Controle estatístico de processo para dados autocorrelacionados
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2003 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/130854 |
Resumo: | No uso do Controle Estatístico de Processo tradicional (CEP), pressupõe-se que as observações sejam independentes e normalmente distribuídas. Entretanto, em algumas situações práticas a suposição de independência é violada, gerando autocorrelação entre as observações. Essa autocorrelação prejudica o desempenho dos gráficos de controle, causando um aumento na freqüência de alarmes falsos. Essa monografia apresenta métodos que são aplicados em CEP quando os dados estão autocorrelacionados. Para ilustrar o problema, também é apresentado um estudo de caso em que os dados estão autocorrelacionados, onde é aplicado um método para retirar a autocorrelação. |
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Moreira Júnior, Fernando de JesusEcheveste, Marcia Elisa Soares2015-12-09T02:42:20Z2003http://hdl.handle.net/10183/130854000423348No uso do Controle Estatístico de Processo tradicional (CEP), pressupõe-se que as observações sejam independentes e normalmente distribuídas. Entretanto, em algumas situações práticas a suposição de independência é violada, gerando autocorrelação entre as observações. Essa autocorrelação prejudica o desempenho dos gráficos de controle, causando um aumento na freqüência de alarmes falsos. Essa monografia apresenta métodos que são aplicados em CEP quando os dados estão autocorrelacionados. Para ilustrar o problema, também é apresentado um estudo de caso em que os dados estão autocorrelacionados, onde é aplicado um método para retirar a autocorrelação.In traditional Statistical Process Control (SPC) it is assumed that the observations are independent and normally distributed. However, sometimes this assumption of independence is violated causing autocorrelation in observations. This autocorrelation deteriorate the performance of control charts, causing an increase in the frequency of false alarms. This monograph presents methods for applying in SPC when the data are autocorrelated. To illustrate this problem it is presented a study of case that the data are autocorrelated and a method is appJjed to remove the autocorrelation.application/pdfporControle estatístico de processoControle estatístico de processo para dados autocorrelacionadosinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de MatemáticaPorto Alegre, BR-RS2003Estatística: Bachareladograduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000423348.pdf000423348.pdfTexto completoapplication/pdf11432773http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/130854/1/000423348.pdfa4f41bd4af65bb04609b54c99ec3a4c7MD51TEXT000423348.pdf.txt000423348.pdf.txtExtracted Texttext/plain148563http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/130854/2/000423348.pdf.txtffa1e0662886a2f2526c4b10e05bc8bdMD52THUMBNAIL000423348.pdf.jpg000423348.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg953http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/130854/3/000423348.pdf.jpg3130553036190f806214607fffe3cf4bMD5310183/1308542018-10-25 09:46:34.733oai:www.lume.ufrgs.br:10183/130854Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2018-10-25T12:46:34Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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