cálculo do nma do gráfico de controle de regressão
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Abstract
<doi>10.12957/cadest.2009.15745
Para a aplicação dos gráficos de controle (GCs), é necessário supor que os dados sejam independente e identicamente distribuídos, quando estas suposições não são satisfeitas o desempenho dos GCs é insatisfatório. Em algumas situações, como quando ocorrem muitas modificações nas variáveis de controle, essas suposições podem não ser satisfeitas. Alternativamente, existe o gráfico de controle de regressão, que consiste no ajuste de um modelo de regressão que relacione a característica de qualidade às variáveis de controle e o posterior monitoramento da mesma em relação ao valor previsto pelo modelo. Este artigo utiliza a simulação de Monte Carlo para obter o Número Médio de Amostras (NMA) para o gráfico de controle de regressão apresentado por Pedrini et al. (2008), além de comparar com outros gráficos similares encontrados na literatura. Os resultados encontrados mostram que o gráfico de controle de regressão apresenta um desempenho satisfatório, sobretudo quando comparado com os demais gráficos.
| Reference Key |
pedrini2014cadernosclculo
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|---|---|
| Authors | ;Danilo Cuzzuol Pedrini;Carla Schwengber ten Caten |
| Journal | bmc medicine |
| Year | 2014 |
| DOI |
10.12957/cadest.2009.15745
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| URL | |
| Keywords |
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