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dc.contributor.advisor1Bessegato, Lupércio França-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1996265064545965pt_BR
dc.contributor.referee1Bessegato, Lupércio França-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1996265064545965pt_BR
dc.contributor.referee2Zeller, Camila Borelli-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/66714054pt_BR
dc.contributor.referee3Oliveira, Márcio de-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/2586574229916125pt_BR
dc.creatorLoures, Alan de Paiva-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/79516207pt_BR
dc.date.accessioned2021-05-07T16:01:12Z-
dc.date.available2021-01-01-
dc.date.available2021-05-07T16:01:12Z-
dc.date.issued2015-07-10-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12675-
dc.description.abstractThe Shewhart control chart is a powerful statistical tool in process control. The operation of these control charts is the periodic sampling off items produced. They are analyzed according to some characteristic of interest. The quality characteristic can be an attribute or a variable. The chart contains two horizontal lines, called upper and lower control limits. The width of the range between these limits is chosen so that, when the sampling point is within the control limits, it is considered that the process is operating under control. However, when a point occurs outside these limits, it is considered that the process is out of control, requiring management intervention for the process to operating again in statistical control conditions. The in-control performance of non-parametric individuals control charts based on kernel estimators are studied by simulation. Three different procedures are adopted for kernel estimator bandwidth selection. It turns out that the alternative control charts are robust against deviations from symmetry and perform reasonably well under normality of the observations.pt_BR
dc.description.resumoO gráfico de controle de Shewhart é uma poderosa ferramenta em controle estatístico de processos. A operação desses gráficos de controle consiste na coleta periódica de itens produzidos, analisando-os de acordo com alguma característica de interesse. A característica de qualidade pode ser um atributo ou uma variável. O gráfico contém duas linhas horizontais, denominadas limites superior e inferior de controle. A amplitude do intervalo entre esses limites é escolhida de maneira que, quando o ponto amostral estiver dentro dos limites de controle, considera-se que o processo esteja operando sob controle. Entretanto, quando um ponto ocorrer fora desses limites, considera-se que o processo está fora de controle, exigindo intervenção gerencial para que o processo opere novamente em condições de controle estatístico. No presente trabalho são estudadas as consequências das várias estimativas paramétricas efetuadas para a construção de gráficos de controle de média e de medidas individuais. Em particular, são verificados os efeitos dessas estimativas no comprimento médio de sequência (CMS), que é bastante utilizado para medir o desempenho desses gráficos. São apresentadas também duas abordagens não paramétricas para determinação dos limites de gráficos de controle de média amostral e de medidas individuais: reamostragem por bootstrap e núcleo estimador. É analisado o desempenho de gráficos de controle por média, cujos limites são construídos por intermédio de metodologia de reamostragem por bootstrap e o desempenho de gráficos de controle de medidas individuais, construído por intermédio das metodologias de núcleos estimadores da função de distribuição. A determinação dos limites de controle baseia-se em observações obtidas na denominada Fase I, na qual são coletados os dados da característica de qualidade de interesse. São apresentados resultados de análise de sensibilidade de um conjunto de misturas de normais que simulam situações de não normalidade, em especial quanto à assimetria e a curtose da função de densidade de probabilidade da característica de qualidade de interesse.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICE – Instituto de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEstimação de limites de controlept_BR
dc.subjectNúcleo estimadorpt_BR
dc.subjectReamostragem por bootstrappt_BR
dc.subjectGráfico de controle por variávelpt_BR
dc.subjectControle estatístico de processospt_BR
dc.subjectComprimento médio de sequênciapt_BR
dc.subjectEstimation of control limitspt_BR
dc.subjectEstimator corept_BR
dc.subjectBootstrap resamplingpt_BR
dc.subjectControl chart by variablept_BR
dc.subjectStatistical process controlpt_BR
dc.subjectAverage string lengthpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICApt_BR
dc.titleAbordagens Paramétricas e Não Paramétricas para Monitoramento de Parâmetro de Locação – Caso Univariadopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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