El documento describe varias distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal y la distribución gamma. Explica las fórmulas clave, parámetros y aplicaciones de cada distribución.
Este documento presenta información sobre varias distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Explica las características y aplicaciones de cada distribución. El propósito es enseñar a los estudiantes conceptos estadísticos fundamentales relacionados con las distribuciones de probabilidad.
Este documento presenta varios ejercicios relacionados con la prueba de hipótesis. El objetivo es realizar correctamente ejercicios que involucren la prueba de hipótesis. Se explican conceptos clave como hipótesis nula, hipótesis alterna, nivel de significancia, error tipo I, y los pasos de una prueba de hipótesis. Luego, se desarrollan seis ejercicios estadísticos que involucran regresión lineal y que deben ser resueltos usando la metodología
Este documento introduce varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas comunes, incluidas las distribuciones binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Explica los parámetros y campos de variación de cada distribución y proporciona ejemplos para ilustrar su aplicación en diferentes contextos como ensayos clínicos, procesos de producción y medición de datos.
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones estadísticas, incluyendo: 1) la distribución normal, que tiene forma de campana y se utiliza para modelar muchos fenómenos naturales; 2) la distribución binomial, que describe experimentos con dos resultados posibles; y 3) la distribución de Poisson, que modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio.
Este documento introduce conceptos básicos de estadística como variables aleatorias discretas y continuas, función de distribución de probabilidad, esperanza matemática, varianza y desviación estándar. Luego describe distribuciones de probabilidad discretas como Bernoulli, binomial, geométrica y Poisson, así como distribuciones continuas como uniforme, exponencial y normal. Finalmente concluye que la estadística se divide en descriptiva e inferencial para analizar y resumir datos de poblaciones y muestras.
Este documento presenta la prueba de Mann-Whitney, una prueba estadística no paramétrica para comparar dos muestras independientes. Explica los pasos para aplicar la prueba, incluyendo ordenar los datos, calcular los rangos, y determinar el estadístico U. También presenta ejemplos ilustrativos con datos numéricos y conclusiones sobre si se rechaza o no la hipótesis nula de igualdad entre las muestras.
El documento resume varias distribuciones de probabilidad importantes, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución de Weibull, la distribución gamma y la distribución t-Student. Cada distribución se describe brevemente con sus propiedades fundamentales.
El documento describe el análisis de un modelo ARIMA para predecir la emisión monetaria en Bolivia. Se realizó una prueba de raíz unitaria que mostró que la serie no era estacionaria. Luego de diferenciar la serie para quitar la tendencia y estacionalidad, el modelo final estimado no mostró problemas de autocorrelación, heterocedasticidad o no normalidad de los residuos. El modelo puede usarse para hacer predicciones sobre la emisión monetaria futura.
Este documento presenta información sobre varias distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Explica las características y aplicaciones de cada distribución. El propósito es enseñar a los estudiantes conceptos estadísticos fundamentales relacionados con las distribuciones de probabilidad.
Este documento presenta varios ejercicios relacionados con la prueba de hipótesis. El objetivo es realizar correctamente ejercicios que involucren la prueba de hipótesis. Se explican conceptos clave como hipótesis nula, hipótesis alterna, nivel de significancia, error tipo I, y los pasos de una prueba de hipótesis. Luego, se desarrollan seis ejercicios estadísticos que involucran regresión lineal y que deben ser resueltos usando la metodología
Este documento introduce varias distribuciones de probabilidad discretas y continuas comunes, incluidas las distribuciones binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Explica los parámetros y campos de variación de cada distribución y proporciona ejemplos para ilustrar su aplicación en diferentes contextos como ensayos clínicos, procesos de producción y medición de datos.
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones estadísticas, incluyendo: 1) la distribución normal, que tiene forma de campana y se utiliza para modelar muchos fenómenos naturales; 2) la distribución binomial, que describe experimentos con dos resultados posibles; y 3) la distribución de Poisson, que modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio.
Este documento introduce conceptos básicos de estadística como variables aleatorias discretas y continuas, función de distribución de probabilidad, esperanza matemática, varianza y desviación estándar. Luego describe distribuciones de probabilidad discretas como Bernoulli, binomial, geométrica y Poisson, así como distribuciones continuas como uniforme, exponencial y normal. Finalmente concluye que la estadística se divide en descriptiva e inferencial para analizar y resumir datos de poblaciones y muestras.
Este documento presenta la prueba de Mann-Whitney, una prueba estadística no paramétrica para comparar dos muestras independientes. Explica los pasos para aplicar la prueba, incluyendo ordenar los datos, calcular los rangos, y determinar el estadístico U. También presenta ejemplos ilustrativos con datos numéricos y conclusiones sobre si se rechaza o no la hipótesis nula de igualdad entre las muestras.
El documento resume varias distribuciones de probabilidad importantes, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución de Weibull, la distribución gamma y la distribución t-Student. Cada distribución se describe brevemente con sus propiedades fundamentales.
El documento describe el análisis de un modelo ARIMA para predecir la emisión monetaria en Bolivia. Se realizó una prueba de raíz unitaria que mostró que la serie no era estacionaria. Luego de diferenciar la serie para quitar la tendencia y estacionalidad, el modelo final estimado no mostró problemas de autocorrelación, heterocedasticidad o no normalidad de los residuos. El modelo puede usarse para hacer predicciones sobre la emisión monetaria futura.
Este documento resume los conceptos clave del análisis de regresión lineal, incluyendo: 1) la estimación de parámetros por mínimos cuadrados para determinar la ecuación de regresión, 2) el cálculo del error estándar de estimación, y 3) el uso de intervalos de predicción y confianza. Contiene dos ejemplos numéricos que ilustran estos conceptos.
El documento presenta los conceptos básicos de las variables aleatorias y los modelos probabilísticos. Explica las funciones de probabilidad, densidad y distribución para variables discretas y continuas. Describe las distribuciones de Bernoulli, binomial, normal y Poisson, así como sus propiedades y usos. Finalmente, introduce las distribuciones asociadas a la normal como la chi cuadrada, t de Student y F de Snedecor.
El documento trata sobre distribuciones de probabilidad. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas y describe las distribuciones uniforme discreta, de Bernoulli, binomial, exponencial y normal. La distribución normal es muy importante porque aproxima muchos fenómenos reales y el Teorema Central del Límite establece que la suma de variables aleatorias independientes tiende a una distribución normal.
Este documento presenta información sobre mínimos cuadrados, prueba de hipótesis y la t de Student. Explica que los mínimos cuadrados proporcionan la mejor línea de ajuste para una serie de datos minimizando la suma de los cuadrados de los residuos. Describe los pasos de la prueba de hipótesis, incluidas las hipótesis nula y alternativa, y explica que la t de Student se usa para probar diferencias entre medias cuando la desviación estándar de la población es desconocida. Incluye
El documento presenta información sobre tres distribuciones de probabilidad:
1) La distribución normal, que describe muchos fenómenos naturales y está determinada por la media y desviación estándar.
2) La distribución gamma exponencial, que modela tiempos entre eventos y es útil para problemas de confiabilidad.
3) La distribución uniforme discreta, que se usa para calcular probabilidades en muestras aleatorias. Se provee un ejemplo sobre calidad de alternadores.
Este documento describe los modelos de probabilidad y cuatro enfoques comunes: el modelo lineal de probabilidad, el modelo Logit, el modelo Probit y el modelo Tobit. Explica que en los modelos de probabilidad la variable dependiente es binaria y representa la ocurrencia o no de un evento. También discute las limitaciones del modelo lineal de probabilidad, como la no normalidad de los errores y la heterocedasticidad. Finalmente, introduce los modelos Logit y Probit como alternativas para abordar estas limitaciones.
Este documento presenta información sobre distribuciones de probabilidad. Explica conceptos como variable aleatoria, función de densidad de probabilidad para variables continuas, y distribuciones como la binomial y la hipergeométrica. También cubre el cálculo de media y varianza para distribuciones de probabilidad y proporciona ejemplos ilustrativos.
El documento describe los pasos de varios métodos analíticos para determinar propiedades físico-químicas en alimentos. Se propone un modelo para estimar la incertidumbre expandida de dichos métodos mediante la identificación y clasificación de las fuentes de incertidumbre, y la aplicación de la ley de propagación de incertidumbre. Se incluyen ejemplos del cálculo para los métodos de humedad en harina y ceniza en harina.
Este documento presenta los conceptos básicos de la regresión lineal simple y múltiple. Explica qué es la regresión lineal, cómo se determina la ecuación de regresión usando el método de mínimos cuadrados, y define conceptos como el error estándar de estimación, el coeficiente de determinación y el coeficiente de correlación. Además, incluye dos ejercicios numéricos sobre regresión lineal múltiple y cuadrática aplicados a la ingeniería y otras ciencias.
Este documento presenta instrucciones para realizar diferentes análisis estadísticos utilizando el software Minitab, incluyendo diagrama de causa y efecto, cálculo de varianza, prueba de normalidad, cálculo de capacidad de proceso y gráfica de puntos. Explica conceptos como varianza, normalidad y capacidad de proceso, y provee ejemplos prácticos para ilustrar cómo usar las herramientas de Minitab para realizar estos análisis.
Este documento presenta varias distribuciones de probabilidad importantes como la binomial, Poisson, normal, t student y gamma. Explica que la distribución de probabilidad de una variable aleatoria asigna probabilidades a los posibles resultados y está definida por la función de distribución. También provee ejemplos para ilustrar cómo se aplican estas distribuciones en diferentes contextos estadísticos y de toma de decisiones.
Este documento describe cómo realizar una prueba de hipótesis para la varianza. Explica que la prueba compara la varianza muestral con la varianza poblacional conocida usando una distribución ji-cuadrada. Proporciona un ejemplo numérico donde se prueba si la varianza en el tiempo de llegada de autobuses ha cambiado de 5 segundos. Los resultados muestran que la varianza muestral de 7.91 segundos no es significativamente mayor que 5 segundos, por lo que no hay evidencia suficiente de que la varianza haya
Este documento describe dos modelos para la medición de personas: el modelo determinístico y el probabilístico. El modelo determinístico incluye la escala de Guttman, que ordena conceptos de menor a mayor dificultad. El modelo probabilístico trata variables aleatorias y sus distribuciones de probabilidad como la binomial y la normal. Este modelo reconoce que los resultados individuales son impredecibles pero los patrones de grupo son probables.
Este documento resume los conceptos clave relacionados con las pruebas de hipótesis para muestras pequeñas utilizando la distribución t de Student. Explica la distribución t, sus propiedades y cómo difiere de la distribución normal. Luego, detalla los pasos para realizar una prueba de hipótesis para una muestra pequeña, incluido el cálculo del estadístico t y la formulación de la regla de decisión. Finalmente, proporciona un ejemplo numérico para ilustrar el proceso.
Este documento trata sobre la estimación robusta. Explica que un estimador robusto produce buenas estimaciones ante una amplia variedad de procesos generadores de datos, a diferencia de los estimadores tradicionales que pueden verse afectados por violaciones a sus supuestos. Luego describe diferentes tipos de estimadores robustos como los estimadores M, Lp, L y de mínimos cuadrados recortados, los cuales permiten obtener estimaciones más precisas incluso ante la presencia de datos atípicos o influyentes.
Este documento explica los conceptos básicos de la regresión lineal simple y múltiple. La regresión lineal es una técnica estadística que se usa para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Se utiliza para predecir valores de la variable dependiente y cuantificar el efecto de las variables independientes. El documento describe cómo construir los modelos de regresión lineal y múltiple, incluidas las fórmulas y suposiciones involucradas.
Este documento presenta información sobre correlación y regresión. Explica qué es la correlación y cómo se mide con el coeficiente de correlación de Pearson. También cubre conceptos clave de regresión como la ecuación de regresión, la pendiente y los residuos. Además, analiza datos reales para ilustrar el cálculo de correlaciones y ecuaciones de regresión lineal y predecir valores.
Este documento presenta un análisis de regresión múltiple. Explica que la regresión múltiple permite utilizar más de una variable independiente para predecir una variable dependiente. Describe cómo se estiman los parámetros del modelo de regresión múltiple usando el método de mínimos cuadrados. También presenta un ejemplo para ilustrar cómo se desarrolla un modelo de regresión múltiple.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t-Student. Explica sus características clave como la probabilidad de éxito o fracaso, el número de ensayos, la esperanza y varianza para modelar diferentes tipos de experimentos aleatorios.
Este documento describe la inspección por muestreo como una estrategia para inspeccionar una parte representativa de un universo total en lugar de inspeccionar todo, lo que puede ser más eficiente. Explica que el tamaño y selección de la muestra deben ser adecuados para obtener conclusiones confiables sobre el universo total, considerando factores como el riesgo sanitario, uniformidad y tamaño del universo. También cubre cómo aplicar la inspección por muestreo a pasajeros, equipaje, carga y embarcaciones de manera
El documento describe diferentes tipos de gráficos de control estadístico, incluyendo gráficos X-R, X-S, P, NP, C y U. Explica cómo construir y analizar cada tipo de gráfico para monitorear procesos y detectar cambios que indiquen la necesidad de ajustes.
Este documento resume los conceptos clave del análisis de regresión lineal, incluyendo: 1) la estimación de parámetros por mínimos cuadrados para determinar la ecuación de regresión, 2) el cálculo del error estándar de estimación, y 3) el uso de intervalos de predicción y confianza. Contiene dos ejemplos numéricos que ilustran estos conceptos.
El documento presenta los conceptos básicos de las variables aleatorias y los modelos probabilísticos. Explica las funciones de probabilidad, densidad y distribución para variables discretas y continuas. Describe las distribuciones de Bernoulli, binomial, normal y Poisson, así como sus propiedades y usos. Finalmente, introduce las distribuciones asociadas a la normal como la chi cuadrada, t de Student y F de Snedecor.
El documento trata sobre distribuciones de probabilidad. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas y describe las distribuciones uniforme discreta, de Bernoulli, binomial, exponencial y normal. La distribución normal es muy importante porque aproxima muchos fenómenos reales y el Teorema Central del Límite establece que la suma de variables aleatorias independientes tiende a una distribución normal.
Este documento presenta información sobre mínimos cuadrados, prueba de hipótesis y la t de Student. Explica que los mínimos cuadrados proporcionan la mejor línea de ajuste para una serie de datos minimizando la suma de los cuadrados de los residuos. Describe los pasos de la prueba de hipótesis, incluidas las hipótesis nula y alternativa, y explica que la t de Student se usa para probar diferencias entre medias cuando la desviación estándar de la población es desconocida. Incluye
El documento presenta información sobre tres distribuciones de probabilidad:
1) La distribución normal, que describe muchos fenómenos naturales y está determinada por la media y desviación estándar.
2) La distribución gamma exponencial, que modela tiempos entre eventos y es útil para problemas de confiabilidad.
3) La distribución uniforme discreta, que se usa para calcular probabilidades en muestras aleatorias. Se provee un ejemplo sobre calidad de alternadores.
Este documento describe los modelos de probabilidad y cuatro enfoques comunes: el modelo lineal de probabilidad, el modelo Logit, el modelo Probit y el modelo Tobit. Explica que en los modelos de probabilidad la variable dependiente es binaria y representa la ocurrencia o no de un evento. También discute las limitaciones del modelo lineal de probabilidad, como la no normalidad de los errores y la heterocedasticidad. Finalmente, introduce los modelos Logit y Probit como alternativas para abordar estas limitaciones.
Este documento presenta información sobre distribuciones de probabilidad. Explica conceptos como variable aleatoria, función de densidad de probabilidad para variables continuas, y distribuciones como la binomial y la hipergeométrica. También cubre el cálculo de media y varianza para distribuciones de probabilidad y proporciona ejemplos ilustrativos.
El documento describe los pasos de varios métodos analíticos para determinar propiedades físico-químicas en alimentos. Se propone un modelo para estimar la incertidumbre expandida de dichos métodos mediante la identificación y clasificación de las fuentes de incertidumbre, y la aplicación de la ley de propagación de incertidumbre. Se incluyen ejemplos del cálculo para los métodos de humedad en harina y ceniza en harina.
Este documento presenta los conceptos básicos de la regresión lineal simple y múltiple. Explica qué es la regresión lineal, cómo se determina la ecuación de regresión usando el método de mínimos cuadrados, y define conceptos como el error estándar de estimación, el coeficiente de determinación y el coeficiente de correlación. Además, incluye dos ejercicios numéricos sobre regresión lineal múltiple y cuadrática aplicados a la ingeniería y otras ciencias.
Este documento presenta instrucciones para realizar diferentes análisis estadísticos utilizando el software Minitab, incluyendo diagrama de causa y efecto, cálculo de varianza, prueba de normalidad, cálculo de capacidad de proceso y gráfica de puntos. Explica conceptos como varianza, normalidad y capacidad de proceso, y provee ejemplos prácticos para ilustrar cómo usar las herramientas de Minitab para realizar estos análisis.
Este documento presenta varias distribuciones de probabilidad importantes como la binomial, Poisson, normal, t student y gamma. Explica que la distribución de probabilidad de una variable aleatoria asigna probabilidades a los posibles resultados y está definida por la función de distribución. También provee ejemplos para ilustrar cómo se aplican estas distribuciones en diferentes contextos estadísticos y de toma de decisiones.
Este documento describe cómo realizar una prueba de hipótesis para la varianza. Explica que la prueba compara la varianza muestral con la varianza poblacional conocida usando una distribución ji-cuadrada. Proporciona un ejemplo numérico donde se prueba si la varianza en el tiempo de llegada de autobuses ha cambiado de 5 segundos. Los resultados muestran que la varianza muestral de 7.91 segundos no es significativamente mayor que 5 segundos, por lo que no hay evidencia suficiente de que la varianza haya
Este documento describe dos modelos para la medición de personas: el modelo determinístico y el probabilístico. El modelo determinístico incluye la escala de Guttman, que ordena conceptos de menor a mayor dificultad. El modelo probabilístico trata variables aleatorias y sus distribuciones de probabilidad como la binomial y la normal. Este modelo reconoce que los resultados individuales son impredecibles pero los patrones de grupo son probables.
Este documento resume los conceptos clave relacionados con las pruebas de hipótesis para muestras pequeñas utilizando la distribución t de Student. Explica la distribución t, sus propiedades y cómo difiere de la distribución normal. Luego, detalla los pasos para realizar una prueba de hipótesis para una muestra pequeña, incluido el cálculo del estadístico t y la formulación de la regla de decisión. Finalmente, proporciona un ejemplo numérico para ilustrar el proceso.
Este documento trata sobre la estimación robusta. Explica que un estimador robusto produce buenas estimaciones ante una amplia variedad de procesos generadores de datos, a diferencia de los estimadores tradicionales que pueden verse afectados por violaciones a sus supuestos. Luego describe diferentes tipos de estimadores robustos como los estimadores M, Lp, L y de mínimos cuadrados recortados, los cuales permiten obtener estimaciones más precisas incluso ante la presencia de datos atípicos o influyentes.
Este documento explica los conceptos básicos de la regresión lineal simple y múltiple. La regresión lineal es una técnica estadística que se usa para modelar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Se utiliza para predecir valores de la variable dependiente y cuantificar el efecto de las variables independientes. El documento describe cómo construir los modelos de regresión lineal y múltiple, incluidas las fórmulas y suposiciones involucradas.
Este documento presenta información sobre correlación y regresión. Explica qué es la correlación y cómo se mide con el coeficiente de correlación de Pearson. También cubre conceptos clave de regresión como la ecuación de regresión, la pendiente y los residuos. Además, analiza datos reales para ilustrar el cálculo de correlaciones y ecuaciones de regresión lineal y predecir valores.
Este documento presenta un análisis de regresión múltiple. Explica que la regresión múltiple permite utilizar más de una variable independiente para predecir una variable dependiente. Describe cómo se estiman los parámetros del modelo de regresión múltiple usando el método de mínimos cuadrados. También presenta un ejemplo para ilustrar cómo se desarrolla un modelo de regresión múltiple.
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t-Student. Explica sus características clave como la probabilidad de éxito o fracaso, el número de ensayos, la esperanza y varianza para modelar diferentes tipos de experimentos aleatorios.
Este documento describe la inspección por muestreo como una estrategia para inspeccionar una parte representativa de un universo total en lugar de inspeccionar todo, lo que puede ser más eficiente. Explica que el tamaño y selección de la muestra deben ser adecuados para obtener conclusiones confiables sobre el universo total, considerando factores como el riesgo sanitario, uniformidad y tamaño del universo. También cubre cómo aplicar la inspección por muestreo a pasajeros, equipaje, carga y embarcaciones de manera
El documento describe diferentes tipos de gráficos de control estadístico, incluyendo gráficos X-R, X-S, P, NP, C y U. Explica cómo construir y analizar cada tipo de gráfico para monitorear procesos y detectar cambios que indiquen la necesidad de ajustes.
El documento introduce el concepto de proceso productivo como un conjunto de elementos, personas y acciones que transforman materiales o brindan servicios agregando valor. Explica que para dominar el proceso es importante comprender sus siete componentes clave o "7 M": 1) Materia prima, 2) Mano de obra, 3) Método de trabajo, 4) Máquinas, 5) Medio ambiente, 6) Medición, y 7) Managing (gestión). El documento brinda ejemplos para cada una de las 7 M y explica por qué es importante controlar y comprender cada una para asegurar
Este documento describe diferentes tipos de gráficos de control utilizados para monitorear procesos de producción. Explica gráficos de control para variables como el gráfico x-R y gráficos de control para atributos como el gráfico tipo P. También cubre conceptos como límites de control, subgrupos de muestras, y cómo los gráficos de control pueden usarse para detectar cuando un proceso sale de control estadístico. El objetivo general es utilizar estos gráficos para identificar causas especiales de variación y tomar
Este documento describe los gráficos de control, los cuales son diagramas utilizados para monitorear procesos de producción e identificar inestabilidad. Explica cómo construir gráficos X-R mediante la recolección y análisis de datos, y cómo interpretar los gráficos resultantes para detectar cambios en el proceso y asegurar la calidad.
El documento describe los gráficos de control, incluyendo su objetivo de monitorear procesos de producción e identificar inestabilidad. Explica cómo construir un gráfico de control mediante la recolección y análisis de datos en subgrupos, y calculando límites de control para identificar variaciones significativas que requieren acción correctiva. Finalmente, detalla diferentes patrones anormales y sus posibles causas, como puntos fuera de límites, cambios repentinos en el promedio o tendencias.
Distribuciones de probabilidad con ejemplosamy Lopez
Este documento describe varias distribuciones de probabilidad comunes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson y normal. Explica las características y fórmulas de cada distribución y proporciona ejemplos numéricos para ilustrar su aplicación.
Este documento presenta una introducción a los modelos probabilísticos binomial, Poisson y Pareto. Explica qué son estos modelos, sus fórmulas y cómo resolver problemas utilizando el programa Statgraphics. Incluye ejemplos numéricos de cada modelo.
Este documento presenta diferentes tipos de distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, y la distribución gamma. Define cada distribución y proporciona fórmulas y ejemplos para ilustrar sus propiedades fundamentales.
Este documento presenta un syllabus para un curso sobre control estadístico de procesos. Cubre temas como conceptos estadísticos fundamentales, funciones de distribución de probabilidad, control de procesos, gráficos de control por variables y atributos, y capacidad del proceso. El syllabus se desarrollará en 4 días con diferentes temas cada día.
El documento describe diez distribuciones estadísticas comunes (Uniforme, Exponencial, Binomial, Bernoulli, Poisson, Normal, Lognormal, Weibull, Gamma y Triangular) y proporciona información sobre sus usos y cómo generar números aleatorios para cada una.
El documento resume diferentes distribuciones de probabilidad como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y T de Student. Explica cada una de estas distribuciones definiendo sus parámetros y cómo se utilizan para modelar diferentes tipos de fenómenos aleatorios como ensayos de Bernoulli, número de éxitos en una secuencia de ensayos, ocurrencia de eventos, variables asociadas a fenómenos naturales, variables con asimetría positiva y estimación de medias poblacionales con muestras pequeñas.
El documento presenta un syllabus para una introducción a la probabilidad y al control estadístico de procesos. El syllabus incluye conceptos estadísticos fundamentales, funciones de distribución de probabilidad, control de procesos, gráficos de control por variables y atributos, y análisis de la capacidad del proceso. El syllabus se desarrollará en 4 días y cubrirá estos temas a través de ejemplos y aplicaciones prácticas.
El documento presenta un syllabus para una introducción a la probabilidad y al control estadístico de procesos. El syllabus cubre conceptos estadísticos fundamentales, funciones de distribución de probabilidad, control de procesos utilizando gráficos de control por variables y atributos, y análisis de la capacidad de procesos. El syllabus se desarrollará en 4 días e incluye temas como poblaciones estadísticas, medidas de tendencia central y dispersión, distribuciones normales, binomiales y de Poisson, y gráficos como cart
Distribucion de probabilidad UTS BARQUISIMETOLuisa Teran
Este documento trata sobre diferentes distribuciones de probabilidad como la normal, binomial, Bernoulli y gamma. Explica que la distribución normal es muy importante debido a que muchas variables siguen este patrón y permite modelar fenómenos naturales. También define las características de una distribución probabilística normal y provee ejemplos de cómo aplicar las distribuciones binomial y Bernoulli.
Este documento describe diferentes tipos de distribuciones estadísticas, incluyendo: 1) la distribución normal, que tiene forma de campana y se utiliza para modelar muchos fenómenos naturales; 2) la distribución binomial, que describe experimentos con dos resultados posibles; y 3) la distribución de Poisson, que modela el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o espacio.
Variables aleatorias distribucion binomial y poissonRuben Maldonado
Este documento presenta información sobre variables aleatorias discretas y continuas, la distribución binomial y la distribución de Poisson. La distribución binomial describe experimentos con dos resultados posibles como lanzar una moneda múltiples veces. La distribución de Poisson se aplica cuando los eventos ocurren al azar en intervalos de tiempo, área o volumen y la probabilidad de éxito es baja. El documento proporciona ejemplos y fórmulas para calcular la probabilidad de resultados usando estas distribuciones.
Este documento describe la distribución de Poisson. Explica que se usa para eventos aleatorios con resultados discretos y baja probabilidad. Detalla las propiedades como que la probabilidad de éxito es constante y eventos son independientes. Proporciona ejemplos como llegada de clientes o accidentes. Finalmente, compara la distribución de Poisson con la binomial cuando la muestra es grande y probabilidad baja.
Mediciones y cálculo de incertidumbres experimentalesJhonás A. Vega
Este documento presenta los objetivos y el marco teórico de un experimento para medir longitudes, masas y calcular incertidumbres experimentales. El objetivo es aprender a calcular incertidumbres en mediciones mediante métodos estadísticos y no estadísticos. Se explican conceptos como errores sistemáticos y aleatorios, incertidumbre absoluta, relativa y porcentual. También se detallan métodos para calcular la incertidumbre en medidas directas e indirectas y se describen instrumentos como el calibrador Vernier y
Este documento describe un estudio realizado por investigadores de la Universidad Estatal de Florida sobre el modelado por computadora. El estudio compara los métodos de Box-Muller e inversa para transformar secuencias de baja discrepancia de una distribución uniforme a una normal. Los investigadores concluyen que el método de Box-Muller se puede usar con secuencias de baja discrepancia y en algunos casos puede ser ventajoso sobre el método inverso. Presentan resultados numéricos que comparan ambos métodos.
Este documento define la probabilidad y discute varios conceptos relacionados. Explica que la probabilidad se puede definir relativamente como la frecuencia relativa de un evento o axiomáticamente mediante propiedades. También cubre tipos de distribución de probabilidad como la normal y exponencial, tipos de probabilidad como discreta y continua, y la probabilidad condicionada. Finalmente, proporciona ejemplos y concluye que la probabilidad es útil no solo en juegos sino también en negocios para estudiar administración económica.
Procesos industriales área manufacturaYovana Marin
Este documento proporciona información sobre varias distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson, la distribución normal, la distribución gamma y la distribución t de Student. Define cada distribución y proporciona ejemplos para ilustrar sus características y cómo se pueden usar para modelar diferentes tipos de datos.
Este documento presenta una introducción a las distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas, incluyendo la binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica las características y fórmulas de cada distribución, y proporciona ejemplos para ilustrar su uso en diferentes contextos como la fabricación, los negocios y la educación.
El documento resume tres distribuciones de probabilidad discretas comúnmente utilizadas: binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica que la binomial se usa para procesos de Bernoulli con dos resultados posibles, la hipergeométrica cuando se seleccionan muestras de una población finita, y la de Poisson cuando los eventos ocurren en intervalos de tiempo cortos de forma aleatoria e independiente.
Este documento presenta una introducción a la teoría de la probabilidad. Define la probabilidad desde perspectivas relativa y axiomática. Explica diferentes tipos de distribuciones de probabilidad como la normal y exponencial. También cubre conceptos como probabilidad discreta, continua y condicionada, e ilustra sus aplicaciones y propiedades con ejemplos. Finalmente, concluye que la probabilidad es una herramienta útil no solo en juegos sino también en el análisis empresarial y de administración económica.
Este documento presenta diferentes distribuciones de probabilidad continuas como la gamma, exponencial y Weibull. Describe sus usos, gráficas y provee ejemplos para cada una. La distribución gamma modela la suma de variables independientes distribuidas exponencialmente, mientras que la exponencial describe procesos donde se analiza el tiempo hasta que ocurre un evento.
El documento habla sobre la capacidad y control estadístico de procesos industriales. Explica que la capacidad de un proceso mide su reproducibilidad intrínseca y uniformidad del producto resultante. También describe diferentes tipos de procesos y cómo analizar la capacidad de un proceso para predecir si cumplirá las especificaciones o identificar por qué no las cumple. Finalmente, presenta un esquema general para implementar un programa de control estadístico que mejore los procesos.
Este documento discute el alto costo de los malos jefes para las empresas y organizaciones. Indica que los malos jefes generan graves problemas y pérdidas significativas, ya que los empleados no están felices y no trabajan de forma eficiente. También señala que es importante que los jefes creen las condiciones para que sus subordinados se desempeñen de manera sobresaliente y productiva. Finalmente, sugiere que es necesario preparar mejor a los jefes sobre cómo ser buenos líderes y desarrollar competencias gerenciales como
El documento presenta los resultados de una inspección de 30 días de las mediciones del diámetro de vasos fabricados por dos máquinas y operadas por dos personas. Los datos muestran variación en los diámetros medidas. Para determinar si el problema de calidad se debe a las máquinas o las operadoras, el documento propone estratificar los datos por operadora y máquina para identificar patrones. Esto ayudará a la empresa a determinar dónde enfocar los esfuerzos de mejora.
El documento presenta una discusión sobre las siete herramientas de la calidad, incluyendo hojas de registro de control estadístico del proceso. Se proporcionan ejemplos de diferentes tipos de checklist alfanuméricos, numéricos y gráficos.
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 5 ejemplos de correlación lineal simple entre diferentes variables. En cada ejemplo, se muestran los datos, se calculan los coeficientes de correlación y determinación, y se concluye que algunos conjuntos de datos muestran una fuerte correlación positiva o negativa, mientras que otros muestran poca o ninguna correlación.
El documento trata sobre el control estadístico de procesos en la Universidad Tecnológica de Torreón para el curso de Procesos Industriales 3° “C”. Presenta información sobre las siete herramientas de la calidad y hojas de registro para el alumno Luis Alberto García Aguilar y el profesor Gerardo Edgar Mata Ortiz.
Aplicaciones de los histogramas y tablas de distribución de frecuenciasluiisalbertoo-laga
El documento presenta las tablas de mediciones y histogramas de 3 proveedores de rodamientos (Carlos Gardel, El Vítor, Elodio) para que una fábrica de microscopios elija uno. El histograma de Carlos Gardel es rectangular, indicando buen trabajo. El de El Vítor es asimétrico a la derecha, mostrando poca calidad. El de Elodio tiene picos en las colas, dentro de los límites de especificación.
Este documento proporciona información sobre el control estadístico de procesos. Explica conceptos clave como la variabilidad y sus tipos, y los beneficios del control de variación. También describe las Reglas Occidentales Eléctricas y las Reglas de Nelson, que son reglas de decisión para detectar condiciones fuera de control en gráficos de control. Finalmente, explica cómo interpretar cada gráfico de acuerdo con las diferentes reglas cuando hay variaciones en los datos.
The document proposes a conceptual model of workplace gossip and its effects on the power of employees who initiate gossip. It defines gossip as informal and evaluative talk about another member of an organization who is not present. The model focuses on the relationship between a gossiper and recipient and how gossip can influence the gossiper's coercive, reward, expert, and referent power over the recipient. Specifically, it proposes that negative gossip enhances a gossiper's coercive power by implicitly threatening recipients, while positive gossip enhances reward power by showing ability to distribute benefits. Moderating factors like the credibility and work-relatedness of gossip may also impact these effects.
El documento resume las enseñanzas de varios pasajes bíblicos sobre la amistad con Dios. Explica que cuando nos encontramos con Dios, nuestra vida cambia radicalmente. También discute que Jesús nos ofrece una verdadera amistad al morir por nosotros, y nos invita a ser sus amigos en lugar de solo sus siervos. Finalmente, enfatiza la importancia de no desperdiciar esta preciosa amistad con Dios.
La empresa TorMex recibió un pedido de 10,000 tornillos de 8.5 milímetros de diámetro con una tolerancia de ±0.19 milímetros del cliente FerrSun. Para verificar que la producción cumpla con las especificaciones, se midió un lote de prueba de 1,300 tornillos y los resultados se mostrarán en un histograma.
El documento presenta un comentario sobre la reseña del libro "De barbaros a burócratas". Brevemente describe que el libro habla sobre factores socioeconómicos que afectan a las empresas y cómo infundir sentido de pertenencia en los empleados. También menciona que el autor describe siete estilos de liderazgo y sus características principales. El comentario concluye resumiendo los puntos más relevantes de la reseña del libro.
Este documento presenta una traducción de 50 palabras del inglés al español realizada por un estudiante de la Universidad Tecnológica de Torreón para su clase de Procesos Industriales. La traducción incluye palabras como "autocumplida", "rico", "suficiente", "trampas", "incauto", "evitar", "comienzo", "logrado", "rápidamente", "aprendido", "cualquier cosa", "analizar", y "se" entre otras.
Este documento presenta información básica sobre un estudiante de nombre Luís Alberto García Aguilar que cursa el tercer semestre de la carrera de Procesos Industriales con énfasis en Manufactura. El documento está dirigido al profesor Edgar Gerardo Mata Ortiz para la asignatura de Estadística.
La capacidad se refiere a la cantidad máxima de productos que puede producirse en un período de tiempo. Existen diferentes tipos de capacidad como la capacidad instalada, demostrada y requerida. El documento describe el proceso de planificación de la capacidad que consta de cuatro fases: cálculo de la capacidad disponible, determinación de las necesidades de capacidad, desarrollo de alternativas y evaluación de las alternativas.
En estadística, un intervalo de confianza es un rango de valores que se estima incluirá el verdadero parámetro poblacional con una cierta probabilidad predeterminada, llamada nivel de confianza. Generalmente se construyen intervalos de confianza del 95%, lo que significa que se espera que el parámetro caiga dentro del intervalo el 95% de las veces. El intervalo de confianza para una media se calcula tomando la media muestral más o menos el error estándar de la media, mientras que para una proporción se calcula tomando
El documento presenta varios ejemplos de cálculos de intervalos de confianza para promedios y proporciones basados en muestras de datos. Incluye intervalos de confianza del 95% y 99% para puntajes promedio, tasas de hipertensión, peso al nacer, tiempos de nado, notas de gimnasia, fuerza muscular, preferencias electorales y resultados de lanzar una moneda.
En estadística, un intervalo de confianza es un rango de valores que se estima incluirá el verdadero parámetro poblacional con una cierta probabilidad predeterminada, llamada nivel de confianza. Generalmente se construyen intervalos de confianza del 95%, lo que significa que se espera que el parámetro poblacional se encuentre dentro del intervalo el 95% de las veces. El intervalo de confianza para una media poblacional aproxima la desviación estándar poblacional desconocida con la desviación estándar
Se lleva a cabo un experimento para comparar el desgaste por abrasivo de dos materiales laminados. El material 1 tuvo un desgaste promedio de 85 unidades y el material 2 de 81 unidades. Usando una prueba t de Student con un nivel de significancia del 0.05, no se puede concluir que el desgaste del material 1 exceda el del material 2 en más de 2 unidades.
1. Distribuciones de probabilidad
Estadística
Procesos Industriales Área Manufactura
“Distribuciones de probabilidad”
Alumno: Luis Alberto García Aguilar
Lic.: Gerardo Edgar Mata Ortiz
Estadística
2º “B”
Torreón Coahuila 18/03/12
Luis Alberto García Aguilar
Procesos Industriales Área Manufactura 2° “B”
2. Distribuciones de probabilidad
Estadística
Introducción:
la estadística es una materia fundamental en la ingeniería ya que nos permite por medio de
su aplicación verificar tanto la calidad de un producto como saber la cantidad de mano de
obra a trabajar en mi línea de producción, anteriormente en mi clase de Estadística con el
profesor Edgar Mata, estuvimos viendo lo que era la estadística frecuencia con problemas
de 150, 300, 450 y hasta 500 datos, estos problemas eran con relación a la calidad, el nos
enseño a interpretar graficas de barras, histogramas y entre otro tipo de graficas nos enseño
también el target valor y las tolerancias del cliente que es TV, SLS y USL, no solo eso sino
que en relación con el tema nos enseño a utilizar el Excel dándole un uso de mas
preparación al concluir este tema comenzamos con la probabilidad, recuerdo que primero
nos encargo realizar una serie de ejercicios con el objetivo de aplicar primeramente la
probabilidad subjetiva para después dar paso a la probabilidad objetiva, algo que nos
menciono fue que la probabilidad nunca falla, lo que esta hace es solo asignar un porcentaje
mayor o menos a los resultados expuestos pero es verdad nunca falla, porque aunque yo le
des un porcentaje bajo a uno de tus resultados y si ese resultado llega a ser el acertado, no
hay ninguna falla, después de haber visto esto dentro de la misma probabilidad nos
comenzó a enseñar lo que ere el espacio maestral, el espacio maestral no es nada más y
nada menos que el numero de resultados que se pueden obtener al hacer tu probabilidad,
nos explicaba también la ley de los grandes números o la ley del azar que comprende que
un número cada vez más grande de veces la frecuencia relativa de cada suceso es más fácil
aproximarse a un número fijo llamándolo asi probabilidad de un suceso, al estar viendo lo
de espacio maestral vimos también los métodos de conteo que cuatro de ellos son:
Diagrama de Árbol, Combinaciones, permutaciones y principio multiplicativo, dentro de el
tema de probabilidad se vio también la probabilidad condicional, no solo eso si nop que
vimos mas temas de probabilidad.
al terminar estos temas comenzamos a ver las distribuciones de probabilidad, el profesor
nos explicaba al comienzo de este tema que era lo mismo que anteriormente estábamos
viendo pero ahora lo que hacía diferente este tema era que el pensamiento de unos tipos se
había enfrascado en una teoría, surgiendo haci las distribuciones de probabilidad, que es lo
que nos interesa ver y saber con exactitud lo que son las distribuciones de probabilidad,
haciendo un más fácil la obtención de los datos cuantitativos, si nos pidieran resumir las
distribuciones podemos decir que son leyes ya establecidas
Luis Alberto García Aguilar
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3. Distribuciones de probabilidad
Estadística
Distribución Bernoulli
Comenzaremos explicando la distribución de bernoulli, esta distribución es una de las mas
fácil ya que esta probabilidad comúnmente solo tiene dos tipos de resultados que son:
S (éxito) y F (fracaso) como vemos es muy fácil ya que esto es lo que se utiliza usualmente la S
para el éxito y la F para fracasao. Por ejemplo, al seleccionar un objeto
para control de calidad puede ocurrir que sea defectuoso o no lo sea. El espacio muestral
, de un experimento Bernoulli consta de dos resultados = { éxito, fracaso}, este es un
ejemplo enfocado ala calidad como vemos es muy sencillo, pero esto no lo es todo para esta
distribución ya que se utilizan otras formulas como las siguientes:
como vemos los datos anteriores solo son para X, para sacar la probabilidad, media y varianza
de este ejercicio, aplicando estas formulas que tenemos anteriormente, queriendo decir que Var
= varianza de X y para resolver cada uno de ellos tenemos que utilizar datos del problema a
resolver.
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4. Distribuciones de probabilidad
Estadística
Distribución de Probabilidad Binomial
Este tipo de distribución se hace un poco más difícil a la anterior ya que es como utilizar la
distribución Bernoulli pero más veces o con mas números y mas tipos de formulas
Apareciendo de una forma natural al realizar repeticiones independientes de un
Experimento que tenga respuesta binaria, generalmente clasificada como “éxito” o
“fracaso”.
Como vemos a diferencia del de Bernoulli aquí en la formula nos pide la sumatoria de n
ensayos hechos siendo X el número de veces en que ocurre el ensayo, denominándose
variable binomial de parámetros n y p y se denota por X ; B(n, p)en el experimento y la
formula ya contiene más datos, pero también entendiéndole y te llevara al resultado de una
manera muy fácil.
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5. Distribuciones de probabilidad
Estadística
La distribución Poisson
Fue introducida en 1837 por el matemático francés Simeón Dennis Poisson(1781-
1840). La distribución de Poisson se utiliza como distribución de las ocurrencias de un
fenómeno en una unidad de tiempo. También se utiliza como modelo del número de
defectos o disconformidades que ocurren en una unidad de producto. En realidad,
cualquier fenómeno aleatorio que ocurre por unidad (de área, de volumen, de tiempo etc.)
se puede aproximar bien, en la mayoría de los casos, por la ley de Poisson. También se
utiliza en el diseño de límites de control de los diagramas p en control de calidad.
En general, la distribución de Poisson se puede utilizar
como una aproximación de la binomial, Bin(n, p), si el número de pruebas n es grande, pero
la probabilidad de éxito p es pequeña; una regla es que la aproximación Poisson-binomial
es
“buena” si n³20 y p£0,05 y “muy buena” si n³100 y p£0,01
El concepto de evento “raro” o poco frecuente debe ser entendido en el sentido de que la
probabilidad de observar k eventos decrece rápidamente a medida que k aumenta
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6. Distribuciones de probabilidad
Estadística
Distribución Normal (Mu, Sigma)
La distribución normal es, sin duda, la distribución de probabilidad más importante del
Cálculo de probabilidades y de la Estadística. Fue descubierta por De Moivre (1773), como
aproximación de la distribución binomial. De todas formas, la importancia de la
distribución normal queda totalmente consolidada por ser la distribución límite de
numerosas variables aleatorias, discretas y continuas, como se demuestra a través de los
teoremas centrales dellímite.
La distribución normal queda totalmente definida mediante dos parámetros: la media (Mu)
y la desviación estándar (Sigma).
Campo de variación:
-¥ < x < ¥Parámetros:
Mu: media de la distribución, -¥ < Mu < ¥
Sigma: desviación estándar de la distribución, Sigma > 0
- Representación grafica: La función de densidad f(x) presenta un máximo en x = μ, dos
puntos de inflexión en x = μ−_ y x = μ+_ y tiene al eje OX como ası nota. Además, es
simétrica respecto de la recta x = μ y por tanto, la media, la mediana y la moda coinciden
en este punto.
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7. Distribuciones de probabilidad
Estadística
Distribución Gamma (a,p)
La distribución gamma se puede caracterizar del modo siguiente: si se está interesado en la
ocurrencia de un evento generado por un proceso de Poisson de media lambda, la variable
que mide el tiempo transcurrido hasta obtener n ocurrencias del evento sigue una
distribución gamma con parámetros a= n´lambda (escala) y p=n (forma). Se denota
Gamma(a,p).
Por ejemplo, la distribución gamma aparece cuando se realiza el estudio de la duración de
elementos físicos (tiempo de vida).
Esta distribución presenta como propiedad interesante la “falta de memoria”. Por esta
razón, es muy utilizada en las teorías de la fiabilidad, mantenimiento y fenómenos de
espera (por ejemplo en una consulta médica “tiempo que transcurre hasta la llegada del
segundo paciente”).
Es una distribución adecuada para modelizar el comportamiento de variables aleatorias
continuas con asimetría positiva. Es decir, variables que presentan una mayor densidad de
sucesos a la izquierda de la media que a la derecha. En su expresión se encuentran dos
parámetros, siempre positivos, (α) y (β) de los que depende su forma y alcance por la
derecha, y también la función Gamma Γ(α), responsable de la convergencia de la
distribución.
Aquí están una de las formulas utilizadas en esta que es la de la distribución y la
de la varianza, teniendo por consiguiente nuestras Formulas al realizar
experimentos con dichas distribuciones.
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8. Distribuciones de probabilidad
Estadística
Distribución t de Student (n)
La distribución t de Student se construye como un cociente entre una normal y la raíz de
una Ji-cuadrado independientes. Esta distribución desempeña un papel importante en la
inferencia estadística asociada a la teoría de muestras pequeñas. Se usa habitualmente
en el contraste de hipótesis para la media de una población, o para comparar las medias
de dos poblaciones, y viene definida por sus grados de libertad n.
A medida que aumentan los grados de libertad, la distribución t de Student se aproxima a
una normal de media 0 y varianza 1 (normal estándar).
Campo de variación:
-< x <
Parámetros:
n: grados de libertad, n>0
La función de densidad asociada a la variable,
donde X1,X2, . . . ,Xn y X, son n+1 variables aleatorias normales con media 0 y
desviación típica σ independientes entre s´ı, recibe el nombre de distribución t de
Student. La variable se dice que tiene n grados de libertad.
Luis Alberto García Aguilar
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9. Distribuciones de probabilidad
Estadística
Como vemos en conclusión, hemos dado un buen vistazo de lo que son las
Distribuciones de probabilidad.
Atentamente:
Luis Alberto García Águila
2° “B” UTT
Luis Alberto García Aguilar
Procesos Industriales Área Manufactura 2° “B”