method outperforms the T 2 control chart based on MVE estimators for a small number of observations.