Testes de hipótese multivariados para matrizes de covariânciasem processos autocorrelacionados com aplicações em controlede qualidade

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Raphael Lennie Fernandes Ribeiro
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; UFMG
• Palavras-chave em Português: Processos multivariados autocorrelacionados; Testes estatísticos para; Modelos VAR(1); Matriz de covariâncias; Estatística
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/ICED-875Q82

Esta dissertação oferece algumas contribuições às áreas de testes de hipótese e de monitoramento de processos multivariados e controle de qualidade. Vários dos procedimentos clássicos de controle de processos multivariados são desenvolvidos assumindo que os vetores de observações são independentes com distribuição normalmultivariada com vetor de médias µ e matriz de covariâncias S. Porém, na prática, é usual encontrar observações autocorrelacionadas. Deste modo, para melhorar o desempenho dos testes estatísticos e a qualidade do monitoramento do processo é necessário levar em consideração a autocorrelação dos vetores de observações. Éessencial usar um modelo estatístico apropriado de séries temporais para modelar o comportamento dos vetores de observações do processo, tendo em conta a estrutura de dependência. Assim como é importante monitorar o vetor de médias, µ, do processo nocaso multivariado, é também importante monitorar a variabilidade do processo. Dessa forma, nesta dissertação avaliamos inicialmente o comportamento de alguns testes estatísticos construídos para o monitoramento de matrizes de covariâncias, que sãoformulados sob a hipótese de independência entre as observações, quando essa suposição é violada