M. Flores, S. Naya, J. Tarrio-Saavedra
En este trabajo, se aplican y adaptan los procedimientos de detección de atípicos mediante el concepto de profundidad de datos funcionales. Además, se ha abordado el problema de la estimación de los estadísticos k y h de Mandel (utilizados Estudios Interlaboratorio para la detección de aquellos laboratorios que proporcionen medidas más disparejas) desde la novedosa perspectiva del análisis de datos funcionales (FDA). Se estima su distribución mediante la aplicación de bootstrap suavizado.
Por otro lado, se propone un nuevo tipo de gráfico de control de tipo funcional, que permite monitorear datos independientes y dependientes a través de bandas de confianza funcionales. Para esto se utiliza el método bootstrap suavizado para datos independientes y bootstrap por bloques para datos dependientes. Estas nuevas herramientas están integradas en el programa R mediante los paquetes ILS para estudios interlaboratorio y el paquete fda.qcr para gráficos de control para datos funcionales.
Palabras clave: Control de calidad, Gráficos de control, Bootstrap, Depth, Datos Funcionales, Estadística no paramétrica
Programado
X09.5 Sociedad Ecuatoriana de Estadística: Desarrollo de metodologías y herramientas informáticas en los campos de la Calidad y Procesos Espaciales
7 de septiembre de 2016 17:30
Aula 21.06
