Comparing Mingoti and Glória's and Niverthi and Dey's multivariate capability indexes

Mingoti, Sueli Aparecida; Glória, Fernando Augusto Alves

doi:10.1590/s0103-65132008000300014

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“…Instead of using Σ v * v , Mingoti and Oliverira suggested to use the variance and covariance information contained in Γ (0) matrix to calculate the

C_{p}^{m}

and

C_{pk}^{m}

proposed by Mingoti and Glória . The

C_{p}^{m}

is defined as

C_{p}^{m} = min \{C_{italicpi}^{m}, i = 1, 2, \dots, v\}

where

C_{italicpi}^{m} = \frac{US L_{i} - LS L_{i}}{2 σ_{i} C_{italicra}}

, USL i is the UCL s of the i th quality characteristics, LSL i is the LCL s of the i th quality characteristics, and σ i is the process standard deviation of the i th quality characteristics.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Developing New Multivariate Process Capability Indices for Autocorrelated Data

Pan

Huang

2013

Qual. Reliab. Engng. Int.

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Traditionally, the process capability index is developed assuming that the process output data are independent and follow normal distribution. However, in most environmental cases, the process data have more than one quality characteristic and exhibit property of autocorrelation. We propose two novel multivariate process capability indices for autocorrelated data, NMAC p and NMAC pm , for the nominal-the-best case. For the smaller-the-better case, Γ(0) is used to modify the ND index and a new multivariate autocorrelated process capability index NMAC pu is derived.Furthermore, a simulation study is conducted to compare the performance of the various multivariate autocorrelated indices. The simulation results show that the actual nonconforming rates can be correctly reflected by our proposed indices, which outperform the previous C p m , MC p , MC pm , NMC p , NMC pm , and ND indices under different time series models. Thus, our proposed capability indices can be used in evaluating the performance of multivariate autocorrelated processes. Finally, a realistic example in hydrological application further demonstrates the usefulness of our proposed capability indices.

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“…Instead of using Σ v * v , Mingoti and Oliverira suggested to use the variance and covariance information contained in Γ (0) matrix to calculate the

C_{p}^{m}

and

C_{pk}^{m}

proposed by Mingoti and Glória . The

C_{p}^{m}

is defined as

C_{p}^{m} = min \{C_{italicpi}^{m}, i = 1, 2, \dots, v\}

where

C_{italicpi}^{m} = \frac{US L_{i} - LS L_{i}}{2 σ_{i} C_{italicra}}

, USL i is the UCL s of the i th quality characteristics, LSL i is the LCL s of the i th quality characteristics, and σ i is the process standard deviation of the i th quality characteristics.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Developing New Multivariate Process Capability Indices for Autocorrelated Data

Pan

Huang

2013

Qual. Reliab. Engng. Int.

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“…Segundo Mingoti (2003), o princípio da máxima verossimilhança pode ser aplicado mesmo em situações em que a distribuição amostral envolvida não é normal, apesar dos softwares estatísticos usuais construírem uma função discriminante apenas para dados com distribuição normal. Devido a esse aspecto, deve-se tomar cuidado, ao fazer a análise discriminante computacionalmente, pois os resultados obtidos com a análise terão validade se as variáveis originais forem normais ou se permitirem uma aproximação para a distribuição normal.…”

Section: Comentários De Pré-condiçőesunclassified

Análise discriminante das relações entre fatores estratégicos, indústria e desempenho em organizações brasileiras atuantes na indústria manufatureira

Gonçalves¹,

Dias²,

Muniz

2008

Rev. adm. contemp.

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Com o objetivo de identificar quais os fatores discriminantes do desempenho positivo ou negativo das empresas atuantes em ambiente turbulento, foram estudadas empresas brasileiras inseridas no setor de indústria manufatureira, ativas no período entre 1996 e 2001, caracterizado por intensas alterações nos cenários macroeconômicos nacional e mundial, e coletados dados financeiros e macroeconômicos de fonte secundária. Visando ao entendimento das relações do desempenho das empresas em foco com as diversas variáveis macro e microeconômicas determinantes do ambiente competitivo, da orientação estratégica e do contexto macroeconômico, é proposto um modelo discriminante. Como metodologia de mensuração e análise das relações entre as variáveis dependente e independentes, foi adotado o método estatístico multivariado de análise discriminante. Como resultado foram identificadas as posturas estratégicas de exposição ao risco; o endividamento de longo prazo; e a participação de mercado como discriminantes do resultado das organizações estudadas, considerado em termos de lucro ou prejuízo.

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“…Embora tenha sido inicialmente formulada para tratamento de dados geológicos (Matheron 1963), a metodologia de Geoestatística (Cressie, 1993) pode ser utilizada em outros contextos como na estimação de casos diagnosticados de AIDS nos municípios de Minas Gerais (Mingoti & Pantuzzo, 1998;Mingoti, Rosa & Leite, 2001), na estimação da taxa de mortalidade infantil (Cressie, 1993), ou na estimação da variabilidade de processos industriais (Mingoti & Fidelis, 2001) entre outros. Basicamente a metodologia de Geoestatística pode ser aplicada quando se tem uma amostra aleatória de uma variável resposta contínua, na qual cada elemento amostral tem suas coordenadas de localização.…”

Section: A Metodologia De Geoestatística Em Séries Temporaisunclassified

PrevGeo - A geoestatística aplicada em estudos de séries temporais: uma comparação com os métodos de Holt-Winters e Box e Jenkins

Mingoti¹,

Glória²

2006

P&P

Self Cite

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Neste artigo, apresentamos uma comparação de três metodologias utilizadas em séries temporais: a de Geoestatística, de Holt-Winters e Box-Jenkins. A comparação é feita utilizando-se duas séries reais extraídas do artigo de Pellegrini & Fogliatto (2000) no qual os autores ajustam os modelos de Holt-Winters e o de Box-Jenkins. Para obtenção das previsões via metodologia de Geoestatística, utilizou-se o programa computacional PrevGeo especialmente desenvolvido por Mingoti, Glória e Neves (2001). Este programa funciona junto ao software estatístico Minitab for Windows ® . e é muito fácil de ser utilizado. As séries tratadas neste estudo correspondem, respectivamente, à demanda mensal de um produto fabricado por uma empresa do ramo de plásticos, localizada no Rio Grande do Sul, e à demanda mensal de uma determinada marca de refrigerantes (Montgomery et al., 1990). O objetivo deste trabalho é mostrar que a metodologia de Geoestatística proposta em Mingoti e Neves (1999), é um método automático de fácil implementação, e que pode resultar em previsões satisfatórias.

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Comparing Mingoti and Glória's and Niverthi and Dey's multivariate capability indexes

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Developing New Multivariate Process Capability Indices for Autocorrelated Data

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Análise discriminante das relações entre fatores estratégicos, indústria e desempenho em organizações brasileiras atuantes na indústria manufatureira

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