Examinando por Materia "Bootstrap"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Efecto del tamaño de muestra y el número de réplicas bootstrap.
    (2013-09-24) Ramírez, Isabel C.; Barrera, Carlos J.; Correa, Juan C.
    Un problema difícil de responder es determinar el tamaño de muestra mínimo y el número de réplicas bootstrap que se debe utilizar para obtener distribuciones muestrales que se aproximen bien a la verdadera distribución muestral utilizando la metodología bootstrap. Se evalúa el efecto del tamaño de muestra y el número de réplicas bootstrap en las estimaciones de la media, varianza y algunos percentiles para una distribución de probabilidad bajo diferentes medidas de asimetría. Presentamos algunas recomendaciones para el uso del bootstrap no paramétrico.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Proposal of a bootstrapping methodology to calculate reliability indexes
    (Universidad del Valle, 2017-07-01) Batista Rodríguez, Carlos R.; Urquiza Salgado, Rosa I.
    (Eng) This study proposes an algorithm to simulate population samples, supported by the Monte Carlo and Bootstrap methods, where the sample size is not representative of the universe being studied. This scenario is characteristic of investigation processes or events which span a long time period. This study developed an example with real-life data collected from a harvesting machine, calculating the lifetime reliability gamma index for a hydraulic element. The implementation of the algorithm was developed with the mathematical assistant MATLAB and the block diagram is shown at work. From the analysis of the results it is conclusive that, when the sample size being studied is very small, the proposed methodology is appropriate to estimate the necessary probabilistic distribution and therefore allows to estimate the confidence interval of the reliability index that is being sought.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Valoración de la robustez del gráfico de control tipo Shewhart y una alternativa no paramétrica en el control del centramiento de variables criticas con distribución asimétrica.
    (2013-10-18) Zuluaga Duque, Edison A.; Millán Hernández, John J.; Mosquera Restrepo, Jaime
    Shewhart (1927) propuso una metodología de diagnóstico para el control del centramiento de una variable crítica en un proceso de producción. Su propuesta se apoya en el supuesto de distribución normal de la característica a controlar o al menos de sus promedios muéstrales, lo cual de alguna manera se puede garantizar a través del Teorema del Limite Central. Sin embargo, en la práctica es común encontrarse con variables de proceso que provienen de distribuciones asimétricas, frente a las cuales la eficiencia de la metodología es de alguna manera incierta. En el presente artículo se realiza una evaluación de la eficiencia de esta metodología, mediante ejercicios de simulación que reproducen situaciones de distribuciones tanto simétricas como asimétricas. Los resultados obtenidos se contrastan con los observados por la propuesta no paramétrica de Bajgier (1992) contrastando las potencias observadas en cada procedimiento.