1989, vol. 13, núm. 1-3 http://hdl.handle.net/2099/38452024-03-29T12:49:07Z2024-03-29T12:49:07ZProblemes proposatsCuesta, J.Ocaña, JordiRuiz Espejo, M.http://hdl.handle.net/2099/68272020-07-21T18:59:15Z2008-11-11T17:11:32ZProblemes proposats
Cuesta, J.; Ocaña, Jordi; Ruiz Espejo, M.
2008-11-11T17:11:32ZCuesta, J.Ocaña, JordiRuiz Espejo, M.Solucions als problemes proposats al volum 12, núm. 3Corominas Subias, AlbertOller, Josep MªCapdevila, CarlesOliva, Franceschttp://hdl.handle.net/2099/66402020-07-21T18:59:18Z2008-10-24T18:11:14ZSolucions als problemes proposats al volum 12, núm. 3
Corominas Subias, Albert; Oller, Josep Mª; Capdevila, Carles; Oliva, Francesc
2008-10-24T18:11:14ZCorominas Subias, AlbertOller, Josep MªCapdevila, CarlesOliva, FrancescTamaño y frecuencia de muestreo en gráficos de controlCapilla Romá, CarmenRomero Villafranca, Rafaelhttp://hdl.handle.net/2099/46522020-07-21T18:59:16Z2008-03-14T18:05:17ZTamaño y frecuencia de muestreo en gráficos de control
Capilla Romá, Carmen; Romero Villafranca, Rafael
Se analiza la elección óptima del tamaño y frecuencia de muestreo en gráficos de medias. Asumiendo que el coste total del muestreo es proporcional al número total de unidades muestreadas, el procedimiento óptimo depende de la magnitud de la desviación respecto del nominal que se considere relevante, que a su vez está relacionada con la capacidad del proceso. Se obtiene que, en general, a medida que aumenta dicha capacidad es aconsejable reducir el tamaño de la muestra e incrementar la frecuencia de muestreo.
2008-03-14T18:05:17ZCapilla Romá, CarmenRomero Villafranca, RafaelSe analiza la elección óptima del tamaño y frecuencia de muestreo en gráficos de medias. Asumiendo que el coste total del muestreo es proporcional al número total de unidades muestreadas, el procedimiento óptimo depende de la magnitud de la desviación respecto del nominal que se considere relevante, que a su vez está relacionada con la capacidad del proceso. Se obtiene que, en general, a medida que aumenta dicha capacidad es aconsejable reducir el tamaño de la muestra e incrementar la frecuencia de muestreo.Estimación eficiente para la optimización de un procesoPepió Viñals, MontserratPolo Miranda, Carloshttp://hdl.handle.net/2099/45822021-05-20T08:51:45Z2008-03-11T18:06:02ZEstimación eficiente para la optimización de un proceso
Pepió Viñals, Montserrat; Polo Miranda, Carlos
La optimización de un proceso requiere la modelización conjunta de la dispersión y la tendencia central, así como su robustificación. La información requerida se recoge mediante un plan factorial replicado y se modeliza, en primer lugar, la dispersión estimando eficientemente los coeficientes mediante el método de máxima verosimilitud y, seguidamente, se aplica el modelo para la tendencia central. Ambos se contrastan mediante el gráfico probabilístico semi-normal, para asociarse en el modelo global, que permite la optimización y su confrontación con el proceso de robustificación. Esta metodología se ilustra mediante un proceso de tratamiento térmico.; Process optimization demands getting a process model for both location and dispersion as well as process robutness. Therefore data must be gathered on behalf of a replicated factorial to estimate dispersion parameters by maximum likelihood to proceed with the estimation of the location ones by generalized least squares. The significance of these estimations are jointly tested by means of a half-normal probability plot. The methodology is applied to a heat treatment process.
2008-03-11T18:06:02ZPepió Viñals, MontserratPolo Miranda, CarlosLa optimización de un proceso requiere la modelización conjunta de la dispersión y la tendencia central, así como su robustificación. La información requerida se recoge mediante un plan factorial replicado y se modeliza, en primer lugar, la dispersión estimando eficientemente los coeficientes mediante el método de máxima verosimilitud y, seguidamente, se aplica el modelo para la tendencia central. Ambos se contrastan mediante el gráfico probabilístico semi-normal, para asociarse en el modelo global, que permite la optimización y su confrontación con el proceso de robustificación. Esta metodología se ilustra mediante un proceso de tratamiento térmico.
Process optimization demands getting a process model for both location and dispersion as well as process robutness. Therefore data must be gathered on behalf of a replicated factorial to estimate dispersion parameters by maximum likelihood to proceed with the estimation of the location ones by generalized least squares. The significance of these estimations are jointly tested by means of a half-normal probability plot. The methodology is applied to a heat treatment process.Aplicación del método de regresión de Gehan y Siddiqui y el test de la F de Cox en el análisis de datos de supervivenciaTarin, J. J.Ménsua Fernández, J. L.http://hdl.handle.net/2099/45812020-07-21T18:59:18Z2008-03-11T18:04:41ZAplicación del método de regresión de Gehan y Siddiqui y el test de la F de Cox en el análisis de datos de supervivencia
Tarin, J. J.; Ménsua Fernández, J. L.
Este trabajo muestra algunas de las posibilidades de la estadística paramétrica en el análisis de datos de supervivencia en el campo de la toxicología y genética de poblaciones.
La aplicación del método de regresión de Gehan y Siddiqui ha proporcionado un buen ajuste de los datos de supervivencia a una de las 4 distribuciones que contempla este método (Exponencial, Weibull, Gompertz y Exponencial lineal) en el 81% de los casos y de éstos en el 74% se han ajustado a una distribución Exponencial, mientras que el 26% restante lo han hecho a una Gompertz.
El orden de supervivencia de las poblaciones analizadas se deduce a partir de los resultados del test de la F de Cox que contrasta la igualdad del parámetro lambda entre dos distribuciones Exponenciales.; Some possibilities of parametric statistic in survival data analysis in the Toxicology and Population Genetic field are shown. In 81% of the cases, application of Gehan and Siddiqui's regression method have made a good fit of survival data to one of the four distributions of this method (Exponential, Weibull, Gompertz and Linear exponential). Seventy-four percent of these cases have fitted to the Exponential, and 26% to the Gompertz distribution. The survival order of the analyzed populations is deduced from the Cox's F test results. This test evaluates the lambda parameter equality between two Exponential distributions.
2008-03-11T18:04:41ZTarin, J. J.Ménsua Fernández, J. L.Este trabajo muestra algunas de las posibilidades de la estadística paramétrica en el análisis de datos de supervivencia en el campo de la toxicología y genética de poblaciones.
La aplicación del método de regresión de Gehan y Siddiqui ha proporcionado un buen ajuste de los datos de supervivencia a una de las 4 distribuciones que contempla este método (Exponencial, Weibull, Gompertz y Exponencial lineal) en el 81% de los casos y de éstos en el 74% se han ajustado a una distribución Exponencial, mientras que el 26% restante lo han hecho a una Gompertz.
El orden de supervivencia de las poblaciones analizadas se deduce a partir de los resultados del test de la F de Cox que contrasta la igualdad del parámetro lambda entre dos distribuciones Exponenciales.
Some possibilities of parametric statistic in survival data analysis in the Toxicology and Population Genetic field are shown. In 81% of the cases, application of Gehan and Siddiqui's regression method have made a good fit of survival data to one of the four distributions of this method (Exponential, Weibull, Gompertz and Linear exponential). Seventy-four percent of these cases have fitted to the Exponential, and 26% to the Gompertz distribution. The survival order of the analyzed populations is deduced from the Cox's F test results. This test evaluates the lambda parameter equality between two Exponential distributions.On a distance between estimable functionsArenas Solá, Concepciónhttp://hdl.handle.net/2099/39812020-07-21T18:59:18Z2007-12-04T19:11:45ZOn a distance between estimable functions
Arenas Solá, Concepción
In this paper we study the main properties of a distance introduced by C.M. Cuadras (1974). This distance is a generalization of the well-known Mahalanobis distance between populations to a distance between parametric estimable functions inside the multivariate analysis of variance model. Reduction of dimension properties, invariant properties under linear automorphisms, estimation of the distance, distribution under normality as well as the interpretation as a geodesic distance are studied and commented.
2007-12-04T19:11:45ZArenas Solá, ConcepciónIn this paper we study the main properties of a distance introduced by C.M. Cuadras (1974). This distance is a generalization of the well-known Mahalanobis distance between populations to a distance between parametric estimable functions inside the multivariate analysis of variance model. Reduction of dimension properties, invariant properties under linear automorphisms, estimation of the distance, distribution under normality as well as the interpretation as a geodesic distance are studied and commented.Biquadratic functions: stationary and invertibility in estimated time-series modelsPollock, D. S. Ghttp://hdl.handle.net/2099/39802020-07-21T18:59:15Z2007-12-04T19:10:11ZBiquadratic functions: stationary and invertibility in estimated time-series models
Pollock, D. S. G
It is important that the estimates of the parameters of an autoregressive moving-average (ARMA) model should satisfy the conditions of stationarity and invertibility. It can be shown that the unconditional maximum-likelihood estimates are bound to fill these conditions regardless of the size of the sample from which they are derived; and, in some quarters, it has been argued that they should be used in preference to any other estimates when the size of he sample is small. However, the maximum-likelihood estimates are difficult to obtain; and, in practice, estimates are usually derived from a least-squares criterion. In this paper we show that, if an appropriate form of least-squares criterion is adopted, then we can likewise guarantee that the conditions of stationarity and invertibility will be fulfilled. We also re-examine several of the alternative procedures for estimating ARMA models to see whether the criterion functions from which they are derived have the appropriate form.
2007-12-04T19:10:11ZPollock, D. S. GIt is important that the estimates of the parameters of an autoregressive moving-average (ARMA) model should satisfy the conditions of stationarity and invertibility. It can be shown that the unconditional maximum-likelihood estimates are bound to fill these conditions regardless of the size of the sample from which they are derived; and, in some quarters, it has been argued that they should be used in preference to any other estimates when the size of he sample is small. However, the maximum-likelihood estimates are difficult to obtain; and, in practice, estimates are usually derived from a least-squares criterion. In this paper we show that, if an appropriate form of least-squares criterion is adopted, then we can likewise guarantee that the conditions of stationarity and invertibility will be fulfilled. We also re-examine several of the alternative procedures for estimating ARMA models to see whether the criterion functions from which they are derived have the appropriate form.Gramáticas discriminantes y funciones discriminantes lineales generalizadasGarcía Fornes, AnaRuiz Calomarde, AntonioVidal Ruiz, EnriqueCascuberta Nolla, Franciscohttp://hdl.handle.net/2099/39792020-07-21T18:59:17Z2007-12-04T19:08:37ZGramáticas discriminantes y funciones discriminantes lineales generalizadas
García Fornes, Ana; Ruiz Calomarde, Antonio; Vidal Ruiz, Enrique; Cascuberta Nolla, Francisco
Las Gramáticas Discriminantes constituyen una aproximación para la clasificación de frases generadas por Gramáticas cuando la presencia de ruidos y distorsiones hace difícil la aplicación de las Técnicas usuales de Análisis Sintáctico. Sin embargo, la formulación original (Filipski 80) presenta una restricción pues las gramáticas características deben ser las mismas para todas las clases. En este trabajo se presenta una solución al problema, mediante la aplicación de una Extensión de las Funciones Discriminantes Lineales Generalizadas, junto con una adaptación del Método de Aprendizaje denominado algoritmo "Pocket" propuesto originalmente en (Gallant 86). Se presentan experimentos con resultados para frases con distribuciones de longitud determinadas, que confirman la mejor aproximación dada por las Gramáticas Discriminantes dotadas de la extensión utilizada, respecto de la ofrecida por la aproximación clásica basada en Gramáticas Estocásticas.; Discriminant Grammars constitute an approach for classification of syntactic patterns, when the noise and distorsions make the application of usual Syntactical Analysis Techiniques difficult. However, the original formulation (Filipski 80) presents a restriction, since the underlaying characteristic grammars must be identical for all classes. In this paper we propose a solution that is based on a recently introduced extension of the Generalized Linear Discriminant Functions (Vidal 89), together with and adaptation of the "Pocket" algorithm which is proposed in (Gallant 86). We present some experiments and results for patterns (strings) that are characterized by appropiate length distributions, which show that the proposed Extension of Discriminant Grammars outperforms the classical approach based on Stochastic Grammars.
2007-12-04T19:08:37ZGarcía Fornes, AnaRuiz Calomarde, AntonioVidal Ruiz, EnriqueCascuberta Nolla, FranciscoLas Gramáticas Discriminantes constituyen una aproximación para la clasificación de frases generadas por Gramáticas cuando la presencia de ruidos y distorsiones hace difícil la aplicación de las Técnicas usuales de Análisis Sintáctico. Sin embargo, la formulación original (Filipski 80) presenta una restricción pues las gramáticas características deben ser las mismas para todas las clases. En este trabajo se presenta una solución al problema, mediante la aplicación de una Extensión de las Funciones Discriminantes Lineales Generalizadas, junto con una adaptación del Método de Aprendizaje denominado algoritmo "Pocket" propuesto originalmente en (Gallant 86). Se presentan experimentos con resultados para frases con distribuciones de longitud determinadas, que confirman la mejor aproximación dada por las Gramáticas Discriminantes dotadas de la extensión utilizada, respecto de la ofrecida por la aproximación clásica basada en Gramáticas Estocásticas.
Discriminant Grammars constitute an approach for classification of syntactic patterns, when the noise and distorsions make the application of usual Syntactical Analysis Techiniques difficult. However, the original formulation (Filipski 80) presents a restriction, since the underlaying characteristic grammars must be identical for all classes. In this paper we propose a solution that is based on a recently introduced extension of the Generalized Linear Discriminant Functions (Vidal 89), together with and adaptation of the "Pocket" algorithm which is proposed in (Gallant 86). We present some experiments and results for patterns (strings) that are characterized by appropiate length distributions, which show that the proposed Extension of Discriminant Grammars outperforms the classical approach based on Stochastic Grammars.On generalized information and divergence measures and their applications: a brief reviewTaneja, I. J.Pardo, LeandroMorales González, DomingoMenéndez, María Luisahttp://hdl.handle.net/2099/39782015-08-03T01:08:56Z2007-12-04T19:07:07ZOn generalized information and divergence measures and their applications: a brief review
Taneja, I. J.; Pardo, Leandro; Morales González, Domingo; Menéndez, María Luisa
The aim of this review is to give different two-parametric generalizations of the following measures: directed divergence (Kullback and Leibler, 1951), Jensen difference divergence (Burbea and Rao 1982 a,b; Rao, 1982) and Jeffreys invariant divergence (Jeffreys, 1946). These generalizations are put in the unified expression and their properties are studied. The applications of generalized information and divergence measures to comparison of experiments and the connections with Fisher information measure are also given.
2007-12-04T19:07:07ZTaneja, I. J.Pardo, LeandroMorales González, DomingoMenéndez, María LuisaThe aim of this review is to give different two-parametric generalizations of the following measures: directed divergence (Kullback and Leibler, 1951), Jensen difference divergence (Burbea and Rao 1982 a,b; Rao, 1982) and Jeffreys invariant divergence (Jeffreys, 1946). These generalizations are put in the unified expression and their properties are studied. The applications of generalized information and divergence measures to comparison of experiments and the connections with Fisher information measure are also given.A matrix derivation of a representation theorem for (trAp)1/pNeudecker, Heinzhttp://hdl.handle.net/2099/39772015-08-03T01:08:51Z2007-12-04T19:05:11ZA matrix derivation of a representation theorem for (trAp)1/p
Neudecker, Heinz
A matrix derivation of a well-known representation theorem for (tr Ap)1/p is given, which is the solution of a restricted maximization problem. The paper further gives a solution of the corresponding restricted minimization problem.
2007-12-04T19:05:11ZNeudecker, HeinzA matrix derivation of a well-known representation theorem for (tr Ap)1/p is given, which is the solution of a restricted maximization problem. The paper further gives a solution of the corresponding restricted minimization problem.