La optimización de las industrias químicas requiere de técnicas efectivas para reconciliación de datos y la estimación de parámetros. Los estimadores clásicos se ven altamente influenciados por la presencia de valores atípicos en las mediciones; en cambio, los estimadores robustos son insensibles a pequeñas cantidades de éstos. En este documento se presentan nuevas metodologías robustas para la reconciliación de datos que combinan las fortalezas de los estimadores monótonos y redescendientes. Se proponen dos estrategias de distinto grado de complejidad, las cuales se aplican para tres modelos de mediciones diferentes.
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