Un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas no normales de variables correlacionadas y no correlacionadas

Autores/as

  • Erasmo Rafael Salazar Universidad de Oriente (Venezuela)
  • José Simón-Fermín Instituto Universitario de Tecnología (Venezuela)

DOI:

https://doi.org/10.26439/ing.ind2017.n035.1790

Resumen

En el análisis de capacidad multivariado existen muchos aspectos aún no resueltos en torno a algunos índices, como la no normalidad de los datos y si las variables de calidad están correlacionadas o no están correlacionadas. En este trabajo se pretendió proponer la elaboración de un índice de capacidad multivariado (ICPM) que funcione para ambos casos anteriores por medio de ejemplos de datos simulados. Cabe mencionar que se encontró un amplio desempeño del índice propuesto frente a otros índices de capacidad similares.

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Biografía del autor/a

  • Erasmo Rafael Salazar, Universidad de Oriente (Venezuela)

    Licenciado en Matemáticas por la Universidad de Oriente, núcleo de Sucre (Venezuela). Actualmente, cursa un doctorado en Estadística en la Universidad de Los Andes, Mérida (Venezuela). Es docente e investigador en el Departamento de Matemáticas de la Universidad de Oriente, núcleo de Sucre.

  • José Simón-Fermín, Instituto Universitario de Tecnología (Venezuela)

    Ph. D. en Estadística por la Universidad de Kansas, Estados Unidos. Docente e investigador en el Instituto Universitario de Tecnología de Cumaná, Sucre (Venezuela). Autor de los artículos “Control estadístico de procesos multivariantes en la industria alimentaria: implementación a través del estadístico T2-Hotelling” y “Estudio comparativo de índices de capacidad de proceso con variables distribuidas no normales”.

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Publicado

2017-12-21

Número

Núm. 035 (2017)

Sección

Calidad y medio ambiente / Quality and environment

Cómo citar

Un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas no normales de variables correlacionadas y no correlacionadas. (2017). Ingeniería Industrial, 35(035), 55-75. https://doi.org/10.26439/ing.ind2017.n035.1790