Aproximación al control estadístico de calidad mediante variables multidimensionales

El objeto de este trabajo es definir unas técnicas estadísticas-matemáticas que permitan plantear y resolver el tema del Control de Calidad multidimensional con variables correlacionadas. Planteada y justificada la necesidad de utilización de variables multidimensionales para caracterizar individuos...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Lario Esteban, Francisco-Cruz
Tipo de recurso: artículo
Fecha de publicación:1980
País:España
Institución:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Repositorio:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Idioma:español
OAI Identifier:oai:upcommons.upc.edu:2099/4388
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/2099/4388
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Survival Analysis
Estadística
Classificació AMS::62 Statistics::62N Survival analysis and censored data
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spelling Aproximación al control estadístico de calidad mediante variables multidimensionalesApproximation to the statistichal control by means of multivariate variablesLario Esteban, Francisco-CruzSurvival AnalysisEstadísticaClassificació AMS::62 Statistics::62N Survival analysis and censored dataEl objeto de este trabajo es definir unas técnicas estadísticas-matemáticas que permitan plantear y resolver el tema del Control de Calidad multidimensional con variables correlacionadas. Planteada y justificada la necesidad de utilización de variables multidimensionales para caracterizar individuos estadísticos complejos, se pasa revista a técnica de Identificación y Análisis de Datos, -Análisis Discriminante y k-vecino más próximo (k-NN 6 k-Nearest Neighbor)-, (se caracteriza el Reconocimiento de Formas, -Pattern-Recognition-, mediante los Identificadores anteriores actuando sobre muestras de aprendizaje) y al estimar los Errores de Mala-Identificación, se puede plantear ya un plan de Control de Calidad. Se ha obtenido de este modo un Programa que establece un Plan de Control de Calidad en la Recepción, sobre variable aleatoria multidimensional normal, mediante una muestra de Aprendizaje inicial supervisada.This paper is aimed at defining statistical-mathematical techniques to solve the problem of multivariate quality control with correlated variables. Once the need of using multivariate variables has been justified in order to characterize complex statistical individuals, the techniques of identification and multivariate analysis, discriminant analysis and k-nearest neighbour (K-NN) are reviewed. Pattern recognition is characterized through the former identifiers acting on learning samples, and when estimating bad-identification errors a quality control plan can be already set up. In this way, a program has been obtained which establishes a quality control plan, at the reception stage, on standard multivariate random variables by means of an initial learning sample with professor supervision.Universitat Politècnica de Barcelona. Centre de Càlcul19801980-09-0120082008-02-28journal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501NAhttp://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43info:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/2099/4388reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPCinstname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Spainhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/es/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:upcommons.upc.edu:2099/43882026-05-27T15:37:01Z
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