Elaboració de material docent per a assignatures d'estadística industrial

La finalitat del projecte és elaborar material d'ajuda i suport a la docència per assignatures relacionades amb l'estadística industrial. Ens centrem fonamentalment en les assignatures “Mètodes estadístics de l’enginyeria 1”, d’enginyeria industrial, i “Estadística”, d’enginyera química, per la gran repercussió que tenen els canvis en aquestes assignatures (un total de 500 estudiants matriculats per any). El projecte es pot entendre com la continuació d’un altre projecte que va rebre un ajut de l’ICE i que es va desenvolupar durant el curs 2007-2008, titulat “Elaboració de material docent per a assignatures de control i millora de la qualitat” i coordinat per Lourdes Rodero de Lamo. La necessitat de creació de nou material sorgeix a partir de decidir canvis – alineats amb l’enfocament de l’EEES – en la metodologia docent. Els canvis venen motivats no només pel fet que aquestes dues assignatures entren en la fase pilot d’implantació de l’EEES a l’ETSEIB, sinó també – i sobretot – a partir de la constatació de fets que no ens agradaven als professors: poca assistència a classe, sensació de que els estudiants “no segueixen” l’assignatura, oblit ràpid del que s’ha aprés, etc.Peer Reviewe

Aplication of Mallows Cp judqment to qet the best reqression equation at any energetic problem

One of the main problems that raises the regression is to find the best lineal equation as of a certain list of possible variable regressions. The article purpose is to comment the method of generating all possible regressions with a later comparison through Mallows Cp judgment, illustrating the process with the application of the method to an actual case.Un dels principals problemes que planteja la regressió és el de trobar la millor equació lineal a partir d'una certa llista de possibles variables regressores. L'article té com a objectiu comentar el mètode de generació de totes les regressions possibles amb posterior comparació mitjançant el criteri Cp de Mallows, il•lustrant el procediment amb l'aplicació del mètode a un cas real.Peer Reviewe

Aplication of Mallows Cp judqment to qet the best reqression equation at any energetic problem

One of the main problems that raises the regression is to find the best lineal equation as of a certain list of possible variable regressions. The article purpose is to comment the method of generating all possible regressions with a later comparison through Mallows Cp judgment, illustrating the process with the application of the method to an actual case.Un dels principals problemes que planteja la regressió és el de trobar la millor equació lineal a partir d'una certa llista de possibles variables regressores. L'article té com a objectiu comentar el mètode de generació de totes les regressions possibles amb posterior comparació mitjançant el criteri Cp de Mallows, il•lustrant el procediment amb l'aplicació del mètode a un cas real.Peer Reviewe

Discrimination between time series model by using distances. Aplication to automatic identification.

Un problema que presenta la metodología Box-Jenkins es que de las tres fases de que consta: identificación, estimación y verificación, únicamente la estimación está automatizada y por tanto la identificación y la verificación han de ser realizadas por el operador. El objetivo de este trabajo es precisamente automatizar eficientemente la fase de identificación de forma que en general el modelo ya sea válido al verificarlo. La automatización se consigue a través de una distancia entre las autocorrelaciones y autocorrelaciones inversas de la serie temporal y las de los posibles modelos a identificar. Esta distancia es fácilmente extensible a otras similares de gran interés: Se ha definido una distancia entre las autocorrelaciones de dos intervalos de una serie temporal y se podría definir también una distancia entre autocorrelaciones que midiera la influencia de cada observación. Además, los conceptos introducidos en el estudio son aplicables a la identificación no automática de series temporales, de forma que su contenido puede ser de gran utilidad tanto para automatizar como para ayudar al operador a identificar modelosIn the iterative model building proposed by Box and Jenkins, only the estimation procedure is done completly by the computer. Identification and diagnostic checking require the intervention of experts in the methodology. In this article, an eficient method for automatic identification and diagnostic checking is developed by introducing distances between theoretical autocorrelation and inverse autocorrelation functions and their sample based estimations. These distances may be used in solving other problems of interest such as the stationarity of the autocorrelation function thorough time, and the detection of influence observations. Furthermore, the main results of this paper may be used when modelling time series in a non-automatic way providing the time series analyst with additional tools.Peer Reviewe

Discrimination between time series model by using distances. Aplication to automatic identification.

Un problema que presenta la metodología Box-Jenkins es que de las tres fases de que consta: identificación, estimación y verificación, únicamente la estimación está automatizada y por tanto la identificación y la verificación han de ser realizadas por el operador. El objetivo de este trabajo es precisamente automatizar eficientemente la fase de identificación de forma que en general el modelo ya sea válido al verificarlo. La automatización se consigue a través de una distancia entre las autocorrelaciones y autocorrelaciones inversas de la serie temporal y las de los posibles modelos a identificar. Esta distancia es fácilmente extensible a otras similares de gran interés: Se ha definido una distancia entre las autocorrelaciones de dos intervalos de una serie temporal y se podría definir también una distancia entre autocorrelaciones que midiera la influencia de cada observación. Además, los conceptos introducidos en el estudio son aplicables a la identificación no automática de series temporales, de forma que su contenido puede ser de gran utilidad tanto para automatizar como para ayudar al operador a identificar modelosIn the iterative model building proposed by Box and Jenkins, only the estimation procedure is done completly by the computer. Identification and diagnostic checking require the intervention of experts in the methodology. In this article, an eficient method for automatic identification and diagnostic checking is developed by introducing distances between theoretical autocorrelation and inverse autocorrelation functions and their sample based estimations. These distances may be used in solving other problems of interest such as the stationarity of the autocorrelation function thorough time, and the detection of influence observations. Furthermore, the main results of this paper may be used when modelling time series in a non-automatic way providing the time series analyst with additional tools.Peer Reviewe

Graphical techniques in exploratory data analysis

En este artículo se plantea la necesidad de utilizar representaciones gráficas, antes, durante y después del análisis numérico de los datos. En particular, se sugieren dos gráficos: el de cuantilas y el de caja, señalando, en aplicaciones con datos reales, sus ventajas respecto a los procedimientos clásicos. Además, se propone una posible metodología, que permite generalizar el uso exploratorio del gráfico de caja para tratar datos procedentes de distribuciones no normales.This is concerned with the necessity of using graphics before, during and after carrying a numerical data analysis. In particular we suggest two graphics: The quantile plot and the box plot, pointing in real data applications their advantages with respect to the classical procedures. In addition we propose a methodology that allows a generalization of the use of the box plot for non-normal distribution

New Thechniques of Tabulation, Synthesis and Statistical Data Analysis

Considerar por primera vez un conjunto de datos para analizarlos estadísticamente, requiere adoptar una cierta actitud frente a la información recogida, más que someterla automáticamente a un conjunto de técnicas de análisis. Este artículo es el primero de una serie que se denomina genéricamente Análisis Exploratorio de Datos, cuyo objetivo global es proporcionar alternativas a la aproximación descriptiva que la estadística clásica propone. Se establece a continuación un marco adecuado para proceder a tabular y calcular resúmenes numéricos de datos. Próximamente se afrontarán los problemas de la representación gráfica y de las adecuadas transformaciones de los datos originales, ilustrando cada uno de los procedimientos con aplicaciones a casos reales.The first time one considers a data set in order to carry out a statistical analysis, it is necessary to adopt a certain attitude with respect to the information that can be included, instead of automatically submitting these data to the prescribed statistical ritual. This is the first article of a series which is generally called Exploratory Data Analysis whose main objective is to provide an alternative to the classical descriptive statistical approach. We do not pretend in this article to make new contributions to the field of Exploratory Data Analysis, but rather to present a survey of the recent works related to this topic. In short, we try to establish an adequeate framework in order to procede to the organization and summary computation of the data set. In articles to follow we confront the problems of graphical displays and data transformations, applications with real data will be used to illustrate every procedure being introduced