Measuring non-linear dependence for two random variables distributed along a curve

The final publication is available at link.springer.comWe propose new dependence measures for two real random variables not necessarily linearly related. Covariance and linear correlation are expressed in terms of principal components and are generalized for variables distributed along a curve. Properties of these measures are discussed. The new measures are estimated using principal curves and are computed for simulated and real data sets. Finally, we present several statistical applications for the new dependence measures.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Gráficos de control para procesos binomiales con exceso de ceros

Cuando se analizan datos de procesos en los que se observan muchas muestras conformes, es decir, muchas muestras sin defectos, la utilización del modelo ZIB (Zero Inflated binomial) puede ser una muy buena alternativa. Esto es especialmente cierto para el caso en que los datos muestran una frecuencia más elevada de ceros que la que se debería esperar si la muestra hubiera sido generada mediante una distribución binomial. Tradicionalmente estos procesos fueron monitoreados empleando la distribución binomial pero, bajo estas circunstancias, la distribución binomial tiende a subestimar la variabilidad del proceso. En esta situación, los gráficos de control tienen límites muy estrictos que determinan excesivas señales de falsa alarma, altos costos de inspección y frecuentes paradas del proceso. Cuando no se tiene en cuenta el exceso de ceros, se genera un modelo mal especificado y, en consecuencia, el gráfico de control resultante no cumple con la función para la cual ha sido construido En este trabajo se propone la utilización del modelo lineal generalizado para establecer la bondad de ajuste entre los datos observados y la distribución asumida para la construcción del gráfico. Se muestra además la aplicación del gráfico ZIB a un proceso con datos de una planta de autopartes, con análisis y discusión de los resultados.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.Fil: Righetti, Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Estadística y Probabilida

Gráficos de control multivariados para procesos de atributos de alta calidad

El estudio de múltiples características es importante en los procesos de alta calidad. En las cercanías de cero no conformidades la mayoría de los ítems serán conformes, especialmente cuando se considera una sola característica crítica. En el caso de considerar varias características, los productos pueden ser mejor diferenciados y las oportunidades de mejoras suelen ser más fácilmente identificables, permitiendo obtener mayor información acerca de un producto o proceso. Los gráficos de control de atributos son utilizados para el monitoreo de procesos donde las características de calidad no pueden medirse en una escala continua. Esta situación se observa en procesos industriales, procesos relacionados con la salud, y en procesos de servicios, entre otros. Muchos de estos ejemplos implican el monitoreo simultáneo de múltiples atributos lo que conduce a la aplicación de métodos de control de calidad multivariados que han mostrado ser más adecuados que el uso simultáneo de múltiples procedimientos univariados. En este estudio se presenta en primer lugar una breve revisión de la metodología existente para procesos multivariados de alta calidad. A continuación se muestra la metodología y aplicación de un gráfico de control multivariado, el gráfico Mnp que surgió como una extensión de los gráficos np univariados de Shewhart. Este gráfico emplea una estadística que se obtiene como la suma ponderada de los conteos de unidades no conformes para todas las características de calidad, considerando además la correlación entre atributos. Al mismo tiempo, se muestra un procedimiento sencillo para identificar la presencia de causas asignables ante una señal de fuera de control. Por último se realiza la comparación del gráfico Mnp con los gráficos np univariados, que son los más comúnmente empleados.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Righetti, Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.Estadística y Probabilida

Gráficos de control con muestreo simple y doble para la proporción de ítems no conformes en procesos de alta calidad

Actualmente hay situaciones en la producción industrial en la que los procesos, especialmente debido a los avances tecnológicos, han alcanzado muy altos estándares de calidad. Estosprocesos se conocen como procesos de alta calidady se caracterizan por tener unafracción de productos no conformesgeneralmente muy pequeña y tamaños de muestra no suficientemente grandes. Cuando esto sucede, los gráficos de control convencionales tienen serios inconvenientes para detectar disminuciones en los valores de pproduciendo un exceso de falsas alarmas. Basado en esta dificultad, los autores desarrollaron un gráfico p mejorado que mostró un beneficio considerable sobre el gráfico phabitual para atributos. Sin embargo, el gráfico pmejorado fracasa en la detección de incrementos pequeños en los parámetros delproceso. En esta situación, una alternativa la constituyen los gráficos de control con muestreo doble (MD) que le dan al proceso una segunda oportunidad antes de tomar una decisión. En este trabajo se muestran los beneficios del gráfico pmejorado con muestreo doble evaluados en términos de eficacia estadística (longitud media de corrida, ARL) y se lo compara con el mismo gráfico con muestreo simple. Además, se presentan tablas para la elección adecuada del plan de muestreo doble.El trabajo incluye una aplicación con datos reales.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.Fil: Pimentel Barbosa, Emanuel. Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica. Departamento de Estatística; Brazil.Estadística y Probabilida

Muestreo simple y doble para el monitoreo de unidades no conformes en procesos de alta calidad

Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas.Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas.Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.En este trabajo se propone un nuevo procedimiento, el gráfico de control con muestreo doble (MD), cuyo objetivo es mejorar la capacidad para detectar cualquier condición de fuera de control mediante la observación de una segunda muestra. La eficacia de este procedimiento se basa principalmente en el hecho de que permite observar cambios pequeños o moderados en la proporción de unidades no conformes del proceso, sin aumentar el muestreo. El muestreo doble es especialmente útil cuando se lo utiliza en procesos de alta calidad, en los cuales la proporción de unidades no conformes y el tamaño de la muestra son reducidos. En esta situación, una alternativa posible consiste en emplear el gráfico np mejorado en la primera etapa del muestreo, dado que este procedimiento ha mostrado una gran ventaja sobre el gráfico np habitual para atributos. La utilización del muestreo doble en una segunda etapa del muestreo, tiene, además, dos posibles ventajas. En primer lugar, permite reducir la cantidad total de inspección y en segundo lugar, le da al proceso una segunda oportunidad antes de tomar una decisión. Finalmente se muestran los beneficios del gráfico np mejorado con muestreo doble evaluados en términos de eficacia estadística (longitud media de corrida, ARL) y se lo compara con el mismo gráfico con muestreo simple. Además, se presenta el procedimiento para la elección adecuada del plan de muestreo doble en función de los cinco parámetros requeridos. El trabajo incluye una aplicación con datos reales que permite observar los beneficios del muestreo doble en el monitoreo y seguimiento de procesos de alta calidad.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas.Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Righetti, Andrea F. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas.Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.Estadística y Probabilida

Identification and characterization of hydrological drought in Argentina

Para una adecuada planificación y gestión de los recursos hídricos es clave conocer la distribución temporal y espacial de éstos. La sequía es un fenómeno hidrológico extremo de gran complejidad que afecta el desarrollo y aprovechamiento de los recursos hídricos en una misma región. En este trabajo se abordó la identificación y caracterización de sequías desde el punto de vista hidrológico, abarcando la mayor ventana de tiempo y espacio en función de los datos de caudales disponibles. Este estudio comprende un área de 14 cuencas hidrográficas argentinas (los ríos Colorado, Mendoza, San Juan, Atuel, Ctalamochita, Anisacate, Xanaes, Suquía, Dulce, Juramento, Salado, Paraná, Bermejo y Pilcomayo). El objetivo del presente trabajo ha sido identificar y caracterizar, temporal y espacialmente, sequías hidrológicas para evaluar la disponibilidad hídrica regional, que es una componente esencial en la planificación del agua. En este trabajo se define como sequía hidrológica aquel suceso en el cual la oferta de caudal (medio anual) en cuencas naturales no reguladas sea inferior al valor del caudal excedido el 70% de tiempo. Se observó la ocurrencia de sequías plurianuales simultáneas en áreas de gran extensión espacial, producto de la variabilidad climática. Esta información es de relevancia para la gestión de los recursos hídricos, pues usos tales como el abastecimiento humano, riego y producción energética, entre otros, pueden ser seriamente afectados por la ocurrencia de manera simultánea de sequías severas en cuencas que aportan a una región y zonas vecinas.The temporal and spatial distribution of water resources need to be determined for adequate water planning and management. Droughts are highly complex and extreme hydrological phenomena which affect the development and use of water resources in a single region. In this work, droughts were identified and characterized from the hydrological perspective, with the largest spatial area and time period possible given the available flow data. The study area includes 14 hydrographic basins in Argentina (Colorado, Mendoza, San Juan, Atuel, Ctalamochita, Anisacate, Xanaes, Suquía, Dulce, Juramento, Salado, Paraná, Bermejo and Pilcomayo rivers). The objective was to spatially and temporally identify and characterize hydrological droughts to evaluate the regional water availability, which is an essential component in water planning. This work defines a hydrological drought as an event in which water flow (annual mean) in unregulated natural basins is lower than the flow value that occurs over 70% of the time. The simultaneous occurrence of multi-year droughts in spatially large areas is a result of climate variability. This information is relevant to the management of water resources given that the supply of water for human, irrigation and energy production uses, among others, may be seriously affected by a simultaneously occurrence of severe droughts in basins that supply a particular region or neighboring areas.Fil: Díaz, Erica Betiana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Cs.exactas Físicas y Naturales. Departamento de Hidraulica; Argentina. Centro de Investigaciones Cientificas ; Facultad de Ciencias Exactas Fisicas y Naturales ; Universidad Nacional de Cordoba; . Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Rodriguez, Andres. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Cs.exactas Físicas y Naturales. Departamento de Hidraulica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto de Estudios Avanzados en Ingeniería y Tecnología. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto de Estudios Avanzados en Ingeniería y Tecnología; ArgentinaFil: Dölling, Oscar Raúl. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Civil. Area de Hidraulica; ArgentinaFil: Bertoni, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Cs.exactas Físicas y Naturales. Departamento de Hidraulica; ArgentinaFil: Smrekar, Marcelo Roberto. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales; Argentin

EscriVid 2020. Reflexiones y escrituras en torno a pandemia(s) y asilamiento(s)

La publicación de EscriVid 2020. Reflexiones en torno a pandemia(s) y aislamiento(s), ha sido posible gracias al trabajo de las coordinadoras del volumen, Guadalupe Reinoso y Alicia Vaggione, especialmente convocadas por el Área de Publicaciones de la Facultad de Filosofía y Humanidades de la Universidad Nacional de Córdoba para esta tarea. Ha sido posible también gracias al trabajo de María Angélica Bella que estuvo a cargo del diseño de interior, de Manuel Coll que estuvo a cargo del diseño de las imágenes y del diseño de tapa y al trabajo impecable (y muy respetuoso) de corrección que hicieron Florencia Colombetti y Lucía Bima. Ha sido posible también gracias al interés deseante de lxs autorxs puestos a estudiar, leer, pensar, escribir. La Oficina de Conocimiento Abierto ha registrado en este Repositorio el aporte de cada autor / autora disponiendo los metadatos que identifican a cada trabajo y el acceso a los textos completos de cada uno de ellos.Fil: Reinoso, Guadalupe. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Filosofía y Humanidades. Escuela de Filosofía; Argentina.Fil: Reinoso, Guadalupe. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Filosofía y Humanidades. Centro de Investigaciones Maria Saleme Burnichón; Argentina.Fil: Reinoso, Guadalupe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Vaggione, Alicia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Filosofía y Humanidades; Argentina.Fil: Vaggione, Alicia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales; Argentina

Diferentes propuestas de gráficos de control basados en la distribución Poisson en procesos de alta calidad

En procesos de fabricación de alta calidad, caracterizados por la presencia de una gran cantidad de unidades conformes (sin defectos), los tradicionales gráficos "c" subestima la dispersión observada en los datos. Como consecuencia de ello, los límites de control pueden resultar inadecuadamente estrechos lo que conduce a una mayor tasa de falsas alarmas en la detección de señales fuera de control. Con el fin de resolver esta dificultad, diversos investigadores han desarrollado algunos modelos alternativos para monitorear el número de disconformidades por unidad, basados en una modificación de la distribución Poisson para tratar la sobredispersión. En este trabajo se consideran los modelos Poisson, Poisson generalizado (PG), Zero Inflated Poisson (ZIP) y Zero Inflated Binomial Negativa (ZIBN). Estos modelos se analizan y comparan utilizando modelos lineales generalizados para la estimación de los parámetros. Para la selección del "mejor modelo" se emplea el criterio de información de Akaike (AIC). Se indica la performance de los procedimientos en base al cálculo de la longitud media de corrida (ARL). Finalmente se muestra la aplicación a un proceso industrial, con análisis y discusión de los resultados.Fil: Righetti, Andrea. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.Estadística y Probabilida

Estudio del gráfico de control CCC-r para procesos de alta calidad y su aplicación con datos de una planta de autopartes

Los procesos industriales de alta calidad (baja fracción de unidades no conformes), requieren que se deba prestar especial atención a los métodos de control empleados, dado que los tradicionales gráficos de control de Shewhart ya no son más apropiados. Una alternativa consiste en la determinación de gráficos de control clasificados en la categoría de gráficos de conformidades acumuladas, que tienen a la distribución geométrica o la distribución binomial negativa o a alguna de sus variantes como distribuciones de probabilidad subyacente. En este trabajo son considerados los gráficos CCC-r que se basan en el recuento acumulado de ítems conformes producidos antes de que se observen r ítems no conformes. Sin embargo, aunque estos gráficos han demostrado ser útiles en el seguimiento de procesos de alta calidad, poseen la característica de que la longitud promedio de corrida (ARL) es sesgada. Para evitar esta dificultad, existen dos propuestas en la literatura. Una basada en la determinación de límites de control mediante la incorporación de un coeficiente de ajuste obtenido a partir de la maximización de la longitud media de corrida (ARL) y otra que propone determinar límites de control del gráfico CCC-r, mediante un procedimiento iterativo tendiente a obtener un ARL cuasi insesgado y cuasi maximal. A efectos de determinar la mejor opción, se realiza un estudio computacional de validación estadística para comparar ambos procedimientos mediante un experimento de simulación para los casos r = 2, 3 y 4, evaluando la performance en función de la longitud promedio de corrida (ARL). Los resultados muestran que una de las propuestas es más eficiente para detectar el deterioro del proceso mientras que la otra es más adecuada para monitorear la mejora del proceso. Finalmente se muestra la aplicación del gráfico CCC-r a un proceso real con datos de una planta de autopartes, con análisis y discusión de los resultados.Fil: Joekes, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Smrekar, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial; Argentina.Fil: Pimentel Barbosa, Emanuel. Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica. Departamento de Estatística; Brazil.Estadística y Probabilida

Measuring non-linear dependence for two random variables distributed along a curve

The final publication is available at link.springer.comWe propose new dependence measures for two real random variables not necessarily linearly related. Covariance and linear correlation are expressed in terms of principal components and are generalized for variables distributed along a curve. Properties of these measures are discussed. The new measures are estimated using principal curves and are computed for simulated and real data sets. Finally, we present several statistical applications for the new dependence measures.Peer Reviewe