A control chart that simultaneously tracks the mean and variance of a normally distributed variable with no compensation effect is defined in this work. This joint control chart is compared to five other charts: an Χ chart, an s² chart, a Reynolds and Ghosh chart, a Repko process capability plot, and a t-statistic chart. The criterion for comparison is the probability of a Type II sampling error. Several out-of-control cases are examined. In the case of Repko, an equation is defined to compute the Type II error probability. The results indicate that the Reynolds and Ghosh statistic is powerful for cases when the variance shifts out of control. The Χ chart is powerful when the mean shifts with moderate changes in the variance. The joint chart is powerful for moderate changes in the mean and variance. / Master of Science

Control charts based on cumulative gauging scores rely on gauge scoring systems used for transforming actual observations into integer gauging scores. In some cases, the gauging scores are easy to obtain by using a mechanical device such as in the go-no-go inspection process. Thus, accurate measurements of selected quality characteristics are not necessary. Also, different control purposes can be achieved p by using different scoring systems. Cumulative gauging score charts based on two pairs of gauges are proposed to control the process mean or the standard deviation by either gauging one or several observations. Both random walk and cusum type cumulative gauging score charts are used. For controlling the process mean and standard deviation at the same time, a cusum type and a two-dimensional random walk type procedure are proposed. A gauging scheme can be applied to multivariate quality control by gauging either x² or T² statistics. A simple multivariate control chart which is based on the multivariate sign score vector is also proposed. The exact run length distribution of these cumulative gauging score charts can be obtained by formulating the procedures as Markov chain processes. For some procedures, the average run length (ARL) can be obtained in a closed form expression by solving a system of difference equations with appropriate boundary conditions. Comparisons based on the ARL show that the cumulative gauging score charts can detect small shifts in the quality characteristic more quickly than the Shewhart type X-chart. The efficiency of the cusum type gauging score chart is close to the regular CUSUM chart. The random walk type gauging score chart is more robust than the Shewhart and CUSUM charts to observations which have heavy a tailed distribution or which are serially correlated. For multivariate quality control. A procedure based on gauging the x² statistic has better performance than the x² chart. Also, a new multivariate control chart procedure which is more robust to the misspecification of the correlation than the x² chart is proposed. / Ph. D.

Assignment (MSc)--Stellenbosch University, 2004. / ENGLISH ABSTRACT: The design of control charts refers to the selection of the parameters implied, including the sample size n, control limit width parameter k, and the sampling interval h. The design of the X -control chart that is based on economic as well as statistical considerations is presently one of the more popular subjects of research. Two assumptions are considered in the development and use of the economic or economic statistical models. These assumptions are potentially critical. It is assumed that the time between process shifts can be modelled by means of the exponential distribution. It is further assumed that there is only one assignable cause. Based on these assumptions, economic or economic statistical models are derived using a total cost function per unit time as proposed by a unified approach of the Lorenzen and Vance model (1986). In this approach the relationship between the three control chart parameters as well as the three types of costs are expressed in the total cost function. The optimal parameters are usually obtained by the minimization of the expected total cost per unit time. Nevertheless, few practitioners have tried to optimize the design of their X -control charts. One reason for this is that the cost models and their associated optimization techniques are often too complex and difficult for practitioners to understand and apply. However, a user-friendly Excel program has been developed in this paper and the numerical examples illustrated are executed on this program. The optimization procedure is easy-to-use, easy-to-understand, and easy-to-access. Moreover, the proposed procedure also obtains exact optimal design values in contrast to the approximate designs developed by Duncan (1956) and other subsequent researchers. Numerical examples are presented of both the economic and the economic statistical designs of the X -control chart in order to illustrate the working of the proposed Excel optimal procedure. Based on the Excel optimization procedure, the results of the economic statistical design are compared to those of a pure economic model. It is shown that the economic statistical designs lead to wider control limits and smaller sampling intervals than the economic designs. Furthermore, even if they are more costly than the economic design they do guarantee output of better quality, while keeping the number of false alarm searches at a minimum. It also leads to low process variability. These properties are the direct result of the requirement that the economic statistical design must assure a satisfactory statistical performance. Additionally, extensive sensitivity studies are performed on the economic and economic statistical designs to investigate the effect of the input parameters and the effects of varying the bounds on, a, 1-f3 , the average time-to-signal, ATS as well as the expected shift size t5 on the minimum expected cost loss as well as the three control chart decision variables. The analyses show that cost is relatively insensitive to improvement in the type I and type II error rates, but highly sensitive to changes in smaller bounds on ATS as well as extremely sensitive for smaller shift levels, t5 . Note: expressions like economic design, economic statistical design, loss cost and assignable cause may seen linguistically and syntactically strange, but are borrowed from and used according the known literature on the subject. / AFRIKAANSE OPSOMMING: Die ontwerp van kontrolekaarte verwys na die seleksie van die parameters geïmpliseer, insluitende die steekproefgrootte n , kontrole limiete interval parameter k , en die steekproefmterval h. Die ontwerp van die X -kontrolekaart, gebaseer op ekonomiese sowel as statistiese oorwegings, is tans een van die meer populêre onderwerpe van navorsing. Twee aannames word in ag geneem in die ontwikkeling en gebruik van die ekonomiese en ekonomies statistiese modelle. Hierdie aannames is potensieel krities. Dit word aanvaar dat die tyd tussen prosesverskuiwings deur die eksponensiaalverdeling gemodelleer kan word. Daar word ook verder aangeneem dat daar slegs een oorsaak kan wees vir 'n verskuiwing, of te wel 'n aanwysbare oorsaak (assignable cause). Gebaseer op hierdie aannames word ekonomies en ekonomies statistiese modelle afgelei deur gebruik te maak van 'n totale kostefunksie per tydseenheid soos voorgestel deur deur 'n verenigende (unified) benadering van die Lorenzen en Vance-model (1986). In hierdie benadering word die verband tussen die drie kontrole parameters sowel as die drie tipes koste in die totale kostefunksie uiteengesit. Die optimale parameters word gewoonlik gevind deur die minirnering van die verwagte totale koste per tydseenheid. Desnieteenstaande het slegs 'n minderheid van praktisyns tot nou toe probeer om die ontwerp van hulle X -kontrolekaarte te optimeer. Een rede hiervoor is dat die kosternodelle en hulle geassosieerde optimeringstegnieke té kompleks en moeilik is vir die praktisyns om te verstaan en toe te pas. 'n Gebruikersvriendelike Excelprogram is egter hier ontwikkel en die numeriese voorbeelde wat vir illustrasie doeleindes getoon word, is op hierdie program uitgevoer. Die optimeringsprosedure is maklik om te gebruik, maklik om te verstaan en die sagteware is geredelik beskikbaar. Wat meer is, is dat die voorgestelde prosedure eksakte optimale ontwerp waardes bereken in teenstelling tot die benaderde ontwerpe van Duncan (1956) en navorsers na hom. Numeriese voorbeelde word verskaf van beide die ekonomiese en ekonomies statistiese ontwerpe vir die X -kontrolekaart om die werking van die voorgestelde Excel optimale prosedure te illustreer. Die resultate van die ekonomies statistiese ontwerp word vergelyk met dié van die suiwer ekomomiese model met behulp van die Excel optimerings-prosedure. Daar word aangetoon dat die ekonomiese statistiese ontwerpe tot wyer kontrole limiete en kleiner steekproefmtervalle lei as die ekonomiese ontwerpe. Al lei die ekonomies statistiese ontwerp tot ietwat hoër koste as die ekonomiese ontwerpe se oplossings, waarborg dit beter kwaliteit terwyl dit die aantal vals seine tot 'n minimum beperk. Hierbenewens lei dit ook tot kleiner prosesvartasie. Hierdie eienskappe is die direkte resultaat van die vereiste dat die ekonomies statistiese ontwerp aan sekere statistiese vereistes moet voldoen. Verder is uitgebreide sensitiwiteitsondersoeke op die ekonomies en ekonomies statistiese ontwerpe gedoen om die effek van die inset parameters sowel as van variërende grense op a, 1- f3 , die gemiddelde tyd-tot-sein, ATS sowel as die verskuiwingsgrootte 8 op die minimum verwagte kosteverlies sowel as die drie kontrolekaart besluitnemingsveranderlikes te bepaal. Die analises toon dat die totale koste relatief onsensitief is tot verbeterings in die tipe I en die tipe II fout koerse, maar dat dit hoogs sensitief is vir wysigings in die onderste grens op ATS sowel as besonder sensitief vir klein verskuiwingsvlakke, 8. Let op: Die uitdrukkings ekonomiese ontwerp (economic design), ekonomies statistiese ontwerp (economic statistical design), verlies kostefunksie (loss cost function) en aanwysbare oorsaak (assignable cause) mag taalkundig en sintakties vreemd voordoen, maar is geleen uit, en word so gebruik in die bekende literatuur oor hierdie onderwerp.

[pt] Este trabalho propõe um gráfico de controle EWMA para observações individuais ou médias amostrais, com a constante de amortecimento variando entre dois valores de acordo com o valor mais recente da estatística EWMA, para obter detecção mais rápida de alterações pequenas a moderadas na média do processo, e sem a complexidade operacional apresentada por outros esquemas adaptativos, pois o tamanho da amostra e o intervalo de amostragem são mantidos fixos. Já existe um outro trabalho propondo a variação da constante de amortecimento dos gráficos EWMA, mas com base em outro critério: Capizzi e Masarotto (2003). O esquema EWMA adaptativo foi combinado com limites de Shewhart para os valores individuais (ou médias amostrais), para acelerar a detecção de grandes deslocamentos da média do processo, também sem aumento da complexidade operacional. Os NMA1´s - números esperados de amostras até um sinal verdadeiro - foram calculados por um método de aproximação numérica usando um modelo matemático por cadeias de Markov, e comparados com os do esquema EWMA tradicional (com parâmetros fixos) e com os do esquema adaptativo de Capizzi e Masarotto (2003). O esquema proposto tende a fornecer NMA1´s menores para alterações na média acima de 1,0 desvio-padrão, e o esquema de Capizzi e Masarotto (2003) tende a fornecer NMA1´s menores para pequenas alterações. Ambos os esquemas possuem melhor desempenho que o gráfico EWMA com parâmetros fixos. Uma vantagem que pode se tornar decisiva para a adoção do esquema proposto é a simplicidade dos cálculos requeridos para o monitoramento. / [en] This work proposes an EWMA process control chart for individual observations or subgroup averages, in which the smoothing constant varies between two values according to the most recent value of the EWMA statistic, in order to achieve faster detection of small to moderate shifts in the process mean, and without the operational complexities presented by other adaptive schemes, since its sample size and sampling interval do not vary. There is one other work proposing the adaptive variation of the smoothing constant of EWMA charts, but based on a different criterion: Capizzi and Masarotto (2003). The adaptive EWMA scheme was combined with Shewhart limits for the individual values (or subgroup averages), to enhance its sensitivity to large shifts, again with no extra operational burden. The out-of-control average run lengths (ARL1´s) were calculated through a numerical approximation method based on a Markov chain model. The ARL1´s were compared of the proposed scheme, of the traditional (fixed parameter) EWMA chart and of Capizzi and Masarottos´s adaptive EWMA scheme. The proposed scheme generally provides the shortest ARL1´s for shifts in the mean above one standard deviation, and Capizzi and Masarotto´s scheme tends to outperform it for smaller shifts. Both schemes perform better than the fixed parameter EWMA. An advantage that can become decisive for the adoption of the proposed scheme is the simplicity of the calculations required for the monitoring.

Recently, in the health surveillance area, control charts have been proposed to decide if the morbidity or mortality of a specific disease reached an epidemic level. This thesis is composed by 3 papers. In the first two papers, CUSUM and EWMA control charts were proposed to monitor count time series with seasonal and trend effects using the Generalized Autoregressive and Moving Average models (GARMA), instead of the independent Generalized Linear Model (GLM) as it is usually used in practice. Different statistics based on transformations, for variables that follow a Negative Binomial distribution, were used in these control charts. In the second paper, two new statistics were proposed based on the ratio of log-likelihood function. Different scenarios describing disease profiles were considered to evaluate the effect of omission of serial correlation in EWMA and CUSUM control charts. The performance of CUSUM and EWMA charts when the serial correlation is neglected in the regression model was measure in terms of average run length (ARL). In summary, when the autocorrelation is neglected, fitting a pure GLM instead of a GARMA model will lead to an increase of false alarms. However, no statistics among the tested ones seem to be robust, in a sense to produce the smallest increase of false alarms in all scenarios. In general, all monitored statistics presented a smaller ARL_0 for higher values of autocorrelation. \\\\ In the last paper, the GARMA models (p, q) with p and q simultaneously different from zero were studied since that two features were observed in practice. One is the multicollinearity, which may lead to a non-convergence of the maximum likelihood, using iteratively reweighted least squares. The second is the inclusion of the same lagged observations into the autoregressive and moving average components confounding the interpretation of the parameters. In a general sense, simulation studies show that the modified model provide estimators closer to the parameters and offer confidence intervals with higher coverage percentage than obtained with the GARMA model, but some restrictions in the parametric space are imposed to guarantee the stationarity of the process. Also, a real data analysis illustrate the GARMA-M fit for daily hospilatization rates of elderly people due to respiratory diseases from October 2012 to April 2015 in São Paulo city, Brazil. / Recentemente, no campo da saúde, gráficos de controle têm sido propostos para monitorar a morbidade ou a mortalidade decorrentes de doenças. Este trabalho está composto por três artigos. Nos dois primeiros artigos, gráficos de controle CUSUM e EWMA foram propostos para monitorar séries temporais de contagens com efeitos sazonais e de tendência usando os modelos Generalized autoregressive and moving average models (GARMA), em vez dos modelos lineares generalizados (GLM), como usualmente são utilizados na prática. Diferentes estatísticas baseadas em transformações, para variávies que seguem uma distribuição Binomial Negativa, foram usadas nestes gráficos de controle. No segundo artigo foram propostas duas novas estatísticas baseadas na razão da função de log-verossimilhança. Diferentes cenários que descrevem perfis de doenças foram considerados para avaliar o efeito da omissão da correlação serial nesses gráficos de controle. Este impacto foi medido em termos do Average Run Lenght (ARL). Notou-se que a negligência da correlação serial induz um aumento de falsos alarmes. Em geral, todas as estatísticas monitoradas apresentaram menores valores de ARL_0 para maiores valores de autocorrelação. No entanto, nenhuma estatística entre as consideradas mostrou ser mais robusta, no sentido de produzir o menor aumento de falsos alarmes nos cenários considerados. No último artigo, foram estudados os modelos GARMA (p, q) com p e q simultaneamente diferentes de zero, uma vez que duas características foram observadas na prática. A primeira é a presença de multicolinearidade, que induz à não-convergência do método de máxima verossimilhança usando mínimos quadrados ponderados reiterados. A segunda é a inclusão dos mesmos termos defasados nos componentes autorregressivos e de médias móveis. Um modelo modificado, GARMA-M, foi apresentado para lidar com a multicolinearidade e melhorar a interpretação dos parâmetros. Em sentido geral, estudos de simulação mostraram que o modelo modificado fornece estimativas mais próximas dos parâmetros e intervalos de confiança com uma cobertura percentual maior do que a obtida nos modelos GARMA. No entanto, algumas restrições no espaço paramétrico são impostas para garantir a estacionariedade do processo. Por último, uma análise de dados reais ilustra o ajuste do modelo GARMA-M para o número de internações diárias de idosos devido a doenças respiratórias de outubro de 2012 a abril de 2015 na cidade de São Paulo, Brasil.

O combate ao roubo de veículos requer monitoramento constante e ações policiais para alterar a logística de rondas. A proposta deste trabalho é apresentar uma aplicação de como monitorar o índice de roubo de veículos nos 93 distritos da cidade de São Paulo e estabelecer alertas quando houver um aumento da criminalidade que é considerado fora do padrão histórico. Para modelar a taxa de roubo em todos os distritos da cidade foi utilizado o modelo STARMA (Spatio-Time Autoregressive Moving Average) que incorpora dependência espaço-temporal. Já para os gráficos de controle foram utilizados o MEWMA (Multivariate Exponentially Weighted Moving Average) e o MCUSUM (Multivariate Cumulative Sum) direcionado para capturar aumentos. Os resultados indicaram que o MCUSUM teve um tempo de reação a aumentos da criminalidade menor que o MEWMA. Além disso, foi testado como seria o tempo de reação dessas estatísticas sem a presença da componente espacial do modelo STARMA e o resultado foi uma reação incorreta, com aumento de falsos positivos. Palavras-chaves: logística, gráficos de controle, STARMA, MCUSUM, MEWMA. / A constant monitoring and police actions to change the routes of patrol vehicles are some requirements to act against the vehicle theft. The purpose of this dissertation is to present an application of monitoring the vehicle theft rates by control charts in the 93 police districts of the city of SãoPaulo. The control charts are built to detect increases in the crime rates, so a signal is triggered in regions where the crime rates are considered abnormal from the historical pattern. A STARMA (Spatio-Time Autoregressive Moving Average) model that incorporates space-time dependency is used to model the rate of robbery in all districts. MEWMA (Multivariate Exponentially Weighted Moving Average) and the MCUSUM (Multivariate Cumulative Sum) are built to meet some performance criteria. The results pointed out that MCUSUM outperforms MEWMA to capture increases in crime. Additionally earlier false alarms are observed in both charts as consequences when spatial components of STARMA model are wrongly omitted.

Esta dissertação apresenta o uso de técnicas para o estudo de layout e avaliação de desempenho do setor de radiologia de um hospital universitário. A dissertação foi elaborada em formato de três artigos científicos, cujos temas e objetivos são: (i) aplicar a análise de conglomerados como etapa preliminar do planejamento sistemático de layout (Systematic Layout Planning – SLP) para planejar o layout do setor de radiologia de um hospital universitário; (ii) realizar uma revisão sistemática das técnicas e conceitos adotados para planejar layouts em ambientes hospitalares; e (iii) usar cartas de controle para avaliar o desempenho dos médicos do setor de radiologia de um hospital universitário. Os métodos desenvolvidos para os itens (i) e (iii) foram avaliados através da aplicação de estudos de caso, em exemplos com dados reais. Os métodos propostos para o item (i) foram adaptados especificamente para este caso. Para o item (ii) a metodologia proposta foi de pesquisa exploratória e descritiva, buscando referências na literatura para estudar e discorrer acerca do tema. Para o item (iii), o método foi implementado na prática em um ambiente onde existem apenas estudos de caráter conceitual. Os métodos apresentaram resultados satisfatórios em todos os casos. No primeiro artigo, chegou-se a um layout considerado ideal, separando zonas de ruído e de silêncio, e potencialmente melhorando a produtividade do setor de radiologia. Já no segundo artigo, conceitos, premissas e técnicas sobre o planejamento de layout em hospitais foram apresentados e difundidos, e lacunas e direcionamentos da pesquisa foram apontados. No terceiro artigo, foi possível avaliar o desempenho dos radiologistas através das cartas de controle e calcular a capacidade do processo usando os índices Cp e Cpk. / This study presents the use of techniques for the layout study and performance evaluation in a radiology sector of an university hospital. The study was performed in the form of three scientific articles, whose themes and objectives are: (i) to apply clustering analisys as the preliminary step of Systematic Layout Planning (SLP) to plan the layout of the radiology sector of a universitary hospital; (ii) to carry out a systematic review of the techniques and concepts adopted to plan layouts in hospital settings; and (iii) to use control charts to evaluate the performance of radiologists in a university hospital. The methods developed for items (i) and (iii) were evaluated through the application of case studies in examples with real data. The proposed methods for item (i) were adapted specifically for this case. For item (ii), the methodology proposed was exploratory and descriptive, seeking references in the literature to study and discuss the subject. For item (iii), the method was performed in a case study in an environment where there are only conceptual studies. The methods presented satisfactory results in all cases. In the first article, we reached an ideal layout, separating zones by noise and silence, and potentially improving the productivity of the radiology sector. In the second article, concepts, premises and techniques about layout planning in healthcare were presented and disseminated, gaps and directions of the research were pointed out. In the third article, it was possible to evaluate the performance of the radiologists through the control charts and to calculate the capacity of the process using the indexes Cp and Cpk.

Recently, in the health surveillance area, control charts have been proposed to decide if the morbidity or mortality of a specific disease reached an epidemic level. This thesis is composed by 3 papers. In the first two papers, CUSUM and EWMA control charts were proposed to monitor count time series with seasonal and trend effects using the Generalized Autoregressive and Moving Average models (GARMA), instead of the independent Generalized Linear Model (GLM) as it is usually used in practice. Different statistics based on transformations, for variables that follow a Negative Binomial distribution, were used in these control charts. In the second paper, two new statistics were proposed based on the ratio of log-likelihood function. Different scenarios describing disease profiles were considered to evaluate the effect of omission of serial correlation in EWMA and CUSUM control charts. The performance of CUSUM and EWMA charts when the serial correlation is neglected in the regression model was measure in terms of average run length (ARL). In summary, when the autocorrelation is neglected, fitting a pure GLM instead of a GARMA model will lead to an increase of false alarms. However, no statistics among the tested ones seem to be robust, in a sense to produce the smallest increase of false alarms in all scenarios. In general, all monitored statistics presented a smaller ARL_0 for higher values of autocorrelation. \\\\ In the last paper, the GARMA models (p, q) with p and q simultaneously different from zero were studied since that two features were observed in practice. One is the multicollinearity, which may lead to a non-convergence of the maximum likelihood, using iteratively reweighted least squares. The second is the inclusion of the same lagged observations into the autoregressive and moving average components confounding the interpretation of the parameters. In a general sense, simulation studies show that the modified model provide estimators closer to the parameters and offer confidence intervals with higher coverage percentage than obtained with the GARMA model, but some restrictions in the parametric space are imposed to guarantee the stationarity of the process. Also, a real data analysis illustrate the GARMA-M fit for daily hospilatization rates of elderly people due to respiratory diseases from October 2012 to April 2015 in São Paulo city, Brazil. / Recentemente, no campo da saúde, gráficos de controle têm sido propostos para monitorar a morbidade ou a mortalidade decorrentes de doenças. Este trabalho está composto por três artigos. Nos dois primeiros artigos, gráficos de controle CUSUM e EWMA foram propostos para monitorar séries temporais de contagens com efeitos sazonais e de tendência usando os modelos Generalized autoregressive and moving average models (GARMA), em vez dos modelos lineares generalizados (GLM), como usualmente são utilizados na prática. Diferentes estatísticas baseadas em transformações, para variávies que seguem uma distribuição Binomial Negativa, foram usadas nestes gráficos de controle. No segundo artigo foram propostas duas novas estatísticas baseadas na razão da função de log-verossimilhança. Diferentes cenários que descrevem perfis de doenças foram considerados para avaliar o efeito da omissão da correlação serial nesses gráficos de controle. Este impacto foi medido em termos do Average Run Lenght (ARL). Notou-se que a negligência da correlação serial induz um aumento de falsos alarmes. Em geral, todas as estatísticas monitoradas apresentaram menores valores de ARL_0 para maiores valores de autocorrelação. No entanto, nenhuma estatística entre as consideradas mostrou ser mais robusta, no sentido de produzir o menor aumento de falsos alarmes nos cenários considerados. No último artigo, foram estudados os modelos GARMA (p, q) com p e q simultaneamente diferentes de zero, uma vez que duas características foram observadas na prática. A primeira é a presença de multicolinearidade, que induz à não-convergência do método de máxima verossimilhança usando mínimos quadrados ponderados reiterados. A segunda é a inclusão dos mesmos termos defasados nos componentes autorregressivos e de médias móveis. Um modelo modificado, GARMA-M, foi apresentado para lidar com a multicolinearidade e melhorar a interpretação dos parâmetros. Em sentido geral, estudos de simulação mostraram que o modelo modificado fornece estimativas mais próximas dos parâmetros e intervalos de confiança com uma cobertura percentual maior do que a obtida nos modelos GARMA. No entanto, algumas restrições no espaço paramétrico são impostas para garantir a estacionariedade do processo. Por último, uma análise de dados reais ilustra o ajuste do modelo GARMA-M para o número de internações diárias de idosos devido a doenças respiratórias de outubro de 2012 a abril de 2015 na cidade de São Paulo, Brasil.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Franciele_Caovila_Follador.pdf: 1528184 bytes, checksum: 6375f43a0bd9e310e3ff73fe5f0552e9 (MD5) Previous issue date: 2010-07-01 / Water is a natural resource, biochemical component, a way of life of all species, a source for social and cultural values, a factor of production. The water pollution harms human health and the natural environment. In the characterization of water quality, we use variables that represent physical-chemical and biological indicators of water quality, which represent impurities when they exceed established values. To assess quickly and efficiently these data that indicate the environmental situation, especially the water quality, it can use technical tools of statistical process control. Thus, this study sought to evaluate the tools of statistical process control in assessing the water quality of Mandurim water to compare with CONAMA Resolution 357/2005, and identify which is the best control chart for such a process and calculate the Index of Water Quality (WQI), trophic index, univariate and multivariate process capability index. To assess the water quality of Mandurim river it was performed a literature search and a field research with data from collections made from 2003 to 2009 totaling 30 samples. The 1st point was located upstream, in the geographic coordinates Latitude: 26 º 11 '11 "South and Longitude: 53 º 06' 01" West, at an altitude of 637m. The 2nd point is downstream, near the mouth of Mandurim River, Rio Marrecas, located in the geographic coordinates Latitude: 26 º 08 '03 "South and Longitude: 53 º 06' 08" West, and altitude of 563m. The parameters chosen to evaluate water quality were: dissolved oxygen (DO), temperature of the water, total and fecal coliforms, biochemical oxygen demand (BOD), chemical oxygen demand, phosphorus, hydrogen potential, nitrogen, total solids, turbidity. The analysis of the data was through individuals Shewhart control charts, exponentiated weighted moving average (EWMA), cumulative sum (Cusum), univariate and multivariate process capability index, index of water quality, trophic index. With the exception of variable pH, the variables at all control points showed high variability in the data. In the CUSUM chart, it was observed the variables of pH, nitrogen, BOD, total solids, temperature and downstream DO, phosphorus, turbidity upstream, which processes showed to be out of statistical control by submitting more than two points above or below the limits of the chart. Among the EWMA chart, the upstream OD parameter and the nitrogen and total solids downstream parameters showed with points above or below of the control limits, and this chart was more effective when working with water quality, followed by Shewhart and CUSUM. The multivariate control chart is advantageous from the standpoint that it saves time in tracking and analyzed several parameters simultaneously. The bivariate correlations between variables of water quality showed a high correlation between the COD and BOD, beyond values greater than 0.05 in most parameters, justifying the correlation between variables. The WQI has resulted upstream 91 and downstream 86, considered as excellent quality. The TSI was considered good, since is below 44 shows a very low amount of organic matter. For the process capability index, it was observed except for pH, nitrogen, temperature, solids upstream and downstream, that the processes of the other variables are not able to meet the specifications. The results presented as a multivariate index 0.52 to 0.41 upstream and downstream, following the WQI. In the other words, when the WQI increases the capability index process also increase. / A água é um recurso natural, componente bioquímico, meio de vida de todas as espécies, componente de valores sociais e culturais, fator de produção. Sua poluição prejudica a saúde humana e o ambiente natural. Na caracterização da qualidade da água, utilizam-se algumas variáveis que representam suas características físico-químicas e biológicas, os indicadores de qualidade da água, que representam impurezas quando ultrapassam a certos valores estabelecidos. Para avaliar de forma rápida e eficiente esses dados que indicam a situação ambiental, principalmente a qualidade da água, utilizam-se técnicas de controle estatístico do processo. Desta forma, este trabalho buscou utilizar as ferramentas de controle estatístico do processo na avaliação da qualidade da água do rio Mandurim, a fim de comparar dados com a Resolução 357/2005 do CONAMA, além de identificar qual a melhor carta de controle para tal processo e calcular o Índice de Qualidade da Água - IQA, índice trófico e índice de capacidade do processo univariado e multivariado. Para avaliar a qualidade da água do rio Mandurim foi realizada pesquisa bibliográfica, bem como pesquisa de campo com dados de coletas realizadas de 2003 a 2009, perfazendo 30 amostras. O 1º ponto, situado a montante, localiza-se nas coordenadas geográficas de Latitude: 26º 11 11 Sul e Longitude: 53º 06' 01" Oeste, a uma altitude de 637m. O 2º ponto, situado a jusante, próximo da foz do rio Mandurim, no Rio Marrecas, está localizado nas coordenadas geográficas de Latitude: 26º 08 03 Sul e Longitude: 53º 06' 08" Oeste, e altitude de 563m. As variáveis escolhidas para avaliação da qualidade da água foram: oxigênio dissolvido, temperatura da água, coliformes fecais, coliformes totais, demanda bioquímica de oxigênio, demanda química de oxigênio, fósforo, potencial hidrogeniônico, nitrogênio, sólidos totais e turbidez. A análise dos dados se deu através de cartas de controle individuais de Shewhart, média móvel exponencialmente ponderada, soma acumulativa, multivariada e índice de capacidade de processo univariado e multivariado, índice de qualidade da água e índice trófico. Com exceção da variável pH, as demais variáveis verificadas em todos os pontos de controle apresentaram elevada variabilidade dos dados. Nas cartas de CUSUM observaram-se os parâmetros: pH, nitrogênio, DBO, sólidos totais, temperatura a jusante e OD, fósforo, turbidez a montante, em que seus processos mostraram-se fora de controle estatístico por apresentarem mais de dois pontos acima ou abaixo dos limites do gráfico. Dentre as cartas MMEP, o parâmetro OD montante e os parâmetros nitrogênio e sólidos totais jusante mostraram-se com pontos acima ou abaixo dos limites de controle, tendo sido estas cartas, seguidas pela Shewhart e CUSUM, mais eficazes quando se trabalha com qualidade de água. O gráfico de controle multivariado é vantajoso do ponto de vista do tempo no monitoramento e da análise de vários parâmetros ao mesmo tempo. As correlações bivariadas entre as variáveis de qualidade da água mostraram alta correlação entre as variáveis DQO e DBO, além de valores maiores de 0,05 na maioria dos parâmetros, justificando correlação entre as variáveis. O IQA teve como resultado a montante 91 e a jusante 86, sendo considerado de qualidade ótima. O índice de estado trófico foi considerado bom, pois abaixo de 44 apresenta baixa quantidade de matéria orgânica. Para o índice de capacidade do processo, observou-se que, com exceção do pH, nitrogênio, temperatura, sólidos a montante e jusante, os processos das outras variáveis não são capazes de cumprir as especificações. O índice multivariado apresentou como resultados 0,52 a montante e 0,41 a jusante, acompanhando o IQA, ou seja, quando o IQA aumenta o índice de capacidade de processo também aumenta.

Esta tese apresenta a modelagem e o monitoramento de características de qualidade do tipo fração, que apresentam valores restritos ao intervalo [0,1] A motivação inicial é que a característica de qualidade do tipo fração pode ser melhor aproximada pela distribuição de probabilidade Beta e, geralmente, a modelagem e o monitoramento utilizados não supõem tal distribuição. Desta forma, os objetivos desta tese são: (i) Propor uma sistemática para seleção de modelos paramétricos considerando a classificação das variáveis resposta e das variáveis explicativas; (ii) Propor uma modelagem da fração não conforme com enfoque no modelo de regressão Beta e no modelo linear generalizado; (iii) Propor uma nova carta de controle (CC), Carta Beta, para monitorar características de qualidade do tipo fração (p), com adaptação dos limites de controle a distribuição Beta; (iv) Propor uma CC baseada em modelos Beta para monitorar características de qualidade do tipo fração em função das variáveis de controle do processo; e (v) Propor uma CC baseada em modelos Beta por componentes principais para monitorar características de qualidade do tipo fração em função das variáveis de controle multicolineares. As cartas de controle propostas foram avaliadas através da aplicação de estudos de caso, exemplos retirados da literatura e comparação do número médio de amostras (NMA) via simulação de Monte Carlo. Os modelos de regressão propostos para modelagem de características de qualidade do tipo fração apresentam flexibilidade de escolha da função de ligação, bom desempenho no ajuste e precisão das estimativas dos efeitos das variáveis. As cartas de controle propostas detectaram mais rapidamente todas as alterações induzidas, apresentando melhor desempenho em comparação as outras cartas similares encontradas na literatura. Conclui-se que as ferramentas propostas são adequadas para a modelagem e o monitoramento de características de qualidade do tipo fração. / This thesis presents the modeling and monitoring of the type fraction quality characteristics, which have values confined in the [0,1]-interval. The main motivation is that the type fraction quality characteristics can be better approximated by the Beta probability distribution and generally used for modeling and monitoring not assumes this distribution. Thus, the objectives are: (i) propose a systematic for selecting parametric models considering the classification of the response and explanatory variables; (ii) propose a modeling of the fraction nonconforming items using the Beta regression model and generalized linear model; (iii) propose a new control chart (CC), Beta Charts, to monitor the type fraction quality characteristics (p), with adaptation of the control limits based in the Beta distribution; (iv) propose a Beta model-based to monitor the type fraction quality characteristics adjusted by control variables of the process, and (v) propose a Beta model-based control charts by principal components to monitor the type fraction quality characteristics adjusted by control variables multicollinearity. The proposed control charts were evaluated by application of case studies, numeric examples taken from literature and comparison the average run length (ARL) using Monte Carlo simulation. The proposed regression models for modeling of the type fraction quality characteristics have shown flexibility to choose link function, good performance on the fit and accuracy of estimates of the effects. The proposed control charts detected more quickly all changes induced, showing better performance compared to other similar control charts defined in literature. It is concludes that the proposed tools are appropriate for modeling and monitoring of the type fraction quality characteristics.