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Aplicações estatísticas na área industrial (2009)

  • Authors:
  • Autor USP: SILVA, GECIRLEI FRANCISCO DA - ICMC
  • Unidade: ICMC
  • Sigla do Departamento: SME
  • Subjects: ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE; PROBABILIDADE (TEORIA;FUNDAMENTOS)
  • Keywords: Análise da capacidade de processos; Analysis of the capacity of process; ComparaçÃæes interlaboratoriais; Distribuição normal assimétrica; DistribuiçÃæes elípticas; Elliptical distributions; Ensaios de proficiência; Interlaboratorial comparisons; Skew normal distributions; Test of proficiency
  • Language: Português
  • Abstract: Apresentamos algumas aplicações de ferramentas estatísticas que são comumente utilizadas na melhoria da qualidade de processos industriais. Inicialmente, desenvolveu-se procedimentos para testar a competência de laboratórios que participam de programas de ensaios de proficiência. Em situações onde os laboratórios medem várias vezes no mesmo ponto, utilizou-se o modelo de erros de medição, proposto por Jaech [39](1985). Além disso, a inferência sobre os parâmetros de tendência aditiva foi generalizada para a classe de distribuiçes elípticas. A competência dos laboratórios é avaliada pelo teste da razão de verossimilhança generalizada, do qual, obtemos a distribuição exata para a estatística proposta. Em situações onde os laboratórios medem várias vezes em vários pontos e a variável em análise apresenta variações naturais, utilizou-se o modelo com erro nas variáveis. Diante disso, vamos estender o modelo estrutural definido em Barnett [13] (1969) para o modelo ultra-estrutural com réplicas. Neste caso, vamos avaliar não somente a tendência aditiva, mas também, a tendência multiplicativa, ou seja, avaliar a linearidade das medições. As estimativas dos parâmetros foram obtidas via procedimento do algorítmo EM, com isso, desenvolvemos os teste de Wald, razão de verossimilhança e escore para avaliar a competência dos laboratórios. Nos dois modelos propostos, generalizamos o erro normalizado (En) sugerido pelo Guia 43 [37] para testar a competência dos laboratórios participantesde programas de ensaio de proficiência. Apresentamos também, um procedimento para calcular índices de performance para processos univariados e multivariados. Nestes casos, consideramos que a distribuição dos dados segue uma distribuição Normal assimétrica. Além disso, apresentamos uma análise de simulação onde concluímos que a presença de assimetria nos dados pode causar interpretações erradas sobre o processo, quando a distribuição assumida para os dados é a Normal
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 10.06.2009
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      SILVA, Gecirlei Francisco da; PINTO JUNIOR, Dorival Leão. Aplicações estatísticas na área industrial. 2009.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2009. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30112011-142703/ >.
    • APA

      Silva, G. F. da, & Pinto Junior, D. L. (2009). Aplicações estatísticas na área industrial. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30112011-142703/
    • NLM

      Silva GF da, Pinto Junior DL. Aplicações estatísticas na área industrial [Internet]. 2009 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30112011-142703/
    • Vancouver

      Silva GF da, Pinto Junior DL. Aplicações estatísticas na área industrial [Internet]. 2009 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30112011-142703/

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