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dc.contributor.advisorWerner, Lianept_BR
dc.contributor.authorMoreira Junior, Roberto de Francept_BR
dc.date.accessioned2012-01-19T01:20:59Zpt_BR
dc.date.issued2011pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/36723pt_BR
dc.description.abstractUma das abordagens para qualidade está na capacidade do produto atender a determinadas necessidades do cliente, sendo que para suas especificações exigidas são necessários mecanismos de monitoramento do processo e medidas que quantifiquem sua capacidade em atendê-las. Os índices de capacidade são medidas adimensionais usadas para quantificar a relação entre o desempenho do processo e os limites de especificação para uma ou mais características, sendo que esta quantificação é essencial para o sucesso de melhorias na qualidade. Índices de capacidade foram propostos para processos multivariados, destacandose o índice de Mingoti e Glória (2003, 2008) para dados com distribuição normal multivariada simétrica, e o índice de Silva e Pinto (2010) que propõem um índice de capacidade para dados com distribuição normal multivariada assimétrica, sendo esta distribuição muito útil quando se deseja ajustar os dados observados com a forma da distribuição normal padrão e suas propriedades, mas com distorção em sua assimetria. Neste artigo foi realizada através de simulação, uma comparação entre estes dois índices de capacidade de processos considerando-se vários cenários diferentes e mostrou que o índice de Mingoti e Glória possui melhor assertividade na determinação da capacidade tanto para dados simétricos como para assimétricos em relação ao índice de Silva e Pinto, que apresentou resultados também satisfatórios, mas prejudicado pela sua formulação que utiliza a média geométrica na determinação do seu valor global.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectDistribuicao normal multivariadapt_BR
dc.titleDesempemho de índices de capacidade de processos multivariados : uma comparação de índices via simulaçãopt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000818409pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Matemática. Departamento de Estatísticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2011pt_BR
dc.degree.graduationEstatística: Bachareladopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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