• 응용통계연구
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• 제31권6호
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• pp.811-823
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• 2018

호텔링 $T^2$ 통계량에 근거한 다변량 관리도는 공정의 이상상태를 식별하는 통계적 공정관리의 강력한 도구 중 하나이다. 다수의 품질 특성치를 동시에 모니터링하는데 사용된다. $T^2$ 관리도를 통해 이상신호가 탐지된다는 것은 평균 벡터의 변화가 있다는 것을 의미하게 된다. 그러나, 이러한 다변량 통계량의 신호는 이상신호에 대한 원인을 식별하기 어렵게 한다. 이 논문에서는 $T^2$ 통계량을 서로 독립인 항으로 분해한 Mason, Young, Tracy (MYT) 분해에 기반한 원인 식별 방법들을 살펴본다. 또한, R 소프트웨어를 사용하여 사례분석을 하고, 모의실험을 통해 각 절차의 성능을 비교 평가해보고자 한다.

• 한국산업경영시스템학회:학술대회논문집
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• 한국산업경영시스템학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.379-386
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• 2002

As the value and relative importance of service industry boosts in modern society, to strengthen competitiveness companies starts to recognize the quality of service as a key component in their business operations. Furthermore, companies that apply the quality of services as their competitive method are concentrating more on the area of quality control. Nevertheless, the previous researches related to this area were more focused on the aspect of measure rather than the control. In this paper, each fractionated customer group in consideration of its characteristics is made in use of estimating the quality of service using the conjoint analysis. The principal variable selective method which a small number of variables is used to control a large number of variables is applied. Hotelling's $T^2$ control chart is applied to administer many relative variables of the quality of service because it is a Multi-item. If abnormal indications appear by adding new data, the method to find and improve variables using MYT decomposition is suggested to apply.