Un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas normales y no normales, de variables correlacionadas y no correlacionadas

DOI: https://doi.org/10.26439/ing.ind2020.n038.4814 En el análisis de capacidad de procesos multivariados existen muchos índices que solo se aplican cuando los datos son normales y otros cuando los datos son no normales; lo mismo ocurre cuando las variables de calidad están correlacionadas y no c...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autor principal:	Erasmo Rafael Salazar
Formato:	article
Lenguaje:	EN ES
Publicado:	Universidad de Lima 2020
Materias:	índice de capacidad de proceso multivariado índice de capacidad univariado distribución no normal distribución normal métodos estadísticos Technology (General) T1-995 Industrial engineering. Management engineering T55.4-60.8
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/a5994da9363a491284bd509cc2a510e0
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:doaj.org-article:a5994da9363a491284bd509cc2a510e0
record_format	dspace
spelling	oai:doaj.org-article:a5994da9363a491284bd509cc2a510e02021-12-02T19:33:09ZUn índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas normales y no normales, de variables correlacionadas y no correlacionadas1025-99292523-6326https://doaj.org/article/a5994da9363a491284bd509cc2a510e02020-07-01T00:00:00Zhttps://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Ingenieria_industrial/article/view/4765https://doaj.org/toc/1025-9929https://doaj.org/toc/2523-6326DOI: https://doi.org/10.26439/ing.ind2020.n038.4814 En el análisis de capacidad de procesos multivariados existen muchos índices que solo se aplican cuando los datos son normales y otros cuando los datos son no normales; lo mismo ocurre cuando las variables de calidad están correlacionadas y no correlacionadas. En este trabajo se propone un índice de capacidad multivariado CPME, desarrollado bajo el uso inicial de un índice univariado, según sea el caso normal o no normal, y cualquier correlación entre variables, para luego, a través de una función característica, extenderlo para el caso multivariado. Este índice puede ser aplicado para todos los casos anteriores. Como utilidad, presentamos ejemplos de aplicación de esta alternativa sobre un conjunto de datos reales y simulados, donde se encontró un amplio desempeño del índice propuesto frente a otros de capacidad similares.Erasmo Rafael SalazarUniversidad de Limaarticleíndice de capacidad de proceso multivariadoíndice de capacidad univariadodistribución no normaldistribución normalmétodos estadísticosTechnology (General)T1-995Industrial engineering. Management engineeringT55.4-60.8ENESIngeniería Industrial, Iss 038, Pp 67-92 (2020)
institution	DOAJ
collection	DOAJ
language	EN ES
topic	índice de capacidad de proceso multivariado índice de capacidad univariado distribución no normal distribución normal métodos estadísticos Technology (General) T1-995 Industrial engineering. Management engineering T55.4-60.8
spellingShingle	índice de capacidad de proceso multivariado índice de capacidad univariado distribución no normal distribución normal métodos estadísticos Technology (General) T1-995 Industrial engineering. Management engineering T55.4-60.8 Erasmo Rafael Salazar Un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas normales y no normales, de variables correlacionadas y no correlacionadas
description	DOI: https://doi.org/10.26439/ing.ind2020.n038.4814 En el análisis de capacidad de procesos multivariados existen muchos índices que solo se aplican cuando los datos son normales y otros cuando los datos son no normales; lo mismo ocurre cuando las variables de calidad están correlacionadas y no correlacionadas. En este trabajo se propone un índice de capacidad multivariado CPME, desarrollado bajo el uso inicial de un índice univariado, según sea el caso normal o no normal, y cualquier correlación entre variables, para luego, a través de una función característica, extenderlo para el caso multivariado. Este índice puede ser aplicado para todos los casos anteriores. Como utilidad, presentamos ejemplos de aplicación de esta alternativa sobre un conjunto de datos reales y simulados, donde se encontró un amplio desempeño del índice propuesto frente a otros de capacidad similares.
format	article
author	Erasmo Rafael Salazar
author_facet	Erasmo Rafael Salazar
author_sort	Erasmo Rafael Salazar
title	Un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas normales y no normales, de variables correlacionadas y no correlacionadas
title_short	Un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas normales y no normales, de variables correlacionadas y no correlacionadas
title_full	Un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas normales y no normales, de variables correlacionadas y no correlacionadas
title_fullStr	Un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas normales y no normales, de variables correlacionadas y no correlacionadas
title_full_unstemmed	Un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas normales y no normales, de variables correlacionadas y no correlacionadas
title_sort	un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas normales y no normales, de variables correlacionadas y no correlacionadas
publisher	Universidad de Lima
publishDate	2020
url	https://doaj.org/article/a5994da9363a491284bd509cc2a510e0
work_keys_str_mv	AT erasmorafaelsalazar unindicedecapacidaddeprocesosparadistribucionesmultivariadasnormalesynonormalesdevariablescorrelacionadasynocorrelacionadas
_version_	1718376398392918016

Un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas normales y no normales, de variables correlacionadas y no correlacionadas

Ejemplares similares