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Nuevas técnicas de control de calidad para estudios ambientales

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Nuevas técnicas de control de calidad para estudios ambientales

Sancho Val, José Joaquín
 
DATE : 2015-03-27
UNIVERSAL IDENTIFIER : http://hdl.handle.net/11093/279
UNESCO SUBJECT : 3308 Ingeniería y Tecnología del Medio Ambiente ; 2508.11 Calidad de las Aguas
DOCUMENT TYPE : doctoralThesis

ABSTRACT :

La mayoría de las variables en las que se basan los estudios ambientales actuales siguen distribuciones estadísticas desconocidas o no normales. Cuando se pretende aplicar los métodos clásicos basados en el control estadístico de proceso (CEP) al estudio de estas variables, los resultados no son satisfactorios por la peculiaridad de los conjuntos de datos que conforman las muestras estudiadas. En este trabajo se pretende refundir el análisis clásico del control de la calidad y nuevos métodos matemáticos de análisis de outliers como el análisis funcional de datos (FDA), en una nueva herramienta que permita el análisis y control de la calidad ambiental en las situaciones actuales en las que el análisis clásico no lo permite.
 
A maioría das variables que están baseados en estudos de xénero distribucións estatísticas ambientais actuais son normais ou non. Ao tentar aplicar os métodos clásicos baseadas en control estatístico de proceso (SPC) para o estudo destas variables, os resultados non son satisfactorios, debido á peculiaridade dos conxuntos de datos que compoñen as mostras estudadas. Este artigo ten como obxectivo a reformulación da análise clásica de control de calidade e novos métodos matemáticos de análise de outliers como análise de datos funcionais (FDA), unha nova ferramenta que permite a análise e control da calidade ambiental nas situacións actuais en que a análise clásica non.
 
Most of the variables that are based on current environmental studies unknown statistical distributions are normal or not. When trying to apply the classical methods based on statistical process control (SPC) to the study of these variables, the results are not satisfactory because of the peculiarity of the data sets that make up the samples studied. This paper aims at recasting the classical analysis of quality control and new mathematical methods of analysis of outliers as functional data analysis (FDA), a new tool that allows the analysis and control of environmental quality in the current situations in which the classical analysis does not.

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