Graficos Multivariantes Aplicados Al Control Estadistico De La Ca Lidad

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DESCRIPCIÓN

Esta monografía presenta una introducción al uso de gráficos multivariantes en control estadístico de calidad. El extendido uso de métodos estadísticos en el control de procesos y el carácter multidimensional del concepto de calidad, están produciendo un rápido avance en las aplicaciones de técnicas estadísticas en este campo. Se pretende ofrecer al lector una visión intuitiva y básica de los principales gráficos de control multivariantes, sus características, aplicaciones e interpretación de resultados. Junto a los gráficos "clásicos" (T2, MEWMA o MCUSUM), y sin ánimo de ser exhaustivos, se abordan los problemas producidos por el incumplimiento de los supuestos básicos, presentando metodologías y gráficos adaptados a la falta de normalidad, la existencia de autocorrelación o la presencia de observaciones anómalas en los datos originales. Se incluye, asimismo, la aplicación de estas técnicas a un caso real, ejemplificando su uso y mostrando su idoneidad y sus ventajas sobre los gráficos clásicos.
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INFORMACIÓN

NOMBRE DEL ARCHIVO: Graficos Multivariantes Aplicados Al Control Estadistico De La Ca Lidad.pdf

TAMAÑO DEL ARCHIVO: 4,80 MB

ISBN: 9788497455237

AUTOR(A): Vv.aa.

FECHA: 2010

Fijaremos el eje medio comprobado y las fronteras de control. a).-Estableceremos cual deber ser la particularidad de Calidad.- la variante que escogimos para dibujar en esta grafica X-R debemos tener en cuenta que debe ser una particularidad dentro de Calidad y cuantificable. b).- Seleccionaremos la magnitud de la sub-agrupación.-

Para el entendimiento del Control Estadístico de Procesos no es necesario ser un experto en estadística, pero es preciso recordar al menos los puntos que se describen a continuación. a) Distribución Normal o Campana de Gauss. La distribución normal es desde luego la función de

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