Monitoreo de perfiles no lineales en Fase II mediante enfoques basados en datos funcionales
Se proponen tres metodologías para monitorear perfiles univariados no lineales en Fase II que son comparadas con otro enfoque mediante simulación, basadas en métodos bootstrap para datos funcionales. También se presenta un ejemplo con datos reales obtenidos en un proceso de producción de azúcar de r...
- Autores:
-
Acevedo Cruz, Nicolás
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/59582
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/59582
http://bdigital.unal.edu.co/57142/
- Palabra clave:
- 51 Matemáticas / Mathematics
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Perfil
Carta de control
Datos funcionales
Bootstrap
Distancia multivariada de Mahalanobis
Profundidad funcional
Profile, control chart
Functional data
Multivariate Mahalanobis distance,
Functional depth
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | Se proponen tres metodologías para monitorear perfiles univariados no lineales en Fase II que son comparadas con otro enfoque mediante simulación, basadas en métodos bootstrap para datos funcionales. También se presenta un ejemplo con datos reales obtenidos en un proceso de producción de azúcar de remolacha. |
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