Análisis de los efectos de la existencia de autocorrelación sobre la gráfica c de control de atributos utilizando el modelo Inar(1)

El objetivo central del presente trabajo es analizar las consecuencias que tiene la existencia de correlación en el gráfico; de control de atributos. Para esto se adopta la estrategia de generar datos con distribución similar a una distribución Poisson pero introduciendo autocorrelación, lo que se realiza empleando un modelo autorregresivo entero de orden uno (INAR(1)). Luego se utilizan los datos simulados para analizar el desempeño de la gráfica citada, encontrándose que la capacidad de la misma para detectar cambios en la media del proceso no se ve afectada. Por último, se propone una regla de rachas para detectar salidas de control del proceso debidas a cambios en la autocorrelación y se analiza su desempeño utilizando técnicas de simulación.http://www.epio.org.ar/revista/ediciones-completas.htmlpublishedVersionFil: Buzzi, Sergio M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Llop, Mara. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Riguetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Estadística y Probabilida

Análisis de los efectos de la existencia de autocorrelación sobre la gráfica c de control de atributos utilizando el modelo inar(1)

The central aim of this paper is to analyze the implications of the existence of autocorrelation in the c-chart for attributes control. In order to this, the strategy adopted is to generate data with similar distribution to Poisson distribution but introducing autocorrelation, which is performed using an integer autoregressive model of order one (INAR (1)). Then, the simulated data is used to analyze the performance of the above-mentioned graph, finding that its capacity to detect changes in the process mean is not affected.Finally, we propose a runs rule to detect out of control proceses due to changes in the autocorrelation and we analyze its performance using simulation techniques.El objetivo central del presente trabajo es analizar las consecuencias que tiene la existencia de correlación en el gráfico ?c? de control de atributos. Para esto se adopta la estrategia de generar datos con distribución similar a una distribución Poisson pero introduciendo autocorrelación, lo que se realiza empleando un modelo autorregresivo entero de orden uno (INAR(1)). Luego se utilizan los datos simulados para analizar el desempeño de la gráfica citada, encontrándose que la capacidad de la misma para detectar cambios en la media del proceso no se ve afectada.Por último, se propone una regla de rachas para detectar salidas de control del proceso debidas a cambios en la autocorrelación y se analiza su desempeño utilizando técnicas de simulación