The process capability index (PCI) evaluates the ability of a process to produce items with certain quality requirements. The PCI depends on the process standard deviation, which is usually unknown and estimated by using the sample standard deviation. The construction of confidence intervals for the PCI is also an important topic. The usual estimator of the PCI and its corresponding confidence interval are based on various assumptions, such as normality, the fact that the process is under control, or samples selected from infinite populations. The main aim of this paper is to investigate the empirical properties of estimators of the PCI, and analyze numerically the effect on confidence intervals when such assumptions are not satisfied, since these situations may arise in practice.
La aparición de datos faltantes es un problema común en la mayoría de las encuestas llevadas a cabo en distintos ámbitos. Una técnica tradicional y muy conocida para el tratamiento de datos faltantes es la imputación. La mayoría de los estudios relacionados con los métodos de imputación se centran en el problema de la estimación de la media y su varianza y están basados en diseños muestrales simples tales como el muestreo aleatorio simple. En este trabajo se describen los métodos de imputación más conocidos y se plantean bajo el contexto de un diseño muestral general y para el caso de diferentes mecanismos de respuesta. Mediante estudios de simulación Monte Carlo basados en datos reales extraídos del ámbito de la economía y la empresa, analizamos las propiedades de varios métodos de imputación en la estimación de otros parámetros que también son utilizados con frecuencia en la práctica, como son las funciones de distribución y los cuantiles. Con el fin de que los métodos de imputación descritos en este trabajo se puedan implementar y usar con mayor facilidad, se proporcionan sus códigos en los lenguajes de programación R y Splus.
En los últimos años, la metodología de Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) se ha identificado como una de las más adecuadas para mejorar las competencias de los estudiantes de diferentes áreas de conocimientos y nivel de estudios. Esta investigación se centra en la implementación de dicha técnica en los estudios de Máster en Ingeniería Naval y Oceánica, analizando su idoneidad para éste nivel académico, identificar las pautas más óptimas para su ejecución en las clases y poder medir las expectativas iniciales que tienen los estudiantes con el uso de esta metodología docente. Este trabajo reflejará que el uso del ABP es más que idóneo para los estudios técnicos de cualquier rama de la ingeniería, identificará que siguiendo unos sencillos pasos iniciales se puede implementar esta técnica en cualquier asignatura, y mostrará que los resultados iniciales obtenidos reflejan un alto nivel de expectación por parte del alumnado, el cual espera consolidar competencias tan relevantes como el trabajo en equipo, las habilidades de autoaprendizaje o los conocimientos técnicos, así como ayudarles tanto en su presente académico, como en su futuro profesional.
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