Resumen de Árboles de clasificación para el análisis de gráficos de control multivariantes

Matías Gámez Martínez , Esteban Alfaro Cortés, José Luis Alfaro Navarro, Noelia García Rubio

• español

  En control estad´?stico de la calidad, una de las herramientas m´as utilizadas son losgr´aficos de control. El principal problema de los gr´aficos de control multivariantesradica en que s´olo indican que se ha producido un cambio en el proceso, pero nodice cu´al o cu´ales de las variables son las que originan este cambio. En la literaturaespecializada existen muchas aproximaciones para solucionar este problema, si bien,la m´as utilizada consiste en la descomposici´on del estad´?stico T2. En este trabajo sepropone un m´etodo alternativo mediante la aplicaci´on de ´arboles de clasificaci´on. Losresultados obtenidos muestran que estos ´arboles de clasificaci´on constituyen una buenaherramienta para completar la interpretaci´on de los gr´aficos de control multivariantes.Palabras clave: Control estad´?stico de la calidad, T2 de Hotelling, ´Arboles de clasificaci´on.

• English

  In statistical quality control, one of the most widely used tools are the controlcharts. The main problem of the multivariate control charts lies in that they onlyindicate that a change in the process has happened, but they do not show whichvariable or variables are the source of this change. In the specialized literature thereare many approaches to tackle this problem, although the most usual consists on thedecomposition of the T2 statistic. In this research, we propose an alternative methodthrough the application of classification trees. The results show that this methodconstitutes a good tool to help to interpret the multivariate control charts.Keywords: Statistic Process Control, T2 Hotelling, Classification trees.