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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.45.2009.tde-09072013-090428
Documento
Autor
Nome completo
Miriam Harumi Tsunemi
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2009
Orientador
Banca examinadora
Esteves, Luís Gustavo (Presidente)
Ho, Linda Lee
Leite, Jose Galvao
Louzada Neto, Francisco
Rodrigues, Josemar
Título em português
Um modelo Bayesiano semi-paramétrico para o monitoramento ``on-line" de qualidade de Taguchi para atributos
Palavras-chave em português
Inferência Bayesiana não-paramétrica
mistura de Processos Dirichlet
Monitoramento ``on-line" de Taguchi para atributos
Resumo em português
Este modelo contempla o cenário em que a sequência de frações não-conformes no decorrer de um ciclo do processo de produção aumenta gradativamente (situação comum, por exemplo, quando o desgaste de um equipamento é gradual), diferentemente dos modelos de Taguchi, Nayebpour e Woodall e Nandi e Sreehari (1997), que acomodam sequências de frações não-conformes assumindo no máximo três valores, e de Nandi e Sreehari (1999) e Trindade, Ho e Quinino (2007) que contemplam funções de degradação mais simples. O desenvolvimento é baseado nos trabalhos de Ferguson e Antoniak para o cálculo da distribuição a posteriori de uma medida P desconhecida, associada a uma função de distribuição F desconhecida que representa a sequência de frações não-conformes ao longo de um ciclo, supondo, a priori, mistura de Processos Dirichlet. A aplicação consiste na estimação da função de distribuição F e as estimativas de Bayes são analisadas através de alguns casos particulares
Título em inglês
A semi-parametric model for Taguchi´s On-Line Quality-Monitoring Procedure for Attributes
Palavras-chave em inglês
mixture of Dirichlet Processes
nonparametric Bayesian Inference
Taguchi's On-Line Quality-Monitoring Procedure for Attributes
Resumo em inglês
In this work, we propose an alternative model for Taguchi´s On-Line Quality-Monitoring Procedure for Attributes under a Bayesian nonparametric framework. This model may be applied to production processes the sequences of defective fractions during a cycle of which increase gradually (for example, when an equipment deteriorates little by little), differently from either Taguchi's, Nayebpour and Woodall's and Nandi and Sreehari's models that allow at most three values for the defective fraction or Nandi and Sreehari's and Trindade, Ho and Quinino's which take into account simple deterioration functions. The development is based on Ferguson's and Antoniak's papers to obtain a posteriori distribution for an unknown measure P, associated with an unknown distribution function F that represents the sequence of defective fractions, considering a prior mixture of Dirichlet Processes. The results are applied to the estimation of the distribution function F and the Bayes estimates are analised through some particular cases.
 
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Data de Publicação
2013-07-10
 
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