Este documento describe el análisis de sistemas de medición (MSA) y los métodos para evaluar la exactitud y repetibilidad de un sistema de medición. Explica cómo crear gráficas Xbarra-R para monitorear la variación en tres máquinas y detectar puntos fuera de control. También cubre el cálculo de sesgo y linealidad para cuantificar la precisión de un sistema de medición en todo su rango de medición.
El documento describe diferentes tipos de gráficos de control estadístico, incluyendo gráficos X-R, X-S, P, NP, C y U. Explica cómo construir y analizar cada tipo de gráfico para monitorear procesos y detectar cambios que indiquen la necesidad de ajustes.
Einstein dijo que solo conocía dos cosas infinitas: el universo infinito y la infinita estupidez del hombre. Para desarrollar un programa de mejora de calidad, se necesita un sistema de medición confiable que mida la repetibilidad, reproducibilidad, exactitud y estabilidad. Un estudio determinó que la medición en una empresa era aceptable, con una variación total del 34.1% atribuible principalmente a diferencias entre partes.
Presentacion acerca de el Analisis de Sistemas de Medicion (por sus siglas en ingles MSA) usado en la industria.
Presentacion realizada en octubre del año 2008 para la materia de "requerimientos de la industria automotriz" en el Instituto Tecnologico de Saltillo
El documento describe varias técnicas de control estadístico de procesos, incluyendo pre-control, gráficas de control, y límites de control. Explica cómo usar estas herramientas para monitorear procesos, identificar variaciones comunes y asignables, y determinar si un proceso está bajo control. También cubre conceptos como calidad de seis sigma e índices de capacidad de procesos.
El documento describe varias técnicas de control estadístico de procesos, incluyendo pre-control, gráficas de control, y gráficas de control por atributos. El pre-control se utiliza para detectar cambios en el proceso que podrían resultar en productos defectuosos. Las gráficas de control monitorean las variaciones del proceso y ayudan a identificar causas especiales de variación. Existen gráficas para variables cuantitativas y atributos cualitativos como la presencia de defectos.
Este documento introduce el análisis de varianza (ANOVA) y proporciona un ejemplo de ANOVA de una vía. Explica cómo el ANOVA descompone la variación total en componentes atribuibles a la media general, los efectos de los factores controlados y el error. Luego, presenta un ejemplo de un ingeniero que prueba tres áreas de orificio para determinar la velocidad óptima de flujo de agua. El ANOVA de una vía se utiliza para analizar estos datos experimentales.
Análisis estadístico y consideraciones diversas de la aplicación del análisis...aquper
A continuación se muestra un breve resumen del libro “Mechanical Tolerance-stackup and analysis” de los capítulos 8, 17, 18 y 19, además se describe el método Montecarlo que es un software de análisis de tolerancias.
El documento describe los gráficos de control estadístico de procesos, incluyendo cómo seleccionar el tipo de gráfico, los tipos más comunes de gráficos y cómo construirlos y usarlos para monitorear la variabilidad de un proceso y detectar cambios. Explica que los gráficos monitorean la variabilidad entre muestras y dentro de las muestras para determinar si un proceso está bajo control.
El documento describe diferentes tipos de gráficos de control estadístico, incluyendo gráficos X-R, X-S, P, NP, C y U. Explica cómo construir y analizar cada tipo de gráfico para monitorear procesos y detectar cambios que indiquen la necesidad de ajustes.
Einstein dijo que solo conocía dos cosas infinitas: el universo infinito y la infinita estupidez del hombre. Para desarrollar un programa de mejora de calidad, se necesita un sistema de medición confiable que mida la repetibilidad, reproducibilidad, exactitud y estabilidad. Un estudio determinó que la medición en una empresa era aceptable, con una variación total del 34.1% atribuible principalmente a diferencias entre partes.
Presentacion acerca de el Analisis de Sistemas de Medicion (por sus siglas en ingles MSA) usado en la industria.
Presentacion realizada en octubre del año 2008 para la materia de "requerimientos de la industria automotriz" en el Instituto Tecnologico de Saltillo
El documento describe varias técnicas de control estadístico de procesos, incluyendo pre-control, gráficas de control, y límites de control. Explica cómo usar estas herramientas para monitorear procesos, identificar variaciones comunes y asignables, y determinar si un proceso está bajo control. También cubre conceptos como calidad de seis sigma e índices de capacidad de procesos.
El documento describe varias técnicas de control estadístico de procesos, incluyendo pre-control, gráficas de control, y gráficas de control por atributos. El pre-control se utiliza para detectar cambios en el proceso que podrían resultar en productos defectuosos. Las gráficas de control monitorean las variaciones del proceso y ayudan a identificar causas especiales de variación. Existen gráficas para variables cuantitativas y atributos cualitativos como la presencia de defectos.
Este documento introduce el análisis de varianza (ANOVA) y proporciona un ejemplo de ANOVA de una vía. Explica cómo el ANOVA descompone la variación total en componentes atribuibles a la media general, los efectos de los factores controlados y el error. Luego, presenta un ejemplo de un ingeniero que prueba tres áreas de orificio para determinar la velocidad óptima de flujo de agua. El ANOVA de una vía se utiliza para analizar estos datos experimentales.
Análisis estadístico y consideraciones diversas de la aplicación del análisis...aquper
A continuación se muestra un breve resumen del libro “Mechanical Tolerance-stackup and analysis” de los capítulos 8, 17, 18 y 19, además se describe el método Montecarlo que es un software de análisis de tolerancias.
El documento describe los gráficos de control estadístico de procesos, incluyendo cómo seleccionar el tipo de gráfico, los tipos más comunes de gráficos y cómo construirlos y usarlos para monitorear la variabilidad de un proceso y detectar cambios. Explica que los gráficos monitorean la variabilidad entre muestras y dentro de las muestras para determinar si un proceso está bajo control.
El documento introduce el análisis del sistema de medición (MSA), con el propósito de comprender las fuentes de variación que pueden afectar los resultados de las mediciones. Describe posibles fuentes de error como la repetibilidad, reproducibilidad, sesgo, estabilidad y linealidad. Explica que un alto porcentaje de variación y error de repetición y reproducción (R&R) puede conducir a errores al aceptar o rechazar partes.
Análisis estadístico y consideraciones diversas de la aplicación del análisis...Siria Gonzalez
Este documento resume varios capítulos de un libro sobre análisis de tolerancias. Explica métodos como el análisis estadístico de tolerancias apiladas (RSS), el método Montecarlo y cómo calcular tolerancias de componentes dados los requisitos de un ensamblaje final. También cubre fórmulas para sujetadores flotantes y fijos así como límites y clasificaciones de ajustes.
Este documento presenta lineamientos y ejemplos para evaluar la estabilidad y el sesgo de sistemas de medición por variables. Explica cómo realizar estudios de estabilidad y sesgo mediante el uso de gráficas de control y análisis estadísticos. El objetivo es comprender y aplicar principios para evaluar sistemas de medición replicables.
Este documento presenta los resultados de un estudio R&R (repetibilidad y reproducibilidad) realizado para evaluar la variación de un sistema de medición. El estudio encontró que el 77.89% de la variación total en los datos se debe al sistema de medición, mientras que sólo un 22.11% se debe a las diferencias entre las piezas medidas. Adicionalmente, el sistema de medición sólo puede distinguir una categoría distintiva, lo que significa que no es útil para tomar decisiones de control de procesos.
Este documento describe el diseño e implementación de un gráfico de control X-R para monitorear la calidad de circuitos impresos fabricados en condiciones de alta temperatura. Se recopilaron datos de resistividad de 100 circuitos tomados en grupos de 5. Tras eliminar los grupos fuera de control, se construyó el gráfico de control y se analizaron sus propiedades, incluida la curva característica de operaciones para determinar la probabilidad de detección de cambios en el proceso.
El documento presenta un análisis de calidad mediante la carta de control U para medir el número promedio de defectos por unidad en 24 lotes de piezas electrónicas. Los resultados muestran que dos lotes se encuentran fuera de los límites de control, indicando variabilidad en el proceso. Se concluye que es necesario continuar monitoreando el proceso para identificar y eliminar causas especiales de variación y mejorar el proceso para reducir el número promedio de defectos.
El documento trata sobre el análisis del sistema de medición (MSA). Explica que existen tres tipos principales de error en las mediciones: repetibilidad, reproducibilidad y sesgo. También describe los conceptos clave del MSA como exactitud, precisión, discriminación y linealidad. Finalmente, presenta un ejemplo de un estudio MSA para una medición de tensión en un laboratorio de desarrollo de compuestos que evalúa la repetibilidad, reproducibilidad y otros factores.
Este documento describe 5 métodos para realizar análisis de calidad utilizando Excel: 1) histograma, 2) diagrama de Pareto, 3) agrupamiento en clases, 4) diagrama de dispersión, y 5) gráfico de control. Proporciona instrucciones detalladas sobre cómo construir cada gráfico estadístico en Excel, incluidos ejemplos. El objetivo es ayudar a los lectores a visualizar y analizar datos de calidad.
Este documento describe los métodos de validación cruzada y validación para seleccionar el mejor método de interpolación espacial para cartografiar variables climáticas. La validación cruzada usa todos los datos de muestra para estimar el modelo, quitando un dato cada vez para predecirlo y compararlo con el valor observado. La validación divide aleatoriamente la muestra en conjuntos de entrenamiento y prueba, usando el primero para calcular tendencias y el segundo para probar predicciones. Los métodos se comparan usando estadísticos de error como el
Estimación de Parámetros de Líneas de Transmisión Incluyendo Análisis de Robu...Omar Romay
Este documento presenta una metodología para estimar parámetros de líneas de transmisión como la conductancia serie, susceptancia serie y susceptancia en derivación usando un modelo π. El método utiliza un estimador de parámetros basado en ecuaciones normales y la formulación de mínimos cuadrados ponderados. Adicionalmente, se incluye un análisis de robustez numérica de la matriz de ganancia aumentada usando descomposición de valores singulares para evaluar el rango numérico, número de condición y distancia a la singularidad. Los
Este documento describe los diferentes tipos de diagramas de control estadístico, incluidos los diagramas de control para variables (X-R y X-S) y atributos (P, NP, C, U). Explica la diferencia entre variables y atributos, y cómo cada diagrama se utiliza para monitorear diferentes características de calidad. Además, proporciona ejemplos para ilustrar cómo interpretar las señales de fuera de control y determinar si existe una causa especial que afecta el proceso.
Este documento describe un método numérico para estimar los parámetros de la distribución lognormal de tres parámetros mediante el método de máxima verosimilitud. Presenta el marco teórico de la distribución lognormal y el método de máxima verosimilitud. Luego, desarrolla un algoritmo que utiliza el método de la secante para resolver el sistema de ecuaciones no lineales y estimar los parámetros, y lo implementa en un lenguaje de programación. Finalmente, ilustra el método con un ejemplo numérico
El documento describe los gráficos de control, los cuales son herramientas estadísticas que permiten monitorear procesos mediante el registro de datos de calidad en el tiempo. Existen dos tipos de gráficos de control: por variables, para características cuantificables; y por atributos, para características cualitativas. Los gráficos permiten determinar si un proceso está bajo control estadístico o fuera de control, lo que ayuda a identificar causas especiales de variación y mejorar la calidad.
Este documento describe los tipos de gráficas de control y cómo se utilizan. Explica que las gráficas de control X, R y S se utilizan para monitorear procesos de producción e identificar variaciones. Detalla los pasos para construir gráficas de control X-R y X-S, incluida la recolección de datos, el cálculo de promedios, desviaciones estándar y límites de control. El objetivo es detectar cambios en el proceso mediante el seguimiento de las variaciones en las mediciones de calidad a lo
Este documento describe diferentes sistemas de medición y cómo evaluar la exactitud, precisión y capacidad de un sistema de medición. Explica que para evaluar la exactitud se necesita una muestra estándar y calcular la brecha entre el promedio medido y el estándar usando una prueba t. También cubre cómo mantener la exactitud a través del tiempo mediante gráficos de control. La precisión se determina midiendo repetidamente una muestra controlada, y la capacidad se evalúa comparando la variación de medición con la variación total del proceso o las toler
Este documento describe el uso y construcción de gráficos de control. Explica que los gráficos de control se utilizan para supervisar procesos de producción e identificar inestabilidad. Detalla los pasos para construir un gráfico de control, incluyendo la recolección y análisis de datos, y el cálculo de límites de control. También describe diferentes patrones en los gráficos y sus posibles causas, como puntos fuera de control, cambios en el promedio o tendencias.
El documento describe las gráficas de control, las cuales son herramientas estadísticas utilizadas para monitorear procesos de fabricación mediante el registro de datos de calidad en el tiempo. Existen dos tipos de gráficas de control - por variables, para características cuantificables, y por atributos, para características cualitativas. Las gráficas permiten identificar variaciones comunes y especiales que pueden indicar cambios en el proceso y causas de defectos.
Este documento describe los gráficos de control y su uso para monitorear procesos de producción e identificar variaciones de calidad. Explica cómo construir un gráfico de control mediante la recolección y análisis de datos en subgrupos, y establecer límites de control. También define patrones comunes como puntos fuera de control, cambios en el promedio, ciclos y tendencias, e identifica posibles causas.
El documento describe los gráficos de control, incluyendo su objetivo de monitorear procesos de producción e identificar inestabilidad. Explica cómo construir un gráfico de control mediante la recolección y análisis de datos en subgrupos, y calculando límites de control para identificar variaciones significativas que requieren acción correctiva. Finalmente, detalla diferentes patrones anormales y sus posibles causas, como puntos fuera de límites, cambios repentinos en el promedio o tendencias.
Este documento describe el uso y construcción de gráficos de control. Explica que los gráficos de control se utilizan para supervisar procesos de producción e identificar inestabilidad. Detalla los pasos para construir un gráfico de control, incluyendo la recolección y análisis de datos, y el cálculo de límites de control. También describe diferentes patrones en los gráficos y sus posibles causas, como puntos fuera de control, cambios en el promedio o tendencias.
El documento introduce el análisis del sistema de medición (MSA), con el propósito de comprender las fuentes de variación que pueden afectar los resultados de las mediciones. Describe posibles fuentes de error como la repetibilidad, reproducibilidad, sesgo, estabilidad y linealidad. Explica que un alto porcentaje de variación y error de repetición y reproducción (R&R) puede conducir a errores al aceptar o rechazar partes.
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Este documento resume varios capítulos de un libro sobre análisis de tolerancias. Explica métodos como el análisis estadístico de tolerancias apiladas (RSS), el método Montecarlo y cómo calcular tolerancias de componentes dados los requisitos de un ensamblaje final. También cubre fórmulas para sujetadores flotantes y fijos así como límites y clasificaciones de ajustes.
Este documento presenta lineamientos y ejemplos para evaluar la estabilidad y el sesgo de sistemas de medición por variables. Explica cómo realizar estudios de estabilidad y sesgo mediante el uso de gráficas de control y análisis estadísticos. El objetivo es comprender y aplicar principios para evaluar sistemas de medición replicables.
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Este documento describe los métodos de validación cruzada y validación para seleccionar el mejor método de interpolación espacial para cartografiar variables climáticas. La validación cruzada usa todos los datos de muestra para estimar el modelo, quitando un dato cada vez para predecirlo y compararlo con el valor observado. La validación divide aleatoriamente la muestra en conjuntos de entrenamiento y prueba, usando el primero para calcular tendencias y el segundo para probar predicciones. Los métodos se comparan usando estadísticos de error como el
Estimación de Parámetros de Líneas de Transmisión Incluyendo Análisis de Robu...Omar Romay
Este documento presenta una metodología para estimar parámetros de líneas de transmisión como la conductancia serie, susceptancia serie y susceptancia en derivación usando un modelo π. El método utiliza un estimador de parámetros basado en ecuaciones normales y la formulación de mínimos cuadrados ponderados. Adicionalmente, se incluye un análisis de robustez numérica de la matriz de ganancia aumentada usando descomposición de valores singulares para evaluar el rango numérico, número de condición y distancia a la singularidad. Los
Este documento describe los diferentes tipos de diagramas de control estadístico, incluidos los diagramas de control para variables (X-R y X-S) y atributos (P, NP, C, U). Explica la diferencia entre variables y atributos, y cómo cada diagrama se utiliza para monitorear diferentes características de calidad. Además, proporciona ejemplos para ilustrar cómo interpretar las señales de fuera de control y determinar si existe una causa especial que afecta el proceso.
Este documento describe un método numérico para estimar los parámetros de la distribución lognormal de tres parámetros mediante el método de máxima verosimilitud. Presenta el marco teórico de la distribución lognormal y el método de máxima verosimilitud. Luego, desarrolla un algoritmo que utiliza el método de la secante para resolver el sistema de ecuaciones no lineales y estimar los parámetros, y lo implementa en un lenguaje de programación. Finalmente, ilustra el método con un ejemplo numérico
El documento describe los gráficos de control, los cuales son herramientas estadísticas que permiten monitorear procesos mediante el registro de datos de calidad en el tiempo. Existen dos tipos de gráficos de control: por variables, para características cuantificables; y por atributos, para características cualitativas. Los gráficos permiten determinar si un proceso está bajo control estadístico o fuera de control, lo que ayuda a identificar causas especiales de variación y mejorar la calidad.
Este documento describe los tipos de gráficas de control y cómo se utilizan. Explica que las gráficas de control X, R y S se utilizan para monitorear procesos de producción e identificar variaciones. Detalla los pasos para construir gráficas de control X-R y X-S, incluida la recolección de datos, el cálculo de promedios, desviaciones estándar y límites de control. El objetivo es detectar cambios en el proceso mediante el seguimiento de las variaciones en las mediciones de calidad a lo
Este documento describe diferentes sistemas de medición y cómo evaluar la exactitud, precisión y capacidad de un sistema de medición. Explica que para evaluar la exactitud se necesita una muestra estándar y calcular la brecha entre el promedio medido y el estándar usando una prueba t. También cubre cómo mantener la exactitud a través del tiempo mediante gráficos de control. La precisión se determina midiendo repetidamente una muestra controlada, y la capacidad se evalúa comparando la variación de medición con la variación total del proceso o las toler
Este documento describe el uso y construcción de gráficos de control. Explica que los gráficos de control se utilizan para supervisar procesos de producción e identificar inestabilidad. Detalla los pasos para construir un gráfico de control, incluyendo la recolección y análisis de datos, y el cálculo de límites de control. También describe diferentes patrones en los gráficos y sus posibles causas, como puntos fuera de control, cambios en el promedio o tendencias.
El documento describe las gráficas de control, las cuales son herramientas estadísticas utilizadas para monitorear procesos de fabricación mediante el registro de datos de calidad en el tiempo. Existen dos tipos de gráficas de control - por variables, para características cuantificables, y por atributos, para características cualitativas. Las gráficas permiten identificar variaciones comunes y especiales que pueden indicar cambios en el proceso y causas de defectos.
Este documento describe los gráficos de control y su uso para monitorear procesos de producción e identificar variaciones de calidad. Explica cómo construir un gráfico de control mediante la recolección y análisis de datos en subgrupos, y establecer límites de control. También define patrones comunes como puntos fuera de control, cambios en el promedio, ciclos y tendencias, e identifica posibles causas.
El documento describe los gráficos de control, incluyendo su objetivo de monitorear procesos de producción e identificar inestabilidad. Explica cómo construir un gráfico de control mediante la recolección y análisis de datos en subgrupos, y calculando límites de control para identificar variaciones significativas que requieren acción correctiva. Finalmente, detalla diferentes patrones anormales y sus posibles causas, como puntos fuera de límites, cambios repentinos en el promedio o tendencias.
Este documento describe el uso y construcción de gráficos de control. Explica que los gráficos de control se utilizan para supervisar procesos de producción e identificar inestabilidad. Detalla los pasos para construir un gráfico de control, incluyendo la recolección y análisis de datos, y el cálculo de límites de control. También describe diferentes patrones en los gráficos y sus posibles causas, como puntos fuera de control, cambios en el promedio o tendencias.
Los puentes son estructuras esenciales en la infraestructura de transporte, permitiendo la conexión entre diferentes
puntos geográficos y facilitando el flujo de bienes y personas.
Metodología - Proyecto de ingeniería "Dispensador automático"cristiaansabi19
Esta presentación contiene la metodología del proyecto de la materia "Introducción a la ingeniería". Dicho proyecto es sobre un dispensador de medicamentos automáticos.
2. Análisis del sistema de Medición (MSA)
Objetivo
• Medir el nivel actual de exactitud del sistema de
medición
• Saber si una medición es repetitiva y reproducible
Aplicaciones
• Identificar errores de medición
• Mejorar SOP (Proceso de operación)
3. Análisis del sistema de medición (MSA)
MSA es un procedimiento
matemático para cuantificar la
variación inducida en un
proceso o producto por medio
del acto de medir.
Cualquier acto de medición
tiene que contar con un
procedimiento para garantizar
la repetición y reproducción.
Procedimiento
Equipo
Referencia
Operador
4. Operadores x N° piezas x Repeticiones
(>= 2x) (>=5x) (>=2x) >=30
5.
6. Ejemplo de Gráfica Xbarra-R
Un ingeniero especializado en calidad que trabaja en una planta de partes
automotrices monitorea la longitud de los árboles de levas. Tres máquinas
producen los árboles de levas en tres turnos cada día. El ingeniero mide cinco
árboles de levas de cada máquina durante cada turno. El ingeniero crea una
gráfica Xbarra-R para cada máquina para monitorear la longitud de los árboles
de levas.
1.Abra los datos de muestra, LongÁrbolLevas.MTW.
2.Elija Estadísticas > Gráficas de control > Gráficas de variables para
subgrupos > Xbarra-R.
3.En la lista desplegable, seleccione Todas las observaciones para una gráfica
están en una columna e ingrese Máquina 1 Máquina 2 Máquina 3.
4.En Tamaños de los subgrupos, ingrese ID subgrupo.
5.Haga clic en Opciones de Xbarra-R.
6.En la ficha Pruebas, seleccione 1 punto > K desviaciones estándar desde la
línea central (Prueba 1), K puntos consecutivos en el mismo lado de la línea
central (Prueba 2) y K puntos consecutivos dentro de 1 desviación estándar de
la línea central (cualquier lado) (Prueba 7).
Si no está seguro de qué pruebas se aplican en su situación específica, utilice
las pruebas 1, 2 y 7 cuando establezca por primera vez los límites de control
con base en los datos. Después de establecer los límites de control, puede usar
los los valores conocidos de esos límites y la prueba 7 ya no es necesaria.
7. Interpretar los resultados
Minitab crea tres gráficas Xbarra-R, una gráfica para cada máquina. El ingeniero
examina la gráfica R primero, porque si la gráfica R muestra que la variación del
proceso no está bajo control, entonces los límites de control en la gráfica Xbarra son
inexactos.
Las gráficas R para las tres máquinas muestran que la variación del proceso está bajo
control. Ningún punto está fuera de control y todos los puntos se encuentran dentro de
los límites de control en un patrón aleatorio.
Las gráficas Xbarra muestran que la máquina 2 está bajo control, pero las máquinas 1
y 3 no lo están. En la gráfica Xbarra de la máquina 2, ningún punto está fuera de
control. Sin embargo, la máquina 1 tiene un punto fuera de control y la máquina 3
tiene dos puntos fuera de control.
11. Estabilidad y Sesgo
El sesgo y la linealidad evalúan la exactitud de un
sistema de medición.
Sesgo
El sesgo examina la diferencia entre la medición
promedio observada y un valor de referencia. El
sesgo indica cuál es la exactitud del sistema de
medición cuando se compara con un valor de
referencia.
Linealidad
La linealidad examina qué tan exactas son las
mediciones en todo el rango esperado de mediciones.
La linealidad indica si el sistema de medición
tiene la misma exactitud para todos los valores de
referencia.
12. Ejemplo de exactitud de un sistema de medición con sesgo y
linealidad
Un fabricante desea saber si un termómetro indica mediciones exactas y consistentes
para cinco configuraciones de temperatura: 202°, 204°, 206°, 208° y 210°. Se toman
seis lecturas en cada configuración. Para determinar si el termómetro presenta sesgo,
reste las lecturas individuales al valor de referencia. Los valores del sesgo para las
mediciones tomadas en la configuración de calor 202° se calculan en la siguiente
tabla.
Medición Real Sesgo
202.7 202 0.7
202.5 202 0.5
203.2 202 1.2
203.0 202 1.0
203.1 202 1.1
203.3 202 1.3
13. Las lecturas de temperatura para la configuración a 202° tienen un sesgo
positivo. El termómetro indica lecturas más altas que la temperatura
real.
Para interpretar la linealidad de los datos del termómetro, determine si
el sesgo del termómetro cambia para las diferentes configuraciones de
calor. Si los datos no forman una línea horizontal en una gráfica de
dispersión, existe linealidad.
La gráfica de dispersión
muestra que el sesgo cambia a
medida que aumenta la
configuración de calor. Las
temperaturas de las
configuraciones de calor más
bajas son más altas que las
temperaturas reales, mientras
que las lecturas de las
configuraciones de calor más
elevadas son más bajas que las
temperaturas reales. El sesgo
cambia con las diferentes
configuraciones de calor, lo
que significa que existe
linealidad en estos datos.
14. Ejemplo de Estudio de linealidad y sesgo del sistema de
medición
Un ingeniero desea evaluar la linealidad y el sesgo de un sistema de
medición que se utiliza para medir diámetros internos de rodamientos.
El ingeniero selecciona cinco partes que representan el rango
esperado de mediciones. Cada parte se midió utilizando inspección
total para determinar su medición de referencia y luego un operador
midió cada parte de forma aleatoria 12 veces. El ingeniero realizó
previamente un estudio R&R cruzado del sistema de medición,
utilizando el método ANOVA, y determinó que la variación total del
estudio es 16.5368.
1.Abra los datos de muestra, DiámRodamientos.MTW.
2.Elija Estadísticas > Herramientas de calidad > Estudio del sistema
de medición > Estudio de linealidad y sesgo del sistema de medición.
3.En Números de partes, ingrese Parte.
4.En Valores de referencia, ingrese Referencia.
5.En Datos de medición, ingrese Respuesta.
6.En Variación del proceso, ingrese 16.5368.
7.Haga clic en Aceptar.
15.
16. Interpretar los resultados
El %Linealidad (valor absoluto de la pendiente *
100) es 13.2, lo que indica que la linealidad del
sistema de medición explica el 13% de la
variación general del proceso. El valor p de la
pendiente es 0.000, lo que indica que la
pendiente es significativa y que existe
linealidad en el sistema de medición.
Puesto que la linealidad es significativa, el
ingeniero debe utilizar los valores individuales
de sesgo y no el valor promedio de sesgo general.
Los valores individuales de sesgo varían de 0.2 a
3.7, mientras que sus valores p varían de 0.000 a
0.688. Los valores de referencia 2, 8 y 10
presentan sesgo. Los valores de 4 y 6 no tienen
17. Máxima Verosimilitud
Estadísticas > Confiabilidad/supervivencia > Análisis de distribución (censura por la
derecha) > Análisis de distribución paramétrica > Estimar
Método de estimación
• Máxima verosimilitud: Estime los parámetros de la distribución maximizando
la función de probabilidad.
• Mínimos cuadrados (tiempo de falla(X) en el rango(Y)): Estime los
parámetros de la distribución ajustando una línea de regresión a los puntos de
una gráfica de probabilidad.
18. parámetros poblacionales de una muestra aleatoria son el método
de estimación de máxima verosimilitud (predeterminado) y el
método de estimación de mínimos cuadrados.
Método de la estimación de máxima verosimilitud (MLE)
La función de verosimilitud indica la probabilidad de que una
muestra observada dependa de los posibles valores de los
parámetros. Por lo tanto, cuando se maximiza la función de
verosimilitud se determina los parámetros que tienen mayor
probabilidad de producir los datos observados. Desde un punto
de vista estadístico, la MLE por lo general se recomienda para
muestras grandes debido a que es versátil, se puede aplicar a
la mayoría de los modelos y a diferentes tipos de datos y
produce las estimaciones más precisas.
Método de estimación de mínimos cuadrados (LSE)
Las estimaciones de los mínimos cuadrados se calculan mediante el
ajuste de una línea de regresión a los puntos de un conjunto
de datos que tiene la suma mínima de las desviaciones elevada
al cuadrado (error de mínimos cuadrados). En el análisis de
fiabilidad, la línea y los datos se representan en una gráfica
de probabilidad.
19. Para los conjuntos de datos grandes y completos, tanto el
método LSE como el método MLE ofrecen resultados consistentes.
En aplicaciones de fiabilidad, los conjuntos de datos suelen
ser pequeños o de tamaño moderado. Muchos estudios de
simulación han revelado que en diseños de muestras pequeñas
donde se producen pocas fallas, el método MLE es mejor que el
método LSE.1 Por lo tanto, el método de estimación
predeterminado en Minitab es el MLE.
Las ventajas del método MLE sobre el método LSE son las
siguientes:
Las estimaciones de los parámetros de distribución son más
precisas.
La varianza estimada es más pequeña.
Se pueden calcular intervalos de intervalos confianza y
pruebas para parámetros del modelo.
Los cálculos utilizan mayor cantidad de la información que
contienen los datos.
20. Por lo general, las ventajas del método MLE superan a las
ventajas del método LSE. El método LSE es más fácil de
calcular a mano y más fácil de programar. El método LSE
también está tradicionalmente asociado con el uso de las
gráficas de probabilidad para evaluar la bondad de
ajuste. Sin embargo, el método LSE puede proporcionar
resultados engañosos en una gráfica de probabilidad.
Existen ejemplos donde los puntos de una gráfica de
probabilidad de Weibull que utiliza el método LSE se
sitúan lo largo de una línea cuando en realidad el modelo
de Weibull es inapropiado.
1. Genschel, U. y Meeker, W.Q. (2010). A Comparison of
Maximum Likelihood and Median-Rank Regression for Weibull
Estimation. Quality Engineering, 22(4): 236–255.
21. Las estimaciones de máxima verosimilitud de los parámetros se calculan
maximizando la función de verosimilitud con respecto a los parámetros. La
función de verosimilitud describe, para cada conjunto de parámetros de
distribución, las probabilidades de que la distribución verdadera tenga
esos parámetros basados en los datos de la muestra.
Minitab utiliza el algoritmo de Newton-Raphson1 para calcular las
estimaciones de máxima verosimilitud de los parámetros que definen la
distribución. El algoritmo de Newton-Raphson es un método recursivo para
calcular el máximo de una función. Todas las funciones resultantes, tales
como los percentiles y las probabilidades de supervivencia, se calculan a
partir de esa distribución.
NOTA
Para algunos datos, la función de verosimilitud no tiene bordes y, por lo
tanto, genera estimaciones poco uniformes para distribuciones con un
parámetro umbral (como las distribuciones exponencial de 2 parámetros,
Weibull de 3 parámetros, lognormal de 3 parámetros y loglogística de 3
parámetros). En estos casos, el método usual de estimación de máxima
verosimilitud pudiera fracasar. Cuando esto sucede, Minitab presupone un
parámetro de valor umbral fijo utilizando un algoritmo de corrección de
sesgo y halla las estimaciones de máxima verosimilitud de los otros dos
parámetros. Para obtener más información, vea las referencias 2, 3, 4 y 5.
W. Murray, Ed. (1972). Numerical Methods for Unconstrained Optimization, Academic Press.
F. Giesbrecht y A.H. Kempthorne (1966). "Maximum Likelihood Estimation in the Three-
parameter Lognormal Distribution", Journal of the Royal Statistical Society, B 38, 257-264.
H.L. Harter y A.H. Moore (1966). "Local Maximum Likelihood Estimation of the Parameters of
the Three-parameter Lognormal Populations from Completed and Censored Samples", Journal of
the American Statistical Association, 61, 842-851.
R.A. Lockhart y M.A. Stephens (1994). "Estimation and Tests of Fit for the Three-parameter
22. Las estimaciones de los mínimos cuadrados se calculan
mediante el ajuste de una línea de regresión a los puntos
en una gráfica de probabilidad de un conjunto de datos
que tiene la suma mínima de las desviaciones elevada al
cuadrado (error de mínimos cuadrados). La línea se forma
haciendo una regresión del tiempo para fallar o del
logaritmo del tiempo para fallar (X) al porcentaje
transformado (Y).
https://support.minitab.com/
23. Según Searle (1995), el método de máxima verosimilitud fue
desarrollado por Fisher en el año 1920, parece haber sido
aplicado primero para la estimación de componentes de
varianza. En este y en casi todas las presentaciones
posteriores de este tema, la normalidad se asume para los
términos del error y todos los efectos aleatorios, la
normalidad con media cero, varianza homogénea de todos los
efectos aleatorios relacionados con cada factor, y todas
las covarianzas cero.
Wackerly et al. (2002), plantean que el método de máxima
verosimilitud, elige como estimaciones los valores de los
parámetros que maximizan la verosimilitud (función de
probabilidad conjunta o la función de densidad conjunta)
de la muestra observada. Estos estimadores son
consistentes y si se les ajusta para que sean insesgados,
a menudo proporcionan estimadores insesgados de varianza
mínima. Como estos estimadores poseen buenas propiedades,
24. Sean las variables aleatorias 𝑥1,𝑥2,…,𝑥𝑛 las cuales
constituyen una muestra aleatoria de una distribución
discreta o continua, cuya función de probabilidad o función
de densidad de probabilidad es 𝑓(𝑿/θ), donde el parámetro θ
pertenece a un espacio paramétrico Ω. Así mismo, θ puede ser
un parámetro real o un vector de parámetros. Si para
cualquier vector observado 𝑥=(𝑥1,𝑥2,…,𝑥𝑛) de la muestra, se
define la función de probabilidad,
𝐿 𝑥1, 𝑥2, … , 𝑥𝑛: θ = 𝑓 𝑥1, θ × 𝑓 𝑥2, θ × ⋯ × 𝑓(𝑥𝑛, θ)
entonces el estimador Máxima Verosimilitud de θ, denotado
por 𝜃 , basado en la muestra aleatoria 𝑥=(𝑥1,𝑥2,…,𝑥𝑛) es el
valor de θ que maximiza a 𝐿(𝑥1,𝑥2,…,𝑥𝑛:𝜽), donde 𝐿(𝑥1,𝑥2,…,𝑥𝑛:𝜽
) se le denomina “Función de Verosimilitud”.
25. Los estimadores de máxima verosimilitud de θ y de
V (G y R), según Medina (2007), son obtenidos
mediante la maximización de la función normal de
verosimilitud
𝑙 𝜃 = 𝑙 𝐺𝑦𝑅 = −
1
2
𝑙𝑛 𝑉 −
𝑁
2
𝑙𝑛 𝑒𝑡𝑉−1𝑒 −
𝑁
2
1 + ln
2𝜋
𝑁
donde:
𝑒̂=𝒀−[𝑿(𝑿𝒕𝑽−𝟏𝑿)−𝟏](𝑿𝒕𝑽−𝟏𝒀)
con respecto a estos parámetros.