Dedetcção de outliers como suporte ao CEP Multivariado
Um estudo de caso em uma empresa do setor plástico
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O projeto de pesquisa estudado teve o objetivo de aplicar um algoritmo de busca sucessiva para o auxílio à tomada de decisão no controle estatístico do processo multivariado, na fabricação de garrafeiras em uma empresa de produtos plásticos. Além disso, a utilização das técnicas de análise de componentes principais (ACP) e da carta T² de Hotelling pode sumarizar parte das informações relevantes desse processo. O algoritmo de busca sucessiva detecta pontos discordantes do restante do agrupamento de dados que, quando se encontram muito distantes ou têm características muito dife...
O projeto de pesquisa estudado teve o objetivo de aplicar um algoritmo de busca sucessiva para o auxílio à tomada de decisão no controle estatístico do processo multivariado, na fabricação de garrafeiras em uma empresa de produtos plásticos. Além disso, a utilização das técnicas de análise de componentes principais (ACP) e da carta T² de Hotelling pode sumarizar parte das informações relevantes desse processo. O algoritmo de busca sucessiva detecta pontos discordantes do restante do agrupamento de dados que, quando se encontram muito distantes ou têm características muito diferentes, são denominados outliers. O algoritmo BACON foi utilizado para a detecção de tais ocorrências, o qual parte de um pequeno subconjunto, comprovadamente livre de outliers, dos dados originais e vai adicionando novas informações, que também não são outliers, a esse subconjunto inicial até que nenhuma informação possa mais ser absorvida. Esse livro é dedicado a estudantes e profissionais de Engenharia, Gestão e Tecnologia.
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