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Please use this identifier to cite or link to this item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/29880
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dc.contributor.authorCosta, Antônio Fernando Branco-
dc.contributor.authorMagalhães, Maysa Sacramento de-
dc.date.accessioned2014-05-20T15:16:03Z-
dc.date.accessioned2016-10-25T17:49:53Z-
dc.date.available2014-05-20T15:16:03Z-
dc.date.available2016-10-25T17:49:53Z-
dc.date.issued2005-08-01-
dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1590/S0104-530X2005000200010-
dc.identifier.citationGestão & Produção. Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), v. 12, n. 2, p. 271-277, 2005.-
dc.identifier.issn0104-530X-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/29880-
dc.identifier.urihttp://acervodigital.unesp.br/handle/11449/29880-
dc.description.abstractDois gráficos de controle são, usualmente, utilizados no monitoramento da média e da variância de um processo. em geral, utiliza-se o gráfico de Xbarra para a detecção de alterações da média, e o gráfico de R para a sinalização de aumentos da variabilidade. Neste artigo, propõe-se o uso de uma única estatística e, portanto, de um único gráfico, como alternativa à prática comum do monitoramento de processos por meio de dois gráficos de controle. O gráfico proposto, baseado na estatística de Qui-quadrado não-central, tem se mostrado mais eficiente que os gráficos de Xbarra e R. Além disso, se as decisões sobre as condições dos parâmetros do processo são baseadas no histórico das observações e não apenas na última observação, então o uso da estatística de Qui-quadrado não-central é indicado para a detecção de pequenas perturbações. Neste estudo, são também apresentados os gráficos de controle da média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) baseados na estatística Qui-quadrado não-central.pt
dc.description.abstractIt is standard practice to use joint charts in process control, one designed to detect shifts in the mean and the other to detect changes in the variance of the process. In this paper, we propose the use of a single chart to control both mean and variance. Based on the noncentral chi square statistic, the single chart is faster in detecting shifts in the mean and increases in variance than its competitor, the joint Xbar and R charts. The noncentral chi square statistic can also be used with the EWMA procedure, particularly in the detection of small mean shifts, accompanied or not by slight increases in variance.en
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
dc.format.extent271-277-
dc.language.isopor-
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlos (UFSCar)-
dc.sourceSciELO-
dc.subjectgráfico de controle de Qui-quadradopt
dc.subjectgráficos conjuntos Xbarra de e Rpt
dc.subjectnúmero médio de amostras até o sinalpt
dc.subjectnoncentral chi square charten
dc.subjectjoint Xbar and R chartsen
dc.subjectaverage run lengthen
dc.titleO uso da estatística de qui-quadrado no controle de processospt
dc.title.alternativeThe noncentral chi square statistic applied to process controlen
dc.typeoutro-
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
dc.contributor.institutionInstituto Brasileiro de Geografia e Estatística Escola Nacional de Ciências Estatísticas-
dc.description.affiliationUniversidade Estadual Paulista Faculdade de Engenharia de Guaratinguetá-
dc.description.affiliationInstituto Brasileiro de Geografia e Estatística Escola Nacional de Ciências Estatísticas-
dc.description.affiliationUnespUniversidade Estadual Paulista Faculdade de Engenharia de Guaratinguetá-
dc.identifier.doi10.1590/S0104-530X2005000200010-
dc.identifier.scieloS0104-530X2005000200010-
dc.rights.accessRightsAcesso aberto-
dc.identifier.fileS0104-530X2005000200010.pdf-
dc.relation.ispartofGestão & Produção-
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