Bases Estadísticas y Principales Conceptos para el Control Estadístico de Procesos

6. Cada vez que realizamos un cálculo matemático para resolver un problema físico, estamos aplicando un modelo matemático a un fenómeno de la realidad. Este fenómeno puede ser, por ejemplo, la caída de un objeto desde cierta altura, y en este caso utilizamos un modelo que es la Ley de Gravedad. ¿Qué es un modelo? Al enfrentar un problema de física, química, ingeniería, etc., estamos analizando e investigando una parte o aspecto de la realidad material que nos rodea. Para resolver el problema, necesitamos modelar esa realidad, es decir, construir una representación en la mente de cómo ocurren los hechos, junto con ecuaciones matemáticas que permitan calcular los efectos de los mismos. En ningún caso se debe confundir modelo con realidad. Un modelo es sólo una representación de la realidad, utilizado para estudiar y analizar dicha realidad. Hay modelos matemáticos que nos permiten obtener un resultado numérico preciso, por ejemplo, que la velocidad de un automóvil es de 175,5 Km/Hora. O que la corriente eléctrica que circula por un cable es de 5,7 Amperios. Este tipo de modelos matemáticos se denominan Determinísticos . INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD

8. Experimento 1: Se lanza un dado y se anota el número que aparece en la cara superior: Espacio Muestral = S 1 = 1, 2, 3, 4, 5, 6 Experimento 2: Se arroja una moneda cuatro veces y se anota la sucesión de caras y cruces obtenidas. Espacio Muestral: S 2 = (Cara v Cruz), (Cara v Cruz), (Cara v Cruz), (Cara v Cruz) ESPACIO MUESTRAL .- Conjunto de todos los resultados posibles (S) que pueden producirse al realizar un experimento . INTRODUCCIÓN A LA PROBABILIDAD

48. De esta manera tenemos tabulada una función de Gauss que no depende de cual sea el promedio y la desviación standard de nuestra población real. El cambio de variable hace que se conserve la forma de la función y que sirva para cualquier población, siempre y cuando esa población tenga una distribución normal. FUNCIONES DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADES

50. FUNCIONES DE DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADES