Resumo. Devido a necessidade de se alcançar níveis de precisão cada vez maiores, istoé, reduzir ao máximo os erros de medida, este trabalho considera o modelo de regressão com erro nas variáveis proposto por [3], mais especificamente o modelo aditivo estrutural e o combina a metodologia de construção de gráficos de controle de regressão de [5], desenvolvendo desta forma uma ferramenta inédita e inovadora, denominada gráfico de controle de regressão estrutural. Independente do erro padrão utilizado (erro padrão sobre a reta de regressão ajustada, erro padrão sobre a esperança condicional de Y dado X e o erro padrão sobre um valor predito da variável dependente) pode-se verificar que o gráfico de controle de regressão estrutural monitora de forma satisfatória processos com variáveis relacionadas.

Resumo. Devido a necessidade de se alcançar níveis de precisão cada vez maiores, istoé, reduzir ao máximo os erros de medida, este trabalho considera o modelo de regressão com erro nas variáveis proposto por [3], mais especificamente o modelo aditivo estrutural e o combina a metodologia de construção de gráficos de controle de regressão de [5], desenvolvendo desta forma uma ferramenta inédita e inovadora, denominada gráfico de controle de regressão estrutural. Independente do erro padrão utilizado (erro padrão sobre a reta de regressão ajustada, erro padrão sobre a esperança condicional de Y dado X e o erro padrão sobre um valor predito da variável dependente) pode-se verificar que o gráfico de controle de regressão estrutural monitora de forma satisfatória processos com variáveis relacionadas.