sábado, 24 de abril de 2010

R para datos autocorrelacionados

Nuevamente la VIII Jornada Regional de Matemáticas y Estadística realizado por el Departamento de Matemáticas y Estadística de la Facultad de Ciencias de la Universidad del Tolima ha terminado con muchísimo éxito. Una de las cosas que note y que hay que resaltar de este evento, es la acogida no solo de los estudiantes y profesores del programa, también de los profesores, egresados y estudiantes de otras facultades que nos acompañaron en este evento y es muy beneficioso, por que se ve un crecimiento exponencial y todos salimos beneficiados no solo academicamente, sino también culturalmente.

Una de las conferencia la realizamos el profesor Joaquín González y yo, a continuación dejamos el resumen, las diapositivas y los respectivos archivos que utilizamos.

Resumen


Las cartas de control estadísticas  son gráficas que permiten controlar la(s) característica(s) de calidad de un proceso industrial o de servicios y son ampliamente usadas en la actualidad. Una condición estándar en la metodología de cartas de control tradicionales es que las observaciones son independientes, sin embargo, muchos procesos de interés en aplicaciones las observaciones pueden estar autocorrelacionadas. Lo anterior, produce en las cartas una proporción alta de falsas alarmas y una detección baja del cambio en el proceso. Varios autores en los últimos 30 años, han abordado dicho inconveniente proponiendo diversas alternativas de solución en la construcción de cartas de control donde se considere la estructura de autocorrelación de los datos. Una de estas alternativas de cartas es dada por Montgomery y Mastrangelo (1991) teniendo en cuenta la estructura de la estadística EWMA y el modelamiento de las observaciones a un ARIMA. En esta comunicación se presenta la implementación de dicha carta apoyado de librerías y rutinas de programación en el paquete especializado R, determinando las ventajas que se tienen en el aspecto de enseñanza-aprendizaje y en el área  investigativa  en temáticas que se aborden del control de calidad estadístico el uso de la herramienta computacional en mención.

Descargar Presentación

Descargar Programas en R

Desacargar Datos

Actualización
Este trabajo fue publicado en la revista de Comunicaciones en Estadística (ver aquí)