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dc.contributor.authorConto López, Romario Ademir
dc.contributor.authorGonzález Alvarez, Nelfi Gertrudis
dc.date.accessioned2018-09-05T21:16:17Z
dc.date.available2018-09-05T21:16:17Z
dc.date.issued2018-03-05
dc.identifier.citationConto López, R. A. & González Alvarez, N. G. (2018). Control estadístico de la media con datos censurados a intervalo. Ciencia en Desarrollo, 9(1), 89-96. https://doi.org/10.19053/01217488.v9.n1.2018.4668. http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/2147spa
dc.identifier.issn2462-7658
dc.identifier.urihttp://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/2147
dc.description1 recurso en línea (páginas 89-96).spa
dc.description.abstractEn ocasiones, durante el monitoreo de procesos no es posible realizar mediciones exactas sobre las unidades observadas, por lo que se deberá trabajar con observaciones censuradas y, debido a esto, no sería apropiada una aplicación directa de las cartas de control tipo Shewhart tradicionales. Teniendo en cuenta esta situación, se debe recurrir a cartas de control que consideren el tipo de censura presente y una distribución adecuada para los datos. Para el caso de monitoreo sobre datos con censura a intervalo, bajo un esquema de inspección donde las unidades buenas son las que quedan censuradas y por ende se presenta alta censura en estado estable del proceso, se proponen tres cartas de control para , donde en cada una se imputa la censura de manera diferente, asumiendo distribución normal para la variable cuya media se controla, y censura tipo I. En la primera carta, cada observación censurada se reemplaza por el valor esperado condicional (CEV), en la segunda, se remplaza por el valor del límite superior de censura, y en la tercera, se remplaza por un valor aleatorio de una uniforme dentro del intervalo de censura. Mediante simulación se estudia la potencia en la detección de desviaciones de la media para las cartas propuestas y se compara con la carta Shewhart tradicional que ignora la censura.spa
dc.description.abstractOccasionally, during the statistical process monitoring it is not possible to make measurements with precision on the observed units; therefore, it should be necessary to work with censored observations. Consequently, a direct application of the traditional Shewhart control charts would not be appropriate. Under these circumstances, it should be implemented control charts that include both the censoring involved and a suitable distribution for the resulting data. Under an inspection scheme, where no defective units are censored and a high censoring is presented on the stable state of the process, three control charts for are proposed, in the case of monitoring interval-censored data. Each of them has a different way to impute the censored data. In the first one, each censored observation is replaced by its conditional expected value (CEV); in the second one, the censored data is replaced by the upper limit of the interval which the censored data belongs to, and in the third one, it is replaced by a random value of a uniform distribution within the censoring interval, considering a typical distribution and censoring type I. The power for detecting deviations from the mean for the proposed charts is compared by means of simulation with the Shewhart chart that ignores censoring.eng
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Pedagógica y Tecnológica de Colombiaspa
dc.rightsCopyright (c) 2018 Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombiaspa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/spa
dc.sourcehttps://revistas.uptc.edu.co/index.php/ciencia_en_desarrollo/article/view/4668/pdfspa
dc.titleControl estadístico de la media con datos censurados a intervalospa
dc.title.alternativeStatistical control of the mean in presence of interval-censored dataeng
dc.typeArtículo de revistaspa
dc.description.notesBibliografía: página 96.spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501spa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dc.identifier.doi10.19053/01217488.v9.n1.2018.4668
dc.relation.referencesH. S. Steiner y J. R. Mackay, “Monitoring processes with highly censored data”, Journal of Quality Technology, vol. 32, no. 3, pp. 199- 208, 2000.spa
dc.relation.referencesJ. Vargas y T. Montaño, “Carta de control CEV X para distribuciones Weibull con datos censurados”, Revista Colombiana de Estadística, vol. 28, no. 2, pp. 125-139, 2005.spa
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dc.relation.referencesB. Sadeghpour y M. Taghizadeh, “Optimal cusum control chart for censored reliability data with Log-logistic distribution", Computational Methods in Science and Technology, vol. 21, no. 4, pp. 221-227, 2015.spa
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dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)spa
dc.subject.armarcControl de calidad
dc.subject.armarcControl de calidad - Métodos estadísticos
dc.subject.armarcAnálisis multivariante
dc.subject.armarcMejoramiento de procesos
dc.subject.proposalCartas de controlspa
dc.subject.proposalCensuraspa
dc.subject.proposalMonitoreo de procesosspa
dc.relation.ispartofjournalCiencia en Desarrollo;Volumen 9, número 1 (Enero-Junio 2018)spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/ARTspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa


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