Modelos Markovianos para Planes CSP de muestreo por aceptación

En este trabajo se presentan modelos para crear planes CSP de muestreo por aceptación a través de modelos matemáticos estadísticos apoyado de las teorías de markov, cadenas de estados de markov y los diferentes planes de muestreo. De esta manera, se diseña un modelo matemático-estadístico bajo los l...

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Autores:
Cohen Jiménez, Jesús R
Mercado Caruso, Nohora Nubia
Pérez Oliveira, Harold
Crissien Borrero, Tito José
Coronado Hernández, Jairo Rafael
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Corporación Universidad de la Costa
Repositorio:
REDICUC - Repositorio CUC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/2215
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/11323/2215
https://repositorio.cuc.edu.co/
Palabra clave:
Modelos matemáticos estadístico
Teorías de markov
Cadenas de estados de markov
Planes de muestreo
Teorías bayesiana
Teoría markoviana
Planes CSP
Statistical mathematical models
Theories of Markov chains
Markov states
Sampling plans
Bayesian theory
Markov theory
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description En este trabajo se presentan modelos para crear planes CSP de muestreo por aceptación a través de modelos matemáticos estadísticos apoyado de las teorías de markov, cadenas de estados de markov y los diferentes planes de muestreo. De esta manera, se diseña un modelo matemático-estadístico bajo los lineamientos de las teorías bayesiana y markoviana de estados probabilísticos aplicados a los planes CSP de muestreo por aceptación en producción continua. Este modelo funciona como medio de control para la reducción de productos no conformes en la entrega a clientes con el propósito de mejorar la productividad y competitividad de la empresa.
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Este modelo funciona como medio de control para la reducción de productos no conformes en la entrega a clientes con el propósito de mejorar la productividad y competitividad de la empresa.In this work presents models of statistical sampling plans for acceptance CSP supported Marcov theories, states of Markov chains and different sampling plans in this way to design a mathematical-statistical model under the guidance of the Bayesian theory and applied probabilistic Markov state CSP plans for acceptance sampling in continuous production function as control means for reducing non-conforming products delivery to customers by the company with production lines of this type, capable of improving competitiveness in international organizations and national and international markets, supported both in the technology resulting in reduced costs and increased productivity.Cohen Jiménez, Jesús R-2c2d28ef-34cb-4bc8-b165-363fa48a86a0-0Mercado Caruso, Nohora Nubia-0000-0001-9261-8331-600Pérez Oliveira, Harold-a6286ad6-9c2d-4e88-95fb-4da72db66f50-0Crissien Borrero, Tito José-ab891c5e-611d-4e9e-83a6-fdfa8fc1722f-0Coronado Hernández, Jairo Rafael-d8e63bd7-6965-4dae-bf59-1489a821811c-0spaRevista EspaciosAtribución – No comercial – Compartir igualinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelos matemáticos estadísticoTeorías de markovCadenas de estados de markovPlanes de muestreoTeorías bayesianaTeoría markovianaPlanes CSPStatistical mathematical modelsTheories of Markov chainsMarkov statesSampling plansBayesian theoryMarkov theoryCSP plansModelos Markovianos para Planes CSP de muestreo por aceptaciónModels Markovian to CSP Plans for acceptance samplingArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionHelfes, H., & Lucantoni. (2006). A Markov Modulated Characterization of Packetized Voice and Data Traffic and Related Statistical Multiplexer Performance. IEEE Journal on Selected Areas in Communications (4), 856 - 868. Millán Naveas, G., & Lefranc Hernández, G. (2010). INCLUSIÓN DE CORRELACIONES TEMPORALES CON DEPENDENCIA A LARGO PLAZO Y PATRONES AUTOSIMILARES EN MODELOS DE REDES IEEE 802.3. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería , 18, 95-104. Franco Cardona, C. J., Velasquez Henao, J. D., & Olaya Morales, Y. (2008). Caracterizacion de la demanda mensual de electricidad en Colombia usando un modelo de componentes no observables. Cuaderno de administraciòn , 221-235. Warren , S. (1994). Neural networks and statistical models. SAS Institute Inc., Cary, NC, USA , 1538-1550. Cybenko, M. (1989). Approximation by superpositions of a sigmoidal function. 2, 303–314. Ken-ichi , F. (1989). the approximate realization of continuous mappings by neural networks. Neural Neworks. Neural Networks , 183–192. Hornik, K. (1989). Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Network , 359-366. Barbosa. (2005). Notas de Clase “CSP con MARKOV". ARMANDO LENIN , T. A., ARISTIZÁBAL VELÁSQUEZ, R. E., & HERMILSON , V. C. (07 de 2010). Estimación de las provisiones esperadas en una institución financiera utilizando modelo logit y probit. Revista ciencias estratégicas , 259-270. Duncan, A. (2001). CONTROL DE CALIDAD Y ESTADISTICA INDUSTRIAL. 1088. DAVID VELÁSQUEZ, J., FRANCO, C. J., & ALONSO GARCÍA, H. (2009). UN MODELO NO LINEAL PARA LA PREDICCIÓN DE LA DEMANDA MENSUAL DE ELECTRICIDAD EN COLOMBIA. 25. Besterfield , D. (1995). Control de Calidad. PRENTICE HALL HISPANOAMERICANA S.A. Araya. (1994). Induction of decision Tree when Examples are Described with Noisy Measurements and with Fuzzy Class Membership. Zhang, G., & Patuwo, E. (1997). Forecasting with artificial neural networks: The state of the art. International Journal of Forecasting , 35-60. H. I. Lee, A., & Wei Wu, C. (2016). A modified variables repetitive group sampling plan with the consideration of preceding lots information. Annals of Operations Research , 355–373. Ortíz Barrios, M. A., & Felizzola Jiménez, H. A. (2014). Metodología miceps para control estadístico de procesos: caso aplicado al proceso de producción de vidrio templado. Prospect , 12 (2), 73-81. Chung-Ho, C. (2016). Optimum process mean setting with specified average outgoing quality limit protection for variable single sampling plan. Journal of Statistics and Management Systems , 19, 499-508. Choy, B., yu, P., & Yeh, l. (2016). A sequential sampling plan for exponential distribution. Sequential Analysis,. Sequential Analysis , 35, 331-336. Safe, H., Kazemzadeh, R., & Gholipour Kanani, y. (Octubre de 2016). A Markov Chain Approach for Double-Objective Economic statistical Design of the Variable Sampling Interval X‾ Control Chart. Communications in Statistics - Theory and Methods .PublicationORIGINALModelos Markovianos para Planes CSP de muestreo por aceptación.pdfModelos Markovianos para Planes CSP de muestreo por aceptación.pdfapplication/pdf462154https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/9c14d7b7-39a8-45e0-a1d1-0b05b12d4805/download7e350e6a0096fa57d6ac1c1f7772a60dMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/7afce6a6-cde3-4eb8-a255-e4d912a15b88/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52THUMBNAILModelos Markovianos para Planes CSP de muestreo por aceptación.pdf.jpgModelos Markovianos para Planes CSP de muestreo por aceptación.pdf.jpgimage/jpeg94746https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/c6f8ff6b-a243-4449-a8c1-9813dd4aa9cf/downloadae5c0510f4b1a7fcc1366fb10f1665c6MD54TEXTModelos Markovianos para Planes CSP de muestreo por aceptación.pdf.txtModelos Markovianos para Planes CSP de muestreo por aceptación.pdf.txttext/plain30383https://repositorio.cuc.edu.co/bitstreams/41824fde-40fe-4885-a385-12235eb9ee90/download6f94c8a3dacc48d57c867cd2aeac2490MD5511323/2215oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/22152024-09-17 11:04:26.38open.accesshttps://repositorio.cuc.edu.coRepositorio de la Universidad de la Costa CUCrepdigital@cuc.edu.coTk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=

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