Este documento presenta los resultados de un análisis estadístico de datos de pernos. Incluye tablas con los valores y frecuencias de datos, cálculos de la media aritmética, desviación estándar y varianza de la muestra. También incluye un histograma y gráficas que muestran la distribución de los datos y los límites de la media ± 1, 2 y 3 desviaciones estándar.
Este documento presenta los resultados de un análisis estadístico de datos de medidas de pernos. Incluye un histograma que muestra la distribución de frecuencias de las medidas, cálculos de la media, varianza y desviación estándar, y gráficas que ilustran la media y desviaciones estándar.
El documento presenta los resultados del análisis estadístico de las mediciones de pernos. Incluye un histograma con 9 intervalos que muestran la distribución de frecuencias de las mediciones, con una moda de 1.4995. También presenta valores como la media aritmética de 1.5061 y una desviación estándar de 0.0350.
Este documento presenta los resultados del análisis estadístico de una muestra de pernos. Muestra que el proceso tiene una media de 1.5061 y una desviación estándar de 0.0350, lo que indica que el proceso se encuentra dentro de los límites especificados. También incluye gráficos como un histograma y una ojiva que muestran la distribución de datos y porcentajes acumulados respectivamente.
El documento presenta los resultados de inspeccionar el diámetro de 300 pernos para determinar si cumplen las especificaciones del cliente. El análisis estadístico incluye el cálculo de la media, mediana, moda, desviación estándar y varianza, agrupando los datos en 11 intervalos. La gráfica de histogramas muestra que la mayoría de los diámetros se encuentran dentro del rango requerido, a excepción de unos pocos valores por debajo o arriba del límite.
El documento presenta los resultados de inspeccionar el diámetro de 300 pernos para determinar si cumplen con las especificaciones del cliente. Se agruparon los datos en 11 intervalos y se calcularon estadísticos como la media, mediana, moda, desviación estándar y varianza. La mayoría de los diámetros se encuentran entre 1.5 y 1.65, cumpliendo con los requisitos del cliente.
El documento presenta datos numéricos agrupados para realizar análisis estadísticos como media aritmética, varianza y desviación estándar. Incluye tablas con los datos agrupados, intervalos de clases, y gráficas como histograma, ojiva y caja y bigotes para visualizar los resultados.
Este documento presenta los pasos para agrupar y analizar un conjunto de datos numéricos. Inicialmente se muestran los datos desordenados y luego se procede a ordenarlos, calcular estadísticos como la media, desviación estándar y varianza, e identificar intervalos. Finalmente, se generan tres gráficas (histograma, ojiva y caja-bigotes) para visualizar la distribución de los datos.
Este documento presenta 5 problemas de estudio de procesos industriales que involucran el uso de histogramas. Cada problema describe una situación de producción e incluye datos de muestras tomadas que se representan gráficamente mediante histogramas. Los resúmenes concluyen que en la mayoría de los casos los procesos cumplen con las especificaciones requeridas, a excepción de un caso donde se identifica una oportunidad para mejorar la eficiencia recuperando productos descartados.
Este documento presenta los resultados de un análisis estadístico de datos de medidas de pernos. Incluye un histograma que muestra la distribución de frecuencias de las medidas, cálculos de la media, varianza y desviación estándar, y gráficas que ilustran la media y desviaciones estándar.
El documento presenta los resultados del análisis estadístico de las mediciones de pernos. Incluye un histograma con 9 intervalos que muestran la distribución de frecuencias de las mediciones, con una moda de 1.4995. También presenta valores como la media aritmética de 1.5061 y una desviación estándar de 0.0350.
Este documento presenta los resultados del análisis estadístico de una muestra de pernos. Muestra que el proceso tiene una media de 1.5061 y una desviación estándar de 0.0350, lo que indica que el proceso se encuentra dentro de los límites especificados. También incluye gráficos como un histograma y una ojiva que muestran la distribución de datos y porcentajes acumulados respectivamente.
El documento presenta los resultados de inspeccionar el diámetro de 300 pernos para determinar si cumplen las especificaciones del cliente. El análisis estadístico incluye el cálculo de la media, mediana, moda, desviación estándar y varianza, agrupando los datos en 11 intervalos. La gráfica de histogramas muestra que la mayoría de los diámetros se encuentran dentro del rango requerido, a excepción de unos pocos valores por debajo o arriba del límite.
El documento presenta los resultados de inspeccionar el diámetro de 300 pernos para determinar si cumplen con las especificaciones del cliente. Se agruparon los datos en 11 intervalos y se calcularon estadísticos como la media, mediana, moda, desviación estándar y varianza. La mayoría de los diámetros se encuentran entre 1.5 y 1.65, cumpliendo con los requisitos del cliente.
El documento presenta datos numéricos agrupados para realizar análisis estadísticos como media aritmética, varianza y desviación estándar. Incluye tablas con los datos agrupados, intervalos de clases, y gráficas como histograma, ojiva y caja y bigotes para visualizar los resultados.
Este documento presenta los pasos para agrupar y analizar un conjunto de datos numéricos. Inicialmente se muestran los datos desordenados y luego se procede a ordenarlos, calcular estadísticos como la media, desviación estándar y varianza, e identificar intervalos. Finalmente, se generan tres gráficas (histograma, ojiva y caja-bigotes) para visualizar la distribución de los datos.
Este documento presenta 5 problemas de estudio de procesos industriales que involucran el uso de histogramas. Cada problema describe una situación de producción e incluye datos de muestras tomadas que se representan gráficamente mediante histogramas. Los resúmenes concluyen que en la mayoría de los casos los procesos cumplen con las especificaciones requeridas, a excepción de un caso donde se identifica una oportunidad para mejorar la eficiencia recuperando productos descartados.
Histograma, diagrama de dispersión y hojas de verificaciónleonardo19940511
En la fábrica de pernos, la mayoría de los pernos se encuentran entre 1.5 y 1.6, con picos en 1.53 y 1.58. Algunos pernos se encuentran fuera del rango deseado. En general, la calidad del producto parece buena pero podría mejorarse reduciendo las piezas fuera de especificaciones.
El documento contiene los resultados de la inspección del diámetro de 300 piezas de pernos. Se agrupan los datos en 11 intervalos y se calculan las medidas de tendencia central y dispersión. Se grafican un histograma, una gráfica circular, una ojiva y una gráfica de cajas y bigotes para analizar la distribución de los datos.
Este documento presenta los resultados de un estudio estadístico sobre el diámetro de 300 pernos fabricados. Contiene tablas con los datos de diámetro de cada perno, así como cálculos de medidas de tendencia central y dispersión. Los resultados principales son que la media aritmética de los diámetros es de 1,59, con una desviación estándar de 0,168.
Este documento presenta datos sobre la producción de celulares y las ganancias obtenidas por Nokia cada semestre. Calcula la correlación entre estas variables y muestra una tabla con los valores y un gráfico de dispersión que indica una correlación positiva moderada.
El documento presenta los resultados de 24 mediciones realizadas de 1.3 a 1.7. Incluye un análisis estadístico con la media, desviación estándar y varianza. También incluye un histograma que muestra la distribución de los resultados.
Este documento presenta los resultados de una inspección de diámetro de 300 pernos para determinar si cumplen con las especificaciones del cliente. Los datos muestran que los diámetros miden entre 1.391 y 1.632 mm. El análisis estadístico muestra que la media es 1.505 mm y la desviación estándar es 0.046 mm, indicando que todos los datos se encuentran dentro de los límites especificados y el lote cumple con los requisitos del cliente.
El documento presenta los resultados de inspeccionar una muestra de 300 piezas para determinar si cumplen con las especificaciones del cliente en términos de su diámetro. Realiza un análisis estadístico de los datos que incluye calcular medidas de tendencia central y dispersión. Concluye que la distribución de los diámetros no está bien centrada ni dentro de los límites superior e inferior especificados, por lo que no se puede garantizar que el lote cumpla con los requisitos del cliente.
El documento presenta los resultados de una muestra de 300 pernos que fueron medidos en 30 intervalos de 0.023 pulgadas. Se calculan las medidas de tendencia central y dispersión como la media, desviación estándar y varianza. La gráfica de ojiva muestra que aproximadamente el 66% de los pernos se encuentran dentro del límite especificado de 1.35 a 1.65 pulgadas.
El documento presenta los resultados de 300 mediciones de un proceso. Incluye estadísticas descriptivas como la media, moda, mediana, desviación estándar y varianza. Divide los datos en 17 intervalos y calcula las frecuencias de cada intervalo. También incluye un histograma que grafica la distribución de frecuencias.
Este documento describe los pasos para construir una tabla de datos agrupados. Explica cómo calcular los intervalos aparentes y reales, y cómo resumir un conjunto de datos agrupándolos en intervalos. Luego, proporciona un ejemplo con datos de medidas de pernos agrupados en 9 intervalos, y guía al lector a través de los cálculos para completar la tabla estadística.
Este resumen describe un ejercicio de chi-cuadrado realizado para determinar si la respuesta a la pregunta "¿Fumar es nocivo para la salud?" depende de si la persona es fumadora o no. Se creó una base de datos en SPSS con los resultados del sondeo. Luego se determinaron las variables, hipótesis y estadístico chi-cuadrado. El valor de chi-cuadrado fue significativo, lo que indica que la variable grupo (fumador/no fumador) y la variable opinión están relacionadas.
Este documento proporciona especificaciones técnicas de diferentes tipos y calibres de cables eléctricos, incluyendo su diámetro, espesor de aislamiento, resistencia, capacidad de corriente y peso. Se detallan las características de cables monopolar, bipolar, tripolar y cuadripolar de cobre desnudo, cubiertos con PVC o caucho. El documento es una referencia útil para elegir el cable adecuado según las necesidades del proyecto eléctrico.
El documento describe los pasos para crear una tabla estadística agrupando datos en intervalos. Incluye el cálculo de intervalos aparentes y reales, marcas de clase, y frecuencias absolutas para resumir un conjunto de datos. Se provee un ejemplo con 100 datos agrupados en 9 intervalos para ilustrar los cálculos.
El documento explica los pasos para calcular las frecuencias de un conjunto de datos agrupados: 1) calcular las marcas de clase para cada intervalo, 2) determinar las frecuencias absolutas contando los datos en cada intervalo, 3) calcular las frecuencias acumuladas sumando las frecuencias absolutas, y 4) determinar las frecuencias relativas dividiendo las frecuencias absolutas por el número total de datos. Estos cálculos permiten representar gráficamente la distribución de frecuencias de los datos.
Este documento presenta los pasos para calcular medidas estadísticas como la media aritmética, desviación estándar, varianza y desviación media a partir de datos agrupados. Primero se muestra una tabla con intervalos de clases, marcas de clase, frecuencias absolutas y relativas. Luego se explica cómo calcular la media aritmética agregando una columna para multiplicar la marca de clase por la frecuencia. También se calcula la desviación media sumando las diferencias absolutas entre cada marca de clase y la media. Finalmente, se determin
Este documento presenta los datos de diámetros de 300 piezas de un lote de pernos para determinar si cumplen con las especificaciones del cliente. Se agrupan los datos en 11 intervalos y se calculan estadísticos como la media, mediana, moda, desviación media y estándar para analizar el lote.
Este documento presenta los datos de diámetros de 300 piezas de un lote de pernos para determinar si cumplen con las especificaciones del cliente. Se agrupan los datos en 11 intervalos y se calculan estadísticos como la media, mediana, moda, desviación media y estándar para analizar el lote.
Este documento presenta los resultados de un estudio estadístico descriptivo del diámetro de 300 piezas tomadas de una muestra de producción. Se calculan medidas como la media, moda y desviación estándar, y se grafican los datos usando un histograma, ojiva, gráfica circular y caja-bigote. Adicionalmente, se analizan los resultados bajo diferentes especificaciones del cliente.
Este documento presenta los resultados de un estudio estadístico descriptivo sobre el diámetro de 300 piezas de pernos. Se agruparon los datos en 9 intervalos y se calcularon medidas como la media, moda y desviación estándar. También se trazaron gráficas como un histograma, ojiva, diagrama circular y caja-bigotes para analizar la distribución de los datos. Finalmente, se interpretan los resultados considerando diferentes especificaciones del cliente para el diámetro de los pernos.
El documento contiene los resultados de la inspección del diámetro de 300 piezas de pernos. Se agrupan los datos en 11 intervalos y se calculan las medidas de tendencia central y dispersión. Se grafican un histograma, una gráfica circular, una ojiva y una gráfica de cajas y bigotes para analizar la distribución de los datos.
Este documento presenta los pasos para calcular medidas estadísticas como la media aritmética, desviación estándar, varianza y desviación media a partir de datos agrupados. Incluye una tabla de datos con intervalos de clase, frecuencias y marcas de clase, y muestra los cálculos para determinar estas medidas de tendencia central y dispersión.
Histograma, diagrama de dispersión y hojas de verificaciónleonardo19940511
En la fábrica de pernos, la mayoría de los pernos se encuentran entre 1.5 y 1.6, con picos en 1.53 y 1.58. Algunos pernos se encuentran fuera del rango deseado. En general, la calidad del producto parece buena pero podría mejorarse reduciendo las piezas fuera de especificaciones.
El documento contiene los resultados de la inspección del diámetro de 300 piezas de pernos. Se agrupan los datos en 11 intervalos y se calculan las medidas de tendencia central y dispersión. Se grafican un histograma, una gráfica circular, una ojiva y una gráfica de cajas y bigotes para analizar la distribución de los datos.
Este documento presenta los resultados de un estudio estadístico sobre el diámetro de 300 pernos fabricados. Contiene tablas con los datos de diámetro de cada perno, así como cálculos de medidas de tendencia central y dispersión. Los resultados principales son que la media aritmética de los diámetros es de 1,59, con una desviación estándar de 0,168.
Este documento presenta datos sobre la producción de celulares y las ganancias obtenidas por Nokia cada semestre. Calcula la correlación entre estas variables y muestra una tabla con los valores y un gráfico de dispersión que indica una correlación positiva moderada.
El documento presenta los resultados de 24 mediciones realizadas de 1.3 a 1.7. Incluye un análisis estadístico con la media, desviación estándar y varianza. También incluye un histograma que muestra la distribución de los resultados.
Este documento presenta los resultados de una inspección de diámetro de 300 pernos para determinar si cumplen con las especificaciones del cliente. Los datos muestran que los diámetros miden entre 1.391 y 1.632 mm. El análisis estadístico muestra que la media es 1.505 mm y la desviación estándar es 0.046 mm, indicando que todos los datos se encuentran dentro de los límites especificados y el lote cumple con los requisitos del cliente.
El documento presenta los resultados de inspeccionar una muestra de 300 piezas para determinar si cumplen con las especificaciones del cliente en términos de su diámetro. Realiza un análisis estadístico de los datos que incluye calcular medidas de tendencia central y dispersión. Concluye que la distribución de los diámetros no está bien centrada ni dentro de los límites superior e inferior especificados, por lo que no se puede garantizar que el lote cumpla con los requisitos del cliente.
El documento presenta los resultados de una muestra de 300 pernos que fueron medidos en 30 intervalos de 0.023 pulgadas. Se calculan las medidas de tendencia central y dispersión como la media, desviación estándar y varianza. La gráfica de ojiva muestra que aproximadamente el 66% de los pernos se encuentran dentro del límite especificado de 1.35 a 1.65 pulgadas.
El documento presenta los resultados de 300 mediciones de un proceso. Incluye estadísticas descriptivas como la media, moda, mediana, desviación estándar y varianza. Divide los datos en 17 intervalos y calcula las frecuencias de cada intervalo. También incluye un histograma que grafica la distribución de frecuencias.
Este documento describe los pasos para construir una tabla de datos agrupados. Explica cómo calcular los intervalos aparentes y reales, y cómo resumir un conjunto de datos agrupándolos en intervalos. Luego, proporciona un ejemplo con datos de medidas de pernos agrupados en 9 intervalos, y guía al lector a través de los cálculos para completar la tabla estadística.
Este resumen describe un ejercicio de chi-cuadrado realizado para determinar si la respuesta a la pregunta "¿Fumar es nocivo para la salud?" depende de si la persona es fumadora o no. Se creó una base de datos en SPSS con los resultados del sondeo. Luego se determinaron las variables, hipótesis y estadístico chi-cuadrado. El valor de chi-cuadrado fue significativo, lo que indica que la variable grupo (fumador/no fumador) y la variable opinión están relacionadas.
Este documento proporciona especificaciones técnicas de diferentes tipos y calibres de cables eléctricos, incluyendo su diámetro, espesor de aislamiento, resistencia, capacidad de corriente y peso. Se detallan las características de cables monopolar, bipolar, tripolar y cuadripolar de cobre desnudo, cubiertos con PVC o caucho. El documento es una referencia útil para elegir el cable adecuado según las necesidades del proyecto eléctrico.
El documento describe los pasos para crear una tabla estadística agrupando datos en intervalos. Incluye el cálculo de intervalos aparentes y reales, marcas de clase, y frecuencias absolutas para resumir un conjunto de datos. Se provee un ejemplo con 100 datos agrupados en 9 intervalos para ilustrar los cálculos.
El documento explica los pasos para calcular las frecuencias de un conjunto de datos agrupados: 1) calcular las marcas de clase para cada intervalo, 2) determinar las frecuencias absolutas contando los datos en cada intervalo, 3) calcular las frecuencias acumuladas sumando las frecuencias absolutas, y 4) determinar las frecuencias relativas dividiendo las frecuencias absolutas por el número total de datos. Estos cálculos permiten representar gráficamente la distribución de frecuencias de los datos.
Este documento presenta los pasos para calcular medidas estadísticas como la media aritmética, desviación estándar, varianza y desviación media a partir de datos agrupados. Primero se muestra una tabla con intervalos de clases, marcas de clase, frecuencias absolutas y relativas. Luego se explica cómo calcular la media aritmética agregando una columna para multiplicar la marca de clase por la frecuencia. También se calcula la desviación media sumando las diferencias absolutas entre cada marca de clase y la media. Finalmente, se determin
Este documento presenta los datos de diámetros de 300 piezas de un lote de pernos para determinar si cumplen con las especificaciones del cliente. Se agrupan los datos en 11 intervalos y se calculan estadísticos como la media, mediana, moda, desviación media y estándar para analizar el lote.
Este documento presenta los datos de diámetros de 300 piezas de un lote de pernos para determinar si cumplen con las especificaciones del cliente. Se agrupan los datos en 11 intervalos y se calculan estadísticos como la media, mediana, moda, desviación media y estándar para analizar el lote.
Este documento presenta los resultados de un estudio estadístico descriptivo del diámetro de 300 piezas tomadas de una muestra de producción. Se calculan medidas como la media, moda y desviación estándar, y se grafican los datos usando un histograma, ojiva, gráfica circular y caja-bigote. Adicionalmente, se analizan los resultados bajo diferentes especificaciones del cliente.
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Este documento presenta los pasos para calcular medidas estadísticas como la media aritmética, desviación estándar, varianza y desviación media a partir de datos agrupados. Incluye una tabla de datos con intervalos de clase, frecuencias y marcas de clase, y muestra los cálculos para determinar estas medidas de tendencia central y dispersión.
El documento contiene una serie de números entre 1.378 y 1.624. Realiza un análisis estadístico de los datos incluyendo cálculo de medidas de tendencia central, dispersión, cuartiles y representación gráfica.
El documento contiene una serie de números entre 1.378 y 1.624. Realiza un análisis estadístico de los datos incluyendo cálculo de medidas de tendencia central, dispersión, cuartiles y representación gráfica.
Este documento presenta los resultados de un examen de estadística que incluye varios gráficos y tablas de datos. Se muestran histogramas, diagramas de cajas y bigotes, ojivas y gráficos radiales de los resultados de la prueba. La conclusión es que al implementar funciones estadísticas correctamente y obtener datos precisos, los gráficos pueden interpretar mejor los resultados de una manera visual.
El documento describe cómo crear e interpretar histogramas para analizar un conjunto de datos de diámetros de pernos. Se dividió la muestra de 300 datos en 9 intervalos y se calcularon las frecuencias, media, moda, mediana y desviación estándar. Los resultados se utilizaron para crear gráficos como un histograma, diagrama de pastel y diagramas de ojiva que muestran la distribución de los datos y si cumplen con las especificaciones.
1. El documento presenta un ejercicio de estadística descriptiva sobre datos de diámetros de pernos recolectados de una muestra de 300 piezas. Incluye tablas y cálculos de intervalos, frecuencias, medidas de tendencia central y dispersión.
2. Se grafican los resultados incluyendo un histograma, gráfica circular, ojiva y diagrama de cajas para visualizar la distribución de los datos.
3. El resumen concluye indicando que el documento presenta un ejercicio completo de análisis estad
Este documento presenta un ejercicio de estadística descriptiva sobre datos de diámetros de pernos. Se realiza un estudio estadístico agrupando los datos en intervalos, y calculando medidas como la media, mediana, moda, desviación estándar y varianza. Luego, se trazan gráficas como un histograma, diagrama de cajas y bigotes, gráfica circular y ojiva para visualizar los resultados. Finalmente, se analiza la calidad del proceso productivo en base a estos resultados.
Este documento proporciona los pasos para calcular las medidas de tendencia central y dispersión de un conjunto de datos. Primero, se calcula la media aritmética sumando los productos de las frecuencias por las marcas de clase y dividiendo entre el total de datos. Luego, se calcula la desviación media sumando las diferencias absolutas entre cada marca de clase y la media, multiplicadas por sus frecuencias. Finalmente, se calcula la varianza sumando los cuadrados de las diferencias entre cada marca de clase y la media, multiplicados por sus frecu
Este documento presenta los resultados de pruebas realizadas a dos soldadores, Hugo y Víctor, para determinar cuál sería el más apto para agregar un sujetador de cables a tractores en una empresa. Se muestran 300 mediciones tomadas de cada soldador. Para analizar los resultados, se crearán tablas de frecuencias e histograma para cada conjunto de datos. Esto permitirá determinar cuál soldador produjo medidas más consistentes dentro del rango especificado, y por lo tanto sería el más recomendado para la tarea.
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El documento presenta los resultados de las mediciones del diámetro de sujetadores de cables soldados por dos empleados, Hugo y Víctor, como parte de un proceso de selección de personal en una empresa. Se muestran las mediciones de 300 muestras de cada soldador, con valores que oscilan entre 1.400 y 1.600 pulgadas. Posteriormente, se realiza un análisis estadístico de los datos para evaluar el desempeño de los soldadores.
El documento explica cómo calcular los intervalos reales a partir de los intervalos aparentes obtenidos de una serie de datos. Primero se muestra la tabla de intervalos aparentes, luego se describe restar la mitad de la diferencia entre los límites de cada par de intervalos consecutivos a todos los límites inferiores y sumarla a todos los límites superiores, obteniendo así la tabla de intervalos reales.
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This document contains data from an experiment measuring 25 samples over 20 intervals. It includes the raw data, calculations of statistical measures like the mean, standard deviation, and variance. It also contains the data needed to plot a histogram, showing the frequency distribution of the sample values. The histogram indicates that most values fall within 3 standard deviations of the mean of 2.8, but there is an outlier between 2.65-2.7 that is outside specifications.
This document contains data from an experiment measuring 25 samples over 20 intervals. It includes the raw data, calculations of statistical measures like the mean, standard deviation, and variance. It also shows how to plot the data as a histogram. The histogram depicts the distribution of the data, with the highest frequencies near the mean of 2.8. It identifies one interval from 2.65 to 2.7 as being outside specifications.
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Este documento presenta un gráfico de control estadístico y analiza los datos utilizando las reglas de Nelson y Western Electric. El resumen encuentra que dos puntos están fuera del límite de tres desviaciones estándar y hay una tendencia de puntos a estar ligeramente fuera de control, indicando que el proceso no está completamente bajo control estadístico. También encuentra que los puntos se alternan en dirección, aumentando y disminuyendo, según la regla 4 de Nelson. El gráfico de control ayuda a evaluar la calidad del proceso median
El documento analiza la correlación lineal entre variables mediante el uso de modelos matemáticos y diagramas de dispersión. Presenta datos numéricos que se utilizan para calcular el coeficiente de correlación y la ecuación de regresión lineal que mejor se ajusta a los puntos de datos. Concluye que cuando el coeficiente de regresión es cercano a 1 o -1, la ecuación de regresión lineal puede usarse para predecir valores de una variable en función de la otra y representar esta relación en un diagrama de dispersión.
Este documento trata sobre el control estadístico de procesos (SPC) y la correlación lineal. Presenta un estudio sobre la relación lineal entre dos variables, x e y, mediante un diagrama de dispersión y la recta de regresión. Calcula la correlación, los parámetros de la recta de regresión y realiza una prueba de hipótesis para determinar si el coeficiente de correlación es distinto de cero.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLMJuan Martín Martín
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
2. • INTERPRETACIÓN DE HISTOGRAMA DE
MUESTRAS DE PERNOS.
FRECUENCIAS, MODA, MEDIA, VARIANZA, DESVIACI
ON ESTANDAR,
• OJIVAS (MAYOR QUE Y MENOR QUE)
• GRAFICA DE PASTEL
5. MEDIA ARITMÉTICA Y DESVIACION ESTÁNDAR
(Arithmetic mean and standard deviation)
media aritmética
1.5061 0
1.5061 80 T. V
1.5 0
media + 1 s media - 1 s
1.5 90
1.54113008 0 1.47106992 0
1.54113008 80 1.47106992 80
T.V. +
media - 2 s 1.65 0
media + 2 s
1.43603984 0 1.65 90
1.57616016 0
1.57616016 80 1.43603984 80
T.V. -
media + 3 s media - 3 s 1.35 0
1.61119025 0 1.40100975 0 1.35 90
1.61119025 80 1.40100975 80
Me= 1.500+ 150- 124
(1.5395-1.5195)
74
Me= 1.500+ 26
( 0.020 )
74
Me= 1.500+ ( 0.351351351 ) ( 0.020 )
Me= 1.500+ 0.00702703
ME= 1.507
MODA= 1.4995
6. HISTOGRAMA (HISTOGRAM)
X Y
1.4195 0
1.4195 8
1.4395 8
1.4395 0
1.4395 21
1.4595 21
100
1.4595 0 90
1.4595 40 Series1
1.4795 40 80 media
1.4795 0
70 media +1s
1.4795 55
1.4995 55 60 media + 2 s
1.4995 0 media + 3 s
1.4995 74 50
1.5195 74 media - 1 s
40
1.5195 0 media - 2 s
1.5195 49 30
1.5395 49
media - 3 s
1.5395 0 20 T.V.
1.5395 37 10 USL
1.5595 37
1.5595 0 0 LSL
1.5595 8
1.5795 8 -10 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8
1.5795 0
1.5795 8
1.5995 8
1.5995 0
• En el histograma podemos ver como nuestro proceso de datos agrupados de pernos con una petición del cliente de un diámetro de 1.5
y una tolerancia de -+ .15 nuestro proceso esta en los márgenes estipulados por el cliente, estando en los 3 sigmas de 6 sigmas por eso
decimos que nuestro proceso es bueno, teniendo una media de 1.5061 y nuestro T.V. es de 1.500 con una diferencia de .0061.
• In the histogram we can see how our process of pooled data from bolts with a request of a diameter of 1.5 and a tolerance of - + .15
our process is at the margins set by the customer, being at the 3 sigma 6-sigma why we say that our process is good, with a mean of
1.5061 and our TV is 1500 with a difference of .0061.
7. OJIVA
(OGIVE)
ojiva menor que
120%
porcentaje de frecuencia
100% 100%
95% 97%
80% 82%
66%
60%
ojiva menor que
ojiva
40% 41%
menor que mayor que
3% 100%
20% 23%
10% 90%
23% 77% 10%
41% 59% 0% 3%
66% 34% 1 2 3 4 5 6 7 8 9
82% 18%
95% 5%
97%
100%
3%
0%
ojiva mayor que
120%
porcentaje de frecuencias
100% 100%
90%
80% 77%
60% 59%
ojiva mayor que
40%
34%
20% 18%
5% 3%
0% 0%
1 2 3 4 5 6 7 8 9
8. GRÁFICO DE PASTE
(PIE CHART)
9 1
8 3%
3%
3%
7 2
7% 3
12%
13%
6
16%
4
18%
5
25%
• En el grafico de pastel podemos darnos cuenta de los porcentajes de un total de 100% cuanto es lo que tenemos de
totalidad piezas dentro de las tolerancias estipuladas, cada color nos marca una etapa de nuestra producción y los
intervalos del ciclo productivo.
• In the pie chart we can see the percentages of a total of 100% as it is what we have all parts within the tolerances
stated, every color we mark a stage in our production and the production cycle intervals.
9. •5.- Interpreta la frecuencia relativa como probabilidades y determina.
•a) la probabilidad de que las piezas del lote cumplan con las especificaciones del cliente.
la probabilidad de que las piezas dentro de la tolas especificaciones del cliente son buenas por que
dentro del proceso ninguna pueda sale de 1.5 + .15 = 1.65 y tampoco salen del 1.50 - .15 = 1.35
• b) la probabilidad de que no cumplan las piezas del lote con las especificaciones del cliente.
todas las piezas cumplen con el requerimiento del cliente.
•6.- ¿Qué porcentaje de las piezas se encuentran en los siguientes intervalos ?
a) el porcentaje de las piezas de .178% y en piezas es de 178
b) es de .255%
c) es de 100% con una población de 300 pernos.
•1sigma= 690.000 DPMO = 31% de eficiencia
•2sigma= 308.538 DPMO = 69% de eficiencia
•3sigma= 66.807 DPMO = 93,3% de eficiencia en este se encuentra mi proceso.
•4sigma= 6.210 DPMO = 99,38% de eficiencia
•5sigma= 233 DPMO = 99,977% de eficiencia
•6sigma= 3,4 DPMO = 99,99966% de eficiencia
7.-compare el T.V. (valor deseado) con la media aritmética de la muestra.
la media aritmética es de 1.561 y la T.V, es de 1.500 la diferencia es de .0061
10. • 8.- reinterprete los resultados si las especificaciones del cliente fueran diferentes.
• 1.40 + .15 la media esta muy disparada del T.V. es de .161 se salen del LSL la desviación estándar
mas 2Sy la 3S
• 1.45 +.15 la diferencia de la media y el T.V. es de .111 saliendo una desviación estándar mas la 3S
• 1.55 +.15 la diferencia de la media y el pedido del cliente es muy reducida solo de .011 teniendo un
margen muy bueno entre la producción de los pernos y podemos meter otra S sigma
• 1.60 +.15 tendríamos una tolerancia de .39 en donde podemos meter otra S sigma teniendo mas
tolerancias.
• 1.40+.20 con una diferencia de la media y el pedido del cliente es de .161 cargando la línea de
media+1S y 2S dejando dentro de nuestra producción el 3S con una diferencia de piezas de 8
• 1.45+20 con la diferencia de media y T.V. de .111 todo el proceso queda dentro del las 3S pero
cargado a los mas.
• 1.50+20 diferencia de la media de y el T.V. es de .061 teniendo la posibilidad de meter un 4S para
tener mejor calidad del control del proceso
• 1.55+20 diferencia de .011 entre la media y el T.V. teniendo la opción de mejorar el proceso
aplicando la 4S pero con una restricción de que el proceso se nos va para las medidas de menos(S)
• 1.60+20 teniendo una tolerancia de mas .039 de la media el proceso se desestabiliza teniendo
una carga hacia las medidas negativas de la media quedando la media entre el T.V. y el USL.
11. • 9.- LA IMPORTANCIA DE LA ESTADISTICA EN LA INGENIERIA INDUSTRIAL
• La estadística es una ciencia que estudia la recolección, análisis e
interpretación de datos, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para
explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio
aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo
estadística es más que eso, en otras palabras es el vehículo que permite llevar
a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.
• Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las
ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad. Se
usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o instituciones
gubernamentales.
• La estadística se divide en dos grandes áreas:
• La estadística descriptiva, se dedica a la descripción, visualización y resumen
de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden
ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros
estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos
son: histograma, pirámide poblacional, entre otros.
• La estadística inferencia, se dedica a la generación de los modelos, inferencias
y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la
aleatoriedad de las observaciones.
• De esta manera la estadística nos permite controlar para poder evaluar el
desempeño y así mejorar la producción de una empresa.
12. AGRADECIMIENTOS.
De la manera mas atenta se le da el agradecimiento al
LIC. EDGAR MATA ORTIZ, por todos sus
conocimiento y su don de enseñanza, en la
Universidad Tecnológica de Torreón.
Alumno: Fco. Soto Medina
Grupo: 4to. A Turno Nocturno