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En este trabajo, se proponen dos nuevos índices de capacidad robustos para detectar la influencia de los factores que pueden causar grandes desviaciones de las especificaciones técnicas del proceso. El comportamiento de estos nuevos índices se analizó mediante la comparación de su rendimiento con respecto a otras medidas de capacidad ampliamente estudiados en la literatura. El trabajo tiene como objetivo investigar la robustez de estos nuevos índices de capacidad bajo la presencia de valores extremos y de falta de normalidad. Para este propósito, se aplicaron técnicas de remuestreo Bootstrap para detectar la verdadera capacidad potencial de un proceso a través de los métodos de inferencia estadística. La precisión de los índices propuestos es discutida por medio de resultados numéricos con un ejemplo de datos reales.

La predicción del ahorro energético y la calidad del aire interior resultante de la aplicación de medidas de rehabilitación de la eficiencia energética en edificios residenciales es de importancia capital para poder invertir en la tecnología correcta y optimizar los recursos disponibles. En este trabajo se propone una nueva metodología, basada en la toma de datos reales, para estimar rápida y eficazmente la eficiencia energética y calidad del aire de las viviendas atendiendo a variables como las costumbres de los ocupantes, normativa y tipología constructiva. Se evalúa con éxito el efecto de las reformas efectuadas para la rehabilitación de la eficiencia energética de 4 viviendas construidas en diferentes épocas, bajo distinta normativa, con diferente nivel de ocupación y características de sus elementos constructivos.

El principal objeto de este trabajo ha sido el empleo de una nueva técnica que aúna el análisis funcional y el diseño de experimentos: ANOVA funcional para un factor tratamiento. Mediante esta herramienta se ha medido la influencia que tiene la adición de una mezcla de nano y micro partículas de humo de sílice, subproducto de la industria del silicio, en la degradación térmica de una resina epoxi. Para tal fin se ha realizado un diseño de experimentos con un factor tratamiento (cantidad de humo de sílice) a tres niveles diferentes. Los datos se han obtenido mediante el empleo del Análisis Termogravimétrico (TG), dando como resultado cinco curvas o trayectorias de degradación por nivel. El ANOVA funcional aprovecha toda la información de cada curva o dato funcional. El empleo del ANOVA funcional a partir de los datos TG ha dado como resultado que la cantidad de humo de sílice influye significativamente en la estabilidad térmica del compuesto y de la resina epoxi involucrada en cada muestra. Estos hechos pueden ser un indicio de la interacción entre la fase orgánica e inorgánica del material.