Estudio de la Carta Ewma en presencia de datos auto correlacionados

Autores/as

  • Joaquín González Borja
  • Javier Páez Páez

DOI:

https://doi.org/10.31908/19098367.798

Palabras clave:

Cartas de control, promedios móviles ponderados exponencialmente, datos auto correlacionados, modelo de promedios móviles auto regresivos

Resumen

Las cartas de control son aplicadas tradicionalmente a procesos industriales, asumiendo que la secuencia de las observaciones no presenta auto correlación, pero en la práctica esta condición es violada con frecuencia. La presencia de auto correlación tiene un serio impacto sobre el funcionamiento de la carta, causando un incremento sustancial en la frecuencia de falsas alarmas. El presente artículo introduce la forma de construcción e implementación de la carta de promedios móviles ponderados exponencialmente (EWMA), en presencia de datos auto correlacionados propuesta por Montgomery, D.C. y Mastrangelo, C.M. (1991), mediante una rutina de programación y su aplicación a un modelo de promedios móviles auto regresivos ARMA (p, q), obtenidos a través de simulación.

Descargas

Los datos de descarga aún no están disponibles.

Biografía del autor/a

  • Joaquín González Borja

    Maestría en Ciencias Estadísticas Profesional en Matemáticas con énfasis en Estadística Docente Universidad Católica Popular del Risaralda

  • Javier Páez Páez

    Profesional en Matemáticas con énfasis en Estadística Docente Universidad del Tolima

Referencias

Box, G.E.P. y Jenkins, G.M. (1976). Time Series Analysis, Forecasting, and Control. Holden Day, Oakland, CA.

Brockwell, P.J. y Davis, R.A. (1996). Introduction to Time Series and Forecasting. Springer-Verlag, New York.

Hunter, J.S. (1986). The Exponentially Weighted Moving Average. Journal of Quality Technology 18, pp. 203-209.

Montgomery, D.C. (1991). Introduction to Statistical Quality Control. 2 nd ed., John Wiley Sons, New York, NY.

Montgomery, D.C. y Mastrangelo, C.M. (1991). Some Statistical Process Control Methods for Auto correlated Data. Journal of Quality Technology 23, Nº 3. pp 179-204.

Roberts, S.W. (1959). Control Chart Test Based on Geometric Moving Averages. Technometrics 1, pp. 239-251.

The R Development Core Team, (2005). R: A Language and Environment for Statistical Computing, version 2.2.0. R Foundation for Statistical Computing

Descargas

Publicado

2008-06-28

Número

Sección

Artículos

Cómo citar

Estudio de la Carta Ewma en presencia de datos auto correlacionados. (2008). Entre Ciencia E Ingeniería, 3, 11-25. https://doi.org/10.31908/19098367.798