6  Exercice

On considère le jeu de données X qui correspond au suivi de 5 caractéristiques d’une production.

Les 15 premiers prélèvements ont été effectués pour les 10 min et vont servir à mettre en place les limites de contrôle. Les prélèvements suivants (16 à 40) ont été réalisés 6 fois par jour.

6.1 Premier travail : cartes univariées

  • Calculer les limites des cartes sur les 15 premiers points :
library(multiSPC)
load("X.rda")
dim(X)
[1] 40  5  6
X1=X[1:15,,]
k1=dim(X1)[1]
p=dim(X1)[2]
n=dim(X1)[3]
# Pour sélectionner les 15 prélèvements de 6 observations pour la variable 1  
X1[,1,]
             obs 1    obs 2    obs 3    obs 4    obs 5    obs 6
prelev 1  23.76246 23.40527 24.91360 25.41634 23.29637 24.98259
prelev 2  26.47183 24.34791 26.39461 25.38975 24.20868 26.16872
prelev 3  26.04362 25.19139 26.07489 25.45882 24.60888 24.62398
prelev 4  25.10706 25.88083 23.70325 25.34959 23.48259 24.90549
prelev 5  23.61300 23.54233 23.70711 27.18749 24.50389 25.03395
prelev 6  24.72257 24.19010 24.89519 23.95908 25.47115 23.40282
prelev 7  23.28691 24.56824 24.92739 24.70540 26.37064 24.77298
prelev 8  26.08343 24.47033 24.36704 24.87880 26.08653 25.58326
prelev 9  26.18530 24.89157 23.66520 25.22682 24.76154 25.53291
prelev 10 23.52080 23.79163 26.13552 25.10471 24.63480 24.22959
prelev 11 24.58895 24.62262 25.59954 24.86031 24.57686 25.86795
prelev 12 25.40909 25.26060 24.08024 25.38977 25.34972 25.00771
prelev 13 24.43261 24.24110 24.86680 24.02565 24.87711 24.29757
prelev 14 23.78666 24.80767 25.89863 24.23327 25.45326 24.78892
prelev 15 24.43656 24.63109 25.67316 24.21859 25.62118 24.29264

Que peut-on en déduire ?

  • Appliquer les limites de contrôles sur les 25 autres prélèvements et interpréter les résultats.

7 Deuxième travail approche multivariée pour la construction des limites (15 premiers prélèvements)

On va construire deux cartes de contrôle multivariée sur les 15 premières observations afin de calculer les limites de contrôle qui seront utilisées pour les prélèvements en routine (25 dans notre cas).

  • Construire le graphe des corrélations des 5 caractéristiques sur la matrice \(\tilde X\) de dimension \((k,p)\) dont les élements \[\tilde x_{ij}=\frac1{n}\sum_{m=1}^n x_{ijm}.\]

Fonction Moy_X() dans le package multiSPC.

  • Construire la carte de contrôle du \(T^2\) de Hotelling. Que peut on en déduire ? Utiliser la fonction LSC_T2_Hotelling_kn() pour calculer les limites
  • Construire la carte de contrôle du \(T^2\) de Hotelling sur composantes principales à partir de la matrice \(\tilde X\) définie précédemment. Justifier le nombre de composantes choisies.
  • Que peut-on déduire de ces résultats ?

8 Troisième travail approche multivariée pour la construction des cartes à partir des limites précédentes

Pour les 25 derniers prélèvements :

  • Construire la carte du \(T^2\) de Hotelling en utilisant les limites Phase II obtenues à la question précédente.
  • Construire la carte du \(T^2\) de Hotelling sur Composantes principales en utilisant les limites Phase II obtenues à la question précédente.

9 Quatrième travail : Etude des points HC sur les cartes multivariées

  • Les points HC dans la carte du T2 seront étudiés en utilisant la fonction T2_Hotelling_kn_MYT() et en suivant la procédure décrite p20 du cours (CM2).
  • Les points HC de la carte \(T^2\) sur composantes principales seront étudiées par des cartes univariées sur les composantes principales. On interprêtera les résultats à partir du cercle de corrélation. Pour cette carte \(\sigma_I\) sera égal à :

10 Conclusion

Conclure sur l’ensemble des résultats et interpréter les différences de résultats obtenus dans les différentes approches.