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Indicadores multivariados de capacidad de procesos. Su eficiencia bajo distribuciones normales

dc.citation.titleDecimoctavas Jornadas "Investigaciones en la Facultad" de Ciencias Económicas y Estadísticaes
dc.contributor.organizerSecretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarioes
dc.creatorPagura, José Alberto
dc.creatorQuaglino, Marta Beatriz
dc.creatorHernández, Lucia Noelia
dc.creatorDianda, Daniela Fernanda
dc.date.accessioned2017-07-26T12:00:43Z
dc.date.available2017-07-26T12:00:43Z
dc.date.issued2013-11
dc.description.abstractn.d.es
dc.description.filFil: Pagura, José Alberto - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario- Argentinaes
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.issn1668-5008es
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2133/7560
dc.language.isospaes
dc.relation.publisherversionhttps://www.fcecon.unr.edu.ar/web-nueva/investigacion/actas-de-las-jornadas-anualeses
dc.rightsopenAccesses
dc.rights.holderFacultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentinaes
dc.rights.textAtribución – No Comercial – Compartir Igual (by-nc-sa)es
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/*
dc.subjectn.d.es
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dc.titleIndicadores multivariados de capacidad de procesos. Su eficiencia bajo distribuciones normaleses
dc.typeconferenceObject
dc.typedocumento de conferencia
dc.typeacceptedVersion
dc.type.collectioncomunicaciones
dc.type.versionacceptedVersiones

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Dianda y otros_ indicadores multivariados.pdf
Tamaño:
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Descripción:
El avance de las técnicas de análisis multivariado de datos producido durante las últimas décadas, ha hecho posible que se produjera una transición desde el control univariado de los procesos hacia la consideración de diversas variables de calidad de manera simultánea, proveyendo las herramientas necesarias para tratar al problema precisamente como un problema multivariado. La ventaja de este tratamiento frente al enfoque usual de analizar por separado cada una de las características de calidad de interés, es que los nuevos procedimientos propuestos tienen en cuenta la estructura de correlación entre las variables de calidad. Estas propuestas, según el enfoque que han considerado para construir los índices, pueden clasificarse en cuatro categorías: 1) índices basados en cociente de volúmenes, entre la región de variación natural del proceso y la región de especificación, 2) índices definidos haciendo uso del análisis de componentes principales, 3) índices basados en las probabilidades de producir productos fuera de especificación, y 4) otros enfoques diversos, tales como los índices basados en la función de pérdida, en extensiones de los índices univariados y las propuestas de vectores de capacidad multidimensionales. En este trabajo, se enfocan comparativamente algunas de las alternativas propuestas en las dos primeras categorías. Entre los índices basados en cociente de volúmenes de regiones, se consideran la propuesta inicial debida a W. Taam et al. (1993), el índice , y una propuesta reciente debida a H. Shahriari et al. (2009), el índice . Entre los índices definidos mediante componentes principales se considera el propuesto inicialmente por F. K. Wang et al. (1998) y la propuesta de R. L. Shinde et al. (2008) que sugiere una mejora al índice de Wang. Se lleva a cabo un estudio por simulación cuyo objetivo es evaluar la capacidad de estos indicadores para identificar distintas situaciones de alejamiento del producto respecto de las especificaciones Las comparaciones del comportamiento de cada índice se llevan a cabo frente a diferentes escenarios que combinan número de variables, intensidad de las asociaciones entre ellas, tamaños de muestra y capacidad del proceso
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