Intervalos de confianza para los índices de capacidad Cpm y Cpmk en procesos estacionarios gaussianos
Los índices de capacidad suministran una medida numérica del ajuste que tiene un proceso a unos límites de especificación preestablecidos. Los procedimientos existentes para construir intervalos de confianza para los índices de capacidad Cpm y Cpmk en procesos estacionarios gaussianos muestran bajos...
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Universidad Nacional de Colombia
2006-12-01
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doaj-f78624948d24422abc29224455eff5ac2020-11-25T00:19:32ZengUniversidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística0120-17512006-12-01292153162S0120-17512006000200002Intervalos de confianza para los índices de capacidad Cpm y Cpmk en procesos estacionarios gaussianosRUBEN DARÍO GUEVARA0JOSÉ ALBERTO VARGAS1Universidad del TolimaUniversidad Nacional de ColombiaLos índices de capacidad suministran una medida numérica del ajuste que tiene un proceso a unos límites de especificación preestablecidos. Los procedimientos existentes para construir intervalos de confianza para los índices de capacidad Cpm y Cpmk en procesos estacionarios gaussianos muestran bajos porcentajes de cobertura. Este artículo presenta una nueva metodología para construir intervalos de confianza para los índices de capacidad Cpm y Cpmk, en procesos estacionarios gaussianos y mediante simulación analiza el porcentaje de cobertura para procesos AR(1).http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-17512006000200002&lng=en&tlng=enAutocorrelationProcess capability analysisProcess capability indicesEstimation |
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Los índices de capacidad suministran una medida numérica del ajuste que tiene un proceso a unos límites de especificación preestablecidos. Los procedimientos existentes para construir intervalos de confianza para los índices de capacidad Cpm y Cpmk en procesos estacionarios gaussianos muestran bajos porcentajes de cobertura. Este artículo presenta una nueva metodología para construir intervalos de confianza para los índices de capacidad Cpm y Cpmk, en procesos estacionarios gaussianos y mediante simulación analiza el porcentaje de cobertura para procesos AR(1). |
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