Estudio del desempeño del gráfico Poisson Inar(1) Cumsum en el control de la cantidad de no conformidades bajo exceso de ceros
Fil: Buzzi, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.
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2020
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Online Access: | http://hdl.handle.net/11086/16952 |
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author | Buzzi, Sergio Righetti, Andrea Joekes, Silvia |
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collection | Repositorio Digital Universitario |
description | Fil: Buzzi, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina. |
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spelling | rdu-unc.169522023-08-30T13:14:50Z Estudio del desempeño del gráfico Poisson Inar(1) Cumsum en el control de la cantidad de no conformidades bajo exceso de ceros Buzzi, Sergio Righetti, Andrea Joekes, Silvia Control de estadístico de procesos Gráfica Poisson INAR(1) CUMSUM Gráfica “c” Proceso Poisson ZINAR(1) Series de tiempo discretas Fil: Buzzi, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina. Fil: Righetti, Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina. Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina. La Gráfica “c” de Shewart para el control de no conformidades es elaborada suponiendo la independencia de las observaciones. Sin embargo, este supuesto es irreal en el contexto de datos captados a través del tiempo, dado que se espera que exista autocorrelación positiva. Para superar dicho inconveniente, se diseñaron gráficas alternativas como la Poisson INAR(1) CUMSUM. La misma se construye en base a un proceso discreto autorregresivo de orden 1 (INAR(1)) con marginal Poisson. El presente trabajo busca aportar al conocimiento sobre el desempeño de dicha gráfica en el control de la cantidad de no conformidades en procesos autocorrelacionados con exceso de ceros. Para simular datos con esas características, se generan datos originarios de procesos autorregresivos enteros con exceso de ceros de orden uno ZINAR(1) empleando una distribución marginal Poisson. Además, se introducen quiebres estructurales por medio del uso de variables artificiales para modelar cambios en la media del proceso. Una vez simulados los datos, se estudia el desempeño de la gráfica Poisson INAR(1) CUMSUM para detectar cambios en la media del proceso en base a la longitud media de corrida (ARL) bajo diversas configuraciones paramétricas. Finalmente, se comparan los resultados con los obtenidos al aplicar la Gráfica “c” de Shewart. Fil: Buzzi, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina. Fil: Righetti, Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina. Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina. 2020-11-25T22:43:27Z 2020-11-25T22:43:27Z 2020-10 poster http://hdl.handle.net/11086/16952 spa Atribución-NoComercial 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
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