Examinando por Autor "Dianda, Daniela Fernanda"
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Ítem Acceso Abierto Capacidad de procesos en situaciones no convencionales(2008-11-24) Quaglino, Marta Beatriz; Lupachini, Evangelina; Pagura, José Alberto; Dianda, Daniela Fernanda; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.Ítem Acceso Abierto Estimación del desperdicio de alimentos en las grandes cadenas de supermercados en Argentina(2022-04-25) Cuesta, Cristina Beatriz; Vitelleschi, María Susana; Borra, Virginia Laura; Dianda, Daniela Fernanda; García, Guillermo; Secretaría de Ciencia y Tecnología, Facultad de Ciencias Económicas y Estadística, Universidad Nacional de RosarioÍtem Acceso Abierto Estudio de capacidad de sistemas de medida utilizando intervalos de confianza generalizados(2010-11-23) Quaglino, Marta Beatriz; Pagura, José Alberto; Dianda, Daniela Fernanda; Hernández, Lucia Noelia; Puigsubirá, Cristinan.d.Ítem Acceso Abierto Estudio de sistemas de medida con ensayos destructivos. Una aplicación sobre tiempos de producción.(Facultad de Ciencia Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario, 1905-07-02) Pagura, José Alberto; Quaglino, Marta Beatriz; Dianda, Daniela Fernanda; Lupachini, EvangelinaLos estudios de repetibilidad y reproducibilidad fueron diseñados con el propósito de analizar la bondad de los sistemas de medición, análisis cuya importancia radica en el hecho que un sistema inadecuado introducirá variabilidad adicional ocasionando que las mediciones no reflejen el verdadero comportamiento del proceso. El análisis se basa en la cuantificación de la variabilidad asociada al sistema de medición y su posterior comparación con la variabilidad total observada, siendo requerimiento fundamental para ello que resulte factible obtener mediciones repetidas de una misma unidad bajo las mismas condiciones experimentales, de lo contrario, la variabilidad en las mediciones estará confundida con la variabilidad propia de las partes medidas. Tal es el caso en que los ensayos de medición son “destructivos”, esto es, las unidades no son robustas frente al proceso de medición, o bien, las unidades no son temporalmente estables. En este trabajo se exponen diversas alternativas para el caso de estudios R&R con ensayos destructivos y una aplicación particular en un problema real sobre estimación de tiempos de producción en una empresa metalúrgica. El empleo de Modelos Lineales Generalizados permitió obtener estimaciones adecuadas de ciertas Componentes de Variancia, que advirtieron sobre características importantes a mejorar en el proceso de medición.Ítem Acceso Abierto Estudio estadístico de sistemas de medida en ensayos destructivos(2007-11-27) Quaglino, Marta Beatriz; Pagura, José Alberto; Dianda, Daniela Fernanda; Barbiero, Cristina Adriana; Flury, María Isabel; Koegel, Liliana Hilda; Ruggieri, Marta María Antonia; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.Ítem Acceso Abierto Identificación de patrones de expresión génica en plantas rutáceas bajo estrés biótico mediante análisis de conglomerados.(2015-11-18) Papa, Lucía; Quaglino, Marta Beatriz; Dianda, Daniela Fernanda; Orellano, Elena; Daurelio, Lucas; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de RosarioEl objetivo de este trabajo es analizar la expresión génica obtenida de diferentes interacciones entre plantas y patógenos utilizando la tecnología de los microarreglos. En un primer paso se normalizaron los datos, con el fin de identificar y remover fuentes de variación sistemáticas. Una vez normalizados los datos, se realizaron comparaciones de interés entre las interacciones planta-patógeno analizadas, con el objetivo de identificar aquellos genes que se expresaron de manera diferencial. Para esto fue utilizado el ajuste de modelos lineales para la creación de contrastes evaluados a través de la prueba “t” y el método “fold change”, específico para este tipo de datos. Los resultados de las diferentes comparaciones se unificaron en una gran base de datos. De dicha base fueron detectados aquellos genes diferencialmente expresados en al menos un tratamiento. En un paso posterior, con el grupo de genes diferencialmente expresados se realizó un análisis de conglomerados a fin de identificar patrones de comportamiento o co-expresión de los genes. Tanto el análisis como la construcción de los algoritmos para el armado y manipulación de las bases de datos se llevó a cabo utilizando el software estadístico R.Ítem Acceso Abierto Indicadores multivariados de capacidad de procesos. Su eficiencia bajo distribuciones normales(2013-11) Pagura, José Alberto; Quaglino, Marta Beatriz; Hernández, Lucia Noelia; Dianda, Daniela Fernanda; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.Ítem Acceso Abierto Indices multivariados de capacidades de procesos(2011-11-29) Quaglino, Marta Beatriz; Pagura, José Alberto; Dianda, Daniela Fernanda; Hernández, Lucia Noelia; Puigsubirá, Cristina; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.Ítem Acceso Abierto Metodos estadísticos aplicados para la mejora de procesos. Experiencia en una pyme del gran Rosario(2006-11) Quaglino, Marta Beatriz; Pagura, José Alberto; Dianda, Daniela Fernanda; Lupachini, Evangelina; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.Ítem Acceso Abierto Métodos predictivos de data Mining en el control de procesos industriales(2016-11) Dianda, Daniela Fernanda; Quaglino, Marta Beatriz; Pagura, José Alberto; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de RosarioEntre los objetivos principales del análisis de datos en contextos industriales, aparece la predicción, es decir, identificar una función que permita predecir el valor de una respuesta de interés a partir de los valores que toman otras variables consideradas como potenciales predictores de esa respuesta. Los grandes volúmenes de datos que la tecnología actual permite generar y almacenar han hecho necesario el desarrollo de técnicas de análisis alternativas a las tradicionales para lograr este objetivo, que permitan procesar y predecir la respuesta en tiempo real. Englobados bajo la denominación de Data Mining, muchos de estos nuevos métodos están basados en algoritmos automáticos originados mayormente en el ámbito informático. No obstante, la calidad de la información que alimenta a estos procedimientos sigue siendo un factor clave para asegurar la confiabilidad de los resultados. Con esta premisa es que en este trabajo se aborda el estudio del efecto que la presencia de fallas en los dispositivos de medición que originan la información, pueden causar sobre la capacidad predictiva de uno de los métodos disponibles, los árboles de decisión. Las medidas de eficiencia se definen a partir de la comparación con una técnica estadística tradicional, la regresión lineal múltiple. Los resultados señalan que la existencia de errores de medida tiene un efecto diferenciado sobre la capacidad predictiva de los árboles de decisión, según la naturaleza del errorÍtem Acceso Abierto Robustez de indicadores multivariados de capacidad de procesos basados en componentes principales(2014-11) Dianda, Daniela Fernanda; Hernández, Lucia Noelia; Quaglino, Marta Beatriz; Pagura, José Alberto; Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarion.d.