Este documento presenta 8 ejercicios de prueba de hipótesis realizados por un estudiante. Cada ejercicio describe un escenario de ingeniería e incluye datos de una o más muestras para probar hipótesis sobre medias poblacionales usando pruebas Z e intervalos de confianza.
Este documento presenta los resultados de varias pruebas de hipótesis realizadas sobre diferentes conjuntos de datos. En la prueba 13, se comparan las desviaciones estándar de los pesos de paquetes en el pasado (0.25 onzas) y en una muestra actual (0.32 onzas) para determinar si la variabilidad ha aumentado de manera significativa a niveles de significancia del 0.05 y 0.005. Los resultados muestran que la hipótesis nula de que no hay un aumento significativo en la variabilidad no puede ser rechazada
Este documento presenta la resolución de 6 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad. En el primer problema se resume un caso sobre el funcionamiento de una máquina de refrescos y se concluye que la decisión tomada fue razonable. Los problemas 2 a 5 involucran el cálculo de probabilidades utilizando distribuciones normales y chi cuadrado. El sexto problema pide encontrar valores críticos de chi cuadrado para diferentes niveles de significancia.
Tarea 15 de PROBABILIDAD Y ESTADISTICA CON RESPUESTASIPN
Este documento presenta 16 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad como chi cuadrada, t de Student, F y normal. Los problemas cubren temas como calcular valores críticos para diferentes niveles de significancia, encontrar probabilidades asociadas a estas distribuciones y realizar pruebas de hipótesis para comparar varianzas. El objetivo general es practicar conceptos estadísticos fundamentales como descripciones de datos, distribuciones de muestreo y pruebas de hipótesis.
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...IPN
Este documento presenta 13 ejercicios de estadística sobre conceptos como esperanza matemática, varianza, distribuciones de probabilidad y funciones de densidad. Los ejercicios piden calcular valores esperados, varianzas y otras medidas estadísticas para diferentes variables aleatorias continuas y discretas.
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuestaIPN
TEMAS: PROBABILIDAD DISCRETA (DISTRIBUCION GEOMETRICA Y DISTRIBUCION BINOMIAL, DISTRIBUCION DE POISSON Y NEGATIVA) Y DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD
Este documento presenta ejercicios sobre probabilidad y estadística. Incluye preguntas sobre clasificación de variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, valores esperados y varianzas. También contiene ejemplos prácticos sobre probabilidades binomiales y cómo aplicar conceptos estadísticos a situaciones reales.
Este documento presenta los resultados de varias pruebas de hipótesis realizadas sobre diferentes conjuntos de datos. En la prueba 13, se comparan las desviaciones estándar de los pesos de paquetes en el pasado (0.25 onzas) y en una muestra actual (0.32 onzas) para determinar si la variabilidad ha aumentado de manera significativa a niveles de significancia del 0.05 y 0.005. Los resultados muestran que la hipótesis nula de que no hay un aumento significativo en la variabilidad no puede ser rechazada
Este documento presenta la resolución de 6 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad. En el primer problema se resume un caso sobre el funcionamiento de una máquina de refrescos y se concluye que la decisión tomada fue razonable. Los problemas 2 a 5 involucran el cálculo de probabilidades utilizando distribuciones normales y chi cuadrado. El sexto problema pide encontrar valores críticos de chi cuadrado para diferentes niveles de significancia.
Tarea 15 de PROBABILIDAD Y ESTADISTICA CON RESPUESTASIPN
Este documento presenta 16 problemas relacionados con distribuciones de probabilidad como chi cuadrada, t de Student, F y normal. Los problemas cubren temas como calcular valores críticos para diferentes niveles de significancia, encontrar probabilidades asociadas a estas distribuciones y realizar pruebas de hipótesis para comparar varianzas. El objetivo general es practicar conceptos estadísticos fundamentales como descripciones de datos, distribuciones de muestreo y pruebas de hipótesis.
Tarea 7 de probabilidad y estadistica con respuesta (esperanza matemática o v...IPN
Este documento presenta 13 ejercicios de estadística sobre conceptos como esperanza matemática, varianza, distribuciones de probabilidad y funciones de densidad. Los ejercicios piden calcular valores esperados, varianzas y otras medidas estadísticas para diferentes variables aleatorias continuas y discretas.
Tarea 10 de probabilidad y estadistica con respuestaIPN
TEMAS: PROBABILIDAD DISCRETA (DISTRIBUCION GEOMETRICA Y DISTRIBUCION BINOMIAL, DISTRIBUCION DE POISSON Y NEGATIVA) Y DISTRIBUCIONES CONTINUAS DE PROBABILIDAD
Este documento presenta ejercicios sobre probabilidad y estadística. Incluye preguntas sobre clasificación de variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, valores esperados y varianzas. También contiene ejemplos prácticos sobre probabilidades binomiales y cómo aplicar conceptos estadísticos a situaciones reales.
Tarea 16 de probabilidad y estadistica con respuestasIPN
Este documento presenta 10 problemas de estadística descriptiva que involucran estimación de parámetros poblacionales mediante intervalos de confianza y predicción para una o dos muestras. Los problemas abarcan temas como vida promedio de ratones, profundidad de módulos de marcapasos, kilómetros recorridos por automóviles, contenido de azúcar en cereales y dureza de cabezas de alfileres. Se pide calcular intervalos de confianza y predicción utilizando desviaciones estándares muestrales y sup
Este documento contiene 7 ejercicios de estadística que involucran distribuciones normales estándar. Los ejercicios calculan áreas bajo la curva, probabilidades y valores críticos Z asociados con diferentes situaciones como la vida de ratones, cantidad de refresco en vasos y pesos de sandías.
Este documento presenta 10 ejercicios resueltos sobre distribución normal. Los ejercicios involucran calcular probabilidades y áreas bajo la curva para variables aleatorias normales. Se proporcionan valores de media y desviación estándar, y se piden valores como probabilidades de que una variable tome un valor en particular o entre dos valores.
Este documento presenta 15 ejercicios de probabilidad multinomial. Cada ejercicio describe un escenario con diferentes probabilidades para cada resultado posible y pide calcular la probabilidad de una combinación específica de resultados al seleccionar una muestra aleatoria. Los ejercicios involucran temas como preferencias de votantes, formas de llegar a una convención, y resultados de cruzas genéticas.
Este documento presenta varios ejercicios estadísticos relacionados con distribuciones normales. Calcula probabilidades y áreas bajo la curva para diferentes valores de variables aleatorias con medias y desviaciones estándar dadas. Los ejercicios abarcan temas como pistones, resistencia al cemento y fabricación de semiconductores.
Este documento presenta una introducción a las pruebas de hipótesis, describiendo los conceptos básicos como la hipótesis nula, la hipótesis alternativa y los diferentes tipos de ensayos. Luego, proporciona ejemplos detallados de cómo realizar pruebas de hipótesis para comparar medias, proporciones y diferencias de muestras. Los ejemplos cubren temas como duración de focos, instalación de bombas de calor, volumen de llenado de botellas y apoyo a una propuesta entre votantes de
Este documento presenta un problemario para la asignatura de Termodinámica impartida a estudiantes de ingeniería. El problemario contiene 138 problemas divididos en 7 unidades temáticas. Cada unidad cubre conceptos termodinámicos fundamentales como las leyes de la termodinámica, propiedades de sustancias puras, y su aplicación a sistemas cerrados y de volumen de control. El objetivo es que los estudiantes comprendan las transformaciones energéticas mediante el uso de las leyes y principios de la termodinámica.
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestasIPN
1. Se calculó un intervalo de confianza del 94% para la diferencia entre las medias de dos poblaciones normales a partir de muestras.
2. Se calculó un intervalo de confianza del 98% para la diferencia entre las medias de rendimiento de un tratamiento y sin él, indicando que el tratamiento reduce posiblemente la cantidad de metal eliminado.
3. Se calculó un intervalo de confianza del 99% para la diferencia entre las calificaciones promedio de dos cursos, asumiendo distribuciones normales con varianzas iguales.
Este documento presenta varios ejercicios resueltos relacionados con la aplicación del Teorema del Límite Central. En los ejercicios se calculan probabilidades para variables aleatorias con distribuciones normales dados diferentes tamaños de muestra. Por ejemplo, se calcula la probabilidad de que el diámetro promedio de una muestra de anillos esté dentro de un rango específico y cómo esta probabilidad cambia con un tamaño de muestra mayor.
Este documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística relacionados con distribuciones normales. Incluye cálculos de áreas bajo la curva normal, valores-z, probabilidades y porcentajes. Los problemas abarcan temas como máquinas expendedoras, tiempos de viaje, resistencia de materiales y control de calidad.
Problemas resueltos de distribución muestralasrodriguez75
Este documento presenta la resolución de 5 preguntas sobre distribución muestral. La primera pregunta calcula la probabilidad de que la media de un muestra de 100 recién nacidos sea mayor a 3030 gramos. La segunda pregunta encuentra la probabilidad de que la vida promedio de una muestra de 16 focos sea menor a 775 horas. La tercera pregunta determina el número de medias muestrales que caen dentro de dos rangos dados para 200 muestras de 25 estudiantes.
Este documento describe las distribuciones gamma y exponencial. La distribución gamma describe el tiempo transcurrido hasta obtener n ocurrencias de un evento generado por un proceso de Poisson. La distribución exponencial es un caso especial de la distribución gamma cuando α = 1. La distribución exponencial modela el tiempo entre eventos de un proceso de Poisson o el tiempo hasta la primera ocurrencia. El documento también presenta ejemplos y propiedades clave de ambas distribuciones.
Este documento presenta un estudio de caso sobre probabilidad que involucra calcular la probabilidad de que la estatura de un hombre chino sea menor o igual a 154 cm, basado en suposiciones sobre la distribución de estaturas en China. El autor realiza cálculos utilizando una distribución normal asumiendo valores como la media y desviación estándar, pero sus resultados no concuerdan con las probabilidades originales, lo que sugiere errores en sus suposiciones.
Este documento presenta varios problemas estadísticos que involucran el cálculo de intervalos de confianza para la media de una población basados en muestras. Los problemas cubren temas como la duración de bombillas, kilómetros recorridos por automóviles, diámetros de piezas metálicas y pesos de tallos de árboles en un estudio de nitrógeno. En cada caso, se proporcionan los datos de la muestra como el tamaño de muestra, la media muestral, la desviación estándar y el nivel
El resumen analiza 4 documentos relacionados con pruebas de hipótesis estadísticas para promedios, proporciones y varianzas poblacionales. En los primeros 3 documentos, se rechaza la hipótesis nula debido a que el valor p es menor que el nivel de significancia del 5%. En el último documento, se acepta la hipótesis nula dado que el valor p es mayor que el nivel de significancia del 5%.
Este documento presenta información sobre diseños experimentales y análisis de varianza. Explica el diseño completamente al azar con un solo criterio de clasificación, los grados de libertad en un ANOVA, y cómo calcular y verificar la significancia de las diferencias entre tratamientos. También discute los supuestos del modelo de ANOVA y ejemplos de aplicación en experimentos sobre el efecto del pH y la temperatura en procesos químicos.
Este documento presenta 5 ejemplos que ilustran el uso de la distribución t de Student y la distribución F de Snedecor. Los ejemplos calculan probabilidades y percentiles asociados a estas distribuciones estadísticas. Se proporcionan detalles sobre cómo buscar valores en las tablas de estas distribuciones dadas las entradas requeridas como grados de libertad y probabilidades acumuladas.
Este documento presenta una introducción al tema de las pruebas de hipótesis. Explica conceptos como hipótesis nula, hipótesis alternativa, niveles de significación y regiones críticas. También incluye ejemplos de cómo formular hipótesis para medias, proporciones y diferencias entre medias y proporciones. Finalmente, resume los pasos a seguir para realizar una prueba de hipótesis.
Este documento presenta 28 problemas relacionados con conceptos de calor y energía térmica, incluyendo: 1) el cálculo del aumento de temperatura de agua debido a la conversión de energía potencial a calor, 2) la altura necesaria para quemar 700 calorías, y 3) el cálculo de la temperatura final de agua al caer por una catarata. Los problemas también cubren capacidad calorífica, calor específico, calor latente, y el cálculo de temperaturas de equilibrio en sistemas térmicos.
Este documento presenta diferentes pruebas de hipótesis paramétricas y no paramétricas. Explica cómo calcular la media, proporción y diferencia de medias para muestras grandes y pequeñas, así como la diferencia de proporciones y datos apareados. También describe cómo realizar la prueba de Ji cuadrada para datos nominales. Proporciona ejemplos resueltos de cada prueba para ilustrar los conceptos. Finalmente, incluye una bibliografía relacionada con estadística para ingenieros.
Este documento presenta diferentes pruebas de hipótesis paramétricas y no paramétricas. Explica cómo calcular la media, proporción y diferencia de medias para muestras grandes y pequeñas, así como la diferencia de proporciones y datos apareados. También describe cómo realizar la prueba de Ji cuadrada para datos nominales. Proporciona ejemplos resueltos de cada prueba para ilustrar los conceptos. Finalmente, incluye una bibliografía relacionada con estadística para ingenieros.
Tarea 16 de probabilidad y estadistica con respuestasIPN
Este documento presenta 10 problemas de estadística descriptiva que involucran estimación de parámetros poblacionales mediante intervalos de confianza y predicción para una o dos muestras. Los problemas abarcan temas como vida promedio de ratones, profundidad de módulos de marcapasos, kilómetros recorridos por automóviles, contenido de azúcar en cereales y dureza de cabezas de alfileres. Se pide calcular intervalos de confianza y predicción utilizando desviaciones estándares muestrales y sup
Este documento contiene 7 ejercicios de estadística que involucran distribuciones normales estándar. Los ejercicios calculan áreas bajo la curva, probabilidades y valores críticos Z asociados con diferentes situaciones como la vida de ratones, cantidad de refresco en vasos y pesos de sandías.
Este documento presenta 10 ejercicios resueltos sobre distribución normal. Los ejercicios involucran calcular probabilidades y áreas bajo la curva para variables aleatorias normales. Se proporcionan valores de media y desviación estándar, y se piden valores como probabilidades de que una variable tome un valor en particular o entre dos valores.
Este documento presenta 15 ejercicios de probabilidad multinomial. Cada ejercicio describe un escenario con diferentes probabilidades para cada resultado posible y pide calcular la probabilidad de una combinación específica de resultados al seleccionar una muestra aleatoria. Los ejercicios involucran temas como preferencias de votantes, formas de llegar a una convención, y resultados de cruzas genéticas.
Este documento presenta varios ejercicios estadísticos relacionados con distribuciones normales. Calcula probabilidades y áreas bajo la curva para diferentes valores de variables aleatorias con medias y desviaciones estándar dadas. Los ejercicios abarcan temas como pistones, resistencia al cemento y fabricación de semiconductores.
Este documento presenta una introducción a las pruebas de hipótesis, describiendo los conceptos básicos como la hipótesis nula, la hipótesis alternativa y los diferentes tipos de ensayos. Luego, proporciona ejemplos detallados de cómo realizar pruebas de hipótesis para comparar medias, proporciones y diferencias de muestras. Los ejemplos cubren temas como duración de focos, instalación de bombas de calor, volumen de llenado de botellas y apoyo a una propuesta entre votantes de
Este documento presenta un problemario para la asignatura de Termodinámica impartida a estudiantes de ingeniería. El problemario contiene 138 problemas divididos en 7 unidades temáticas. Cada unidad cubre conceptos termodinámicos fundamentales como las leyes de la termodinámica, propiedades de sustancias puras, y su aplicación a sistemas cerrados y de volumen de control. El objetivo es que los estudiantes comprendan las transformaciones energéticas mediante el uso de las leyes y principios de la termodinámica.
Tarea 17 de probabilidad y estadistica con respuestasIPN
1. Se calculó un intervalo de confianza del 94% para la diferencia entre las medias de dos poblaciones normales a partir de muestras.
2. Se calculó un intervalo de confianza del 98% para la diferencia entre las medias de rendimiento de un tratamiento y sin él, indicando que el tratamiento reduce posiblemente la cantidad de metal eliminado.
3. Se calculó un intervalo de confianza del 99% para la diferencia entre las calificaciones promedio de dos cursos, asumiendo distribuciones normales con varianzas iguales.
Este documento presenta varios ejercicios resueltos relacionados con la aplicación del Teorema del Límite Central. En los ejercicios se calculan probabilidades para variables aleatorias con distribuciones normales dados diferentes tamaños de muestra. Por ejemplo, se calcula la probabilidad de que el diámetro promedio de una muestra de anillos esté dentro de un rango específico y cómo esta probabilidad cambia con un tamaño de muestra mayor.
Este documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística relacionados con distribuciones normales. Incluye cálculos de áreas bajo la curva normal, valores-z, probabilidades y porcentajes. Los problemas abarcan temas como máquinas expendedoras, tiempos de viaje, resistencia de materiales y control de calidad.
Problemas resueltos de distribución muestralasrodriguez75
Este documento presenta la resolución de 5 preguntas sobre distribución muestral. La primera pregunta calcula la probabilidad de que la media de un muestra de 100 recién nacidos sea mayor a 3030 gramos. La segunda pregunta encuentra la probabilidad de que la vida promedio de una muestra de 16 focos sea menor a 775 horas. La tercera pregunta determina el número de medias muestrales que caen dentro de dos rangos dados para 200 muestras de 25 estudiantes.
Este documento describe las distribuciones gamma y exponencial. La distribución gamma describe el tiempo transcurrido hasta obtener n ocurrencias de un evento generado por un proceso de Poisson. La distribución exponencial es un caso especial de la distribución gamma cuando α = 1. La distribución exponencial modela el tiempo entre eventos de un proceso de Poisson o el tiempo hasta la primera ocurrencia. El documento también presenta ejemplos y propiedades clave de ambas distribuciones.
Este documento presenta un estudio de caso sobre probabilidad que involucra calcular la probabilidad de que la estatura de un hombre chino sea menor o igual a 154 cm, basado en suposiciones sobre la distribución de estaturas en China. El autor realiza cálculos utilizando una distribución normal asumiendo valores como la media y desviación estándar, pero sus resultados no concuerdan con las probabilidades originales, lo que sugiere errores en sus suposiciones.
Este documento presenta varios problemas estadísticos que involucran el cálculo de intervalos de confianza para la media de una población basados en muestras. Los problemas cubren temas como la duración de bombillas, kilómetros recorridos por automóviles, diámetros de piezas metálicas y pesos de tallos de árboles en un estudio de nitrógeno. En cada caso, se proporcionan los datos de la muestra como el tamaño de muestra, la media muestral, la desviación estándar y el nivel
El resumen analiza 4 documentos relacionados con pruebas de hipótesis estadísticas para promedios, proporciones y varianzas poblacionales. En los primeros 3 documentos, se rechaza la hipótesis nula debido a que el valor p es menor que el nivel de significancia del 5%. En el último documento, se acepta la hipótesis nula dado que el valor p es mayor que el nivel de significancia del 5%.
Este documento presenta información sobre diseños experimentales y análisis de varianza. Explica el diseño completamente al azar con un solo criterio de clasificación, los grados de libertad en un ANOVA, y cómo calcular y verificar la significancia de las diferencias entre tratamientos. También discute los supuestos del modelo de ANOVA y ejemplos de aplicación en experimentos sobre el efecto del pH y la temperatura en procesos químicos.
Este documento presenta 5 ejemplos que ilustran el uso de la distribución t de Student y la distribución F de Snedecor. Los ejemplos calculan probabilidades y percentiles asociados a estas distribuciones estadísticas. Se proporcionan detalles sobre cómo buscar valores en las tablas de estas distribuciones dadas las entradas requeridas como grados de libertad y probabilidades acumuladas.
Este documento presenta una introducción al tema de las pruebas de hipótesis. Explica conceptos como hipótesis nula, hipótesis alternativa, niveles de significación y regiones críticas. También incluye ejemplos de cómo formular hipótesis para medias, proporciones y diferencias entre medias y proporciones. Finalmente, resume los pasos a seguir para realizar una prueba de hipótesis.
Este documento presenta 28 problemas relacionados con conceptos de calor y energía térmica, incluyendo: 1) el cálculo del aumento de temperatura de agua debido a la conversión de energía potencial a calor, 2) la altura necesaria para quemar 700 calorías, y 3) el cálculo de la temperatura final de agua al caer por una catarata. Los problemas también cubren capacidad calorífica, calor específico, calor latente, y el cálculo de temperaturas de equilibrio en sistemas térmicos.
Este documento presenta diferentes pruebas de hipótesis paramétricas y no paramétricas. Explica cómo calcular la media, proporción y diferencia de medias para muestras grandes y pequeñas, así como la diferencia de proporciones y datos apareados. También describe cómo realizar la prueba de Ji cuadrada para datos nominales. Proporciona ejemplos resueltos de cada prueba para ilustrar los conceptos. Finalmente, incluye una bibliografía relacionada con estadística para ingenieros.
Este documento presenta diferentes pruebas de hipótesis paramétricas y no paramétricas. Explica cómo calcular la media, proporción y diferencia de medias para muestras grandes y pequeñas, así como la diferencia de proporciones y datos apareados. También describe cómo realizar la prueba de Ji cuadrada para datos nominales. Proporciona ejemplos resueltos de cada prueba para ilustrar los conceptos. Finalmente, incluye una bibliografía relacionada con estadística para ingenieros.
Este documento presenta varios ejercicios de pruebas de hipótesis. Incluye ejemplos sobre las emisiones de óxidos de nitrógeno de automóviles, la calibración de una báscula, la vida útil de piezas de aluminio y el error en la medición remota de elementos de carreteras. En cada caso, se proporcionan los datos de la muestra, se formulan las hipótesis nula y alternativa, y se calcula el valor p para determinar si se puede o no rechazar la hipótesis nula.
El documento presenta tres ejercicios de contrastes de hipótesis. El primero analiza si el tiempo de duración promedio de baterías ha disminuido. El segundo evalúa si el nivel promedio de protrombina en una población es de 20 mg/100 ml. El tercero examina si el tiempo que los niños ven televisión es mayor a 22 horas semanales. En los tres casos se plantean hipótesis nulas y alternativas, se calculan estadísticos de prueba y se toman decisiones basadas en niveles de significación.
Este documento presenta 8 ejercicios de estadística inferencial que involucran pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y proporciones. Los ejercicios cubren temas como comparar medias poblacionales usando datos muestrales, estimar proporciones en poblaciones, y construir intervalos de confianza para medias y proporciones con diferentes niveles de confianza.
Trabajo de ESTADISTICA APLICADA ULADECH III CICLO
La oficina de investigación de mercados S.A., basa sus tarifas en la hipótesis de que las preguntas de una encuesta telefónica se pueden contestar en un tiempo medio de 15 minutos o menos. Si es necesario un mayor tiempo de encuesta, se aplica una tarifa adicional. Suponga que en una muestra de 35 conferencias se obtiene una media de 17 minutos y una desviación estándar de 4 minutos. ¿Se justifica a tarifa adicional?
a) Formule las hipótesis nula y alternativa para esta aplicación
b) Calcule el valor del estadístico de prueba
c) ¿Cuál es el valor de P?
d) Con α = 0.01, ¿cuál es su conclusión?
Un dispensador de gaseosas está diseñado para descargar 7 onzas. Si se selecciona una muestra de 16 vasos para medir su llenado, observando que el promedio es de 5.8 con uns desviación de 1.6 onzas ¿se puede concluir que la máquina no funciona correctamente?
Una distribuidora de gas ofrece a sus clientes el servicio de un máximo de espera de 48 horas. Se toma una muestra de seis hogares que hicieron pedidos y se encontró lo siguiente: 24, 20, 60, 72, 40, 30, ¿se puede creer lo ofrecido por la distribuidora?
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis estadísticas. Explica que una prueba de hipótesis involucra contrastar una hipótesis nula (Ho) con una hipótesis alternativa (H1). También presenta ejemplos de problemas de pruebas de hipótesis con sus soluciones, incluyendo cálculos estadísticos y conclusiones.
Este documento describe los conceptos y pasos clave de las pruebas de hipótesis estadísticas. Define hipótesis nula y alternativa, y explica cómo plantearlas y contrastarlas usando estadísticos de prueba y reglas de decisión con un nivel de significación dado. Incluye ejemplos de pruebas para medias, proporciones y bondad de ajuste a una distribución.
(1) El documento presenta ejercicios resueltos sobre estadística descriptiva univariante, incluyendo tablas y gráficos de distribución de frecuencias, medidas de tendencia central y dispersión. (2) Se calculan medidas como la media, mediana, moda, cuartiles y se construyen histogramas y polígonos de frecuencias a partir de datos sobre pesos de personas y temperaturas. (3) El documento muestra cálculos de varianza y desviación típica para datos agrupados.
Este documento presenta nueve ejercicios de pruebas de hipótesis realizados por un estudiante. Cada ejercicio describe un escenario o experimento, proporciona datos de muestras como el promedio, desviación estándar y tamaño de muestra, y guía al estudiante a través del proceso de realizar una prueba de hipótesis para determinar si los resultados apoyan o rechazan la hipótesis nula planteada.
Este documento presenta una serie de ejercicios de pruebas de hipótesis. El primer ejercicio compara las emisiones promedio de óxidos de nitrógeno de motores antes y después de una modificación al diseño. Los ejercicios subsecuentes presentan datos y realizan pruebas estadísticas para comparar medias y probar hipótesis nulas sobre varios procesos de manufactura e ingeniería.
Este documento presenta una serie de problemas resueltos relacionados con el muestreo y la estimación. Se dividen en tres secciones: distribuciones muestrales, intervalos de confianza y contraste de hipótesis. Se resuelven ejercicios numéricos sobre cada uno de estos temas, asumiendo diferentes distribuciones de probabilidad para las variables aleatorias involucradas. El documento tiene como objetivo mostrar aplicaciones prácticas de los conceptos teóricos de muestreo y estimación estadística.
1. El laboratorio afirmó que sus productos eran 90% efectivos para reducir una alergia en 8 horas, pero los resultados mostraron una efectividad de sólo el 80%. Por lo tanto, la afirmación del laboratorio es falsa.
2. Se probó una muestra de 50 motores modificados y se encontró que emitían en promedio 92 miligramos de óxido de nitrógeno por segundo, menos que los 100 miligramos por segundo antes de la modificación. Por lo tanto, es razonable suponer que la modificación reduce las emisiones de la población general de mot
Este documento presenta 6 ejercicios de estadística probabilística resueltos. Los ejercicios involucran conceptos como distribución normal, probabilidad, media poblacional, desviación estándar y tamaño de muestra. Se calculan probabilidades de que la media muestral se encuentre dentro de ciertos rangos, y se estiman parámetros poblacionales como la desviación estándar a partir de datos muestrales.
Este documento presenta información sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Incluye 8 ejemplos de problemas estadísticos que involucran pruebas de hipótesis para probar si una hipótesis nula es verdadera o falsa, y la construcción de intervalos de confianza. Los ejemplos cubren temas como ventas de relojes, rapidez de combustión, visitas de vendedores, tiempo de secado de pintura y errores ortográficos. El documento proporciona los datos y cálculos relevantes
El documento presenta 7 ejercicios de estadística resueltos. Los ejercicios incluyen estimaciones de intervalos de confianza, diferencias entre medias poblacionales, proporciones poblacionales y varianzas/desviaciones poblacionales. También incluye una prueba de hipótesis para comparar una media muestral con un valor teórico.
4.ejercicios de intervalos de confianzazooneerborre
El documento presenta 7 ejercicios de estadística resueltos. Los ejercicios incluyen estimaciones de intervalos de confianza, diferencias entre medias poblacionales, proporciones poblacionales y varianzas/desviaciones poblacionales. También incluye una prueba de hipótesis para comparar una media muestral con un valor teórico.
El documento describe los pasos del proceso de optimización usando diseños experimentales. Incluye ejemplos de experimentos para mejorar el rendimiento de una reacción y el cultivo de semillas, ajustando modelos de primer y segundo orden. También explica el método de máxima pendiente en ascenso para localizar la región óptima de forma secuencial.
El documento presenta los cálculos de probabilidad para determinar la probabilidad de defectos en muestras extraídas de una fábrica de marcadores. Se resuelven varios ejercicios calculando valores esperados, varianzas y desviaciones estándar para diferentes tasas de defectos y tamaños de muestra.
El documento presenta varios ejercicios estadísticos resueltos sobre probabilidad. En el primer ejercicio, se calcula la probabilidad de obtener diferentes números de defectos en una muestra de 4 piezas tomadas de una línea de producción con una tasa de defectos del 1%. En ejercicios posteriores se analizan muestras mayores con diferentes tasas de defectos. Finalmente, se calcula la probabilidad de que un jugador enceste diferentes números de tiros libres en un partido de basquetbol.
El documento presenta los cálculos de probabilidad para determinar la probabilidad de defectos en muestras extraídas de una fábrica de marcadores. Se calculan valores como la probabilidad de defectos, el valor esperado, la varianza y la desviación estándar para diferentes tamaños de muestra y tasas de defectos reportadas por la fábrica. Los cálculos y sus interpretaciones sugieren que las tasas de defectos reportadas son consistentes con los resultados estadísticos obtenidos.
El documento presenta los cálculos de probabilidad para determinar la probabilidad de defectos en diferentes escenarios de producción de marcadores. En el primer escenario, con una tasa de defectos del 1% y una muestra de 4 piezas, la probabilidad de 0 defectos es de 0.960596. En el segundo escenario, con una tasa de defectos del 0.9% y una muestra de 96 piezas, el valor esperado es de 0.864 defectos. Finalmente, en un tercer escenario donde la tasa de defectos se redujo a la mitad tras mejoras, con una m
Este documento presenta información sobre pruebas t de Student. Explica cómo se usa la prueba t para comparar medias de dos poblaciones independientes y normales, y cómo construir intervalos de confianza para una media poblacional utilizando valores t de la tabla t de Student. También proporciona ejemplos numéricos de cómo calcular valores t y construir intervalos de confianza para diferentes niveles de confianza y tamaños de muestra.
Este documento presenta tres problemas de contraste de hipótesis. El primero involucra determinar si hubo defectos en la producción de baterías para teléfonos basándose en el tiempo medio de duración. El segundo analiza si el nivel medio de protombina en una población es de 20 mg/100 ml. El tercero evalúa si el tiempo que los niños de 3 a 5 años dedican a ver TV es mayor a 22 horas. En los tres casos se plantean hipótesis nula y alternativa, se calculan los intervalos de confianza y valores cr
Este documento presenta tres problemas de contraste de hipótesis. El primero analiza si hubo defectos en la producción de baterías para teléfonos que redujeron su tiempo de duración. El segundo examina si el nivel promedio de protombina en una población es de 20 mg/100 ml. El tercero evalúa si el tiempo que los niños de 3 a 5 años ven televisión es mayor a 22 horas como afirmaba un investigador. En los tres casos se rechaza la hipótesis nula de acuerdo al nivel de significación establecido, lo que
Este documento presenta tres problemas de contraste de hipótesis. El primero analiza si hubo defectos en la producción de baterías para teléfonos que redujeron su tiempo de duración. El segundo examina si el nivel promedio de protombina en una población es de 20 mg/100 ml. El tercero evalúa si el tiempo que los niños de 3 a 5 años ven televisión es mayor a 22 horas como afirmaba un investigador. En los tres casos se rechaza la hipótesis nula de acuerdo al nivel de significación establecido, lo que
El documento presenta los cálculos de probabilidad para determinar la probabilidad de defectos en diferentes escenarios de producción de marcadores. Se analizan muestras de 4, 96, 250 y 85 piezas con diferentes tasas de defectos reportadas. Los cálculos incluyen valor esperado, varianza, desviación estándar y gráficas de distribución.
1. Se realizó un experimento para determinar el efecto del alcohol en el rendimiento de una tarea. Diez personas realizaron la tarea sin y con alcohol en su organismo. Los resultados no mostraron evidencia estadística de que el tiempo promedio antes fuera menor a después por más de diez minutos.
2. Se analizaron los resultados de medir el contenido de 25 botellas llenadas de forma aleatoria. Los criterios para determinar si el proceso está fuera de control y la prueba estadística propuesta.
3. Se midieron 16 vig
Este documento proporciona información sobre distribuciones exponenciales y lognormales en Minitab. Explica cómo calcular densidades de probabilidad, probabilidades acumuladas e inversas de probabilidades acumuladas para estas distribuciones. También incluye ejemplos de cómo usar estas funciones para resolver problemas estadísticos comunes.
Este documento presenta un ejemplo de un análisis de varianza (ANOVA) utilizando datos de 14 empleados que se sometieron a 3 programas de entrenamiento de manera aleatoria. Muestra las calificaciones promedio de los empleados en cada programa, con un promedio total de 82.14. El estudiante que realizó este análisis de varianza fue Víctor Hugo Franco García de la Universidad Tecnológica de Torreón.
Este documento resume un proyecto de limpieza realizado por la Universidad Tecnológica de Torreón. Más de 40,000 ciudadanos participaron y recolectaron 27,132 toneladas de basura, superando la meta inicial de 10,000 toneladas. Sin embargo, los voluntarios no recibieron suficiente equipo de protección y algunos experimentaron malestar por estar en contacto directo con la basura.
Este documento presenta instrucciones para realizar pruebas de hipótesis paramétricas utilizando Z de una muestra, t de una muestra, t de dos muestras independientes y t pareada en Minitab. Incluye ejemplos con datos reales que ilustran cómo utilizar cada procedimiento estadístico, así como cómo interpretar los resultados, como estadísticas de prueba, valores p, e intervalos de confianza.
El documento presenta ejercicios de distribución de Poisson realizados por el alumno Víctor Hugo Franco García para la asignatura de Estadística aplicada a la ingeniería. Incluye información sobre una fábrica llamada Lupita, partículas en suspensión extraídas de una muestra, y datos de contacto del alumno como su correo electrónico y blog personal.
Ensayo, el inaceptable costo de los malos jefes.Hugo_Franco
El documento discute los costos de tener malos jefes y cómo afecta negativamente a las empresas. Un buen jefe crea un ambiente de trabajo seguro y cómodo que motiva a los empleados a desempeñarse bien. Los malos jefes desmotivan a los trabajadores y reducen la productividad y competitividad de la compañía. Se recomienda capacitar a los malos jefes para que mejoren sus habilidades de liderazgo y aprendan a escuchar y motivar a sus subordinados.
Este documento presenta los resultados de dos ejercicios de probabilidad realizados por un ingeniero para evaluar la calidad de los materiales suministrados por un proveedor. En el primer ejercicio, el ingeniero inspeccionó 5 lotes de 75 piezas cada uno y encontró más defectos de los reportados por el proveedor, lo que indica que la tasa de defectos dada por el proveedor era incorrecta. En el segundo ejercicio, el ingeniero elaboró diagramas para identificar problemas de calidad y tomó acciones correctivas, luego inspeccionó 6 lotes de 1000
1. Universidad Tecnológica de Torreón
Organismo Público Descentralizado del Gobierno de Coahuila
Ejercicios Prueba de Hipótesis
Ing. Tecnologías de la producción
Estadística Aplicada a la
Ingeniería
Alumno
Víctor Hugo Franco García
7° ``A´´
Profesor
Lic. Gerardo Edgar Mata Ortiz
A Martes 22 de Octubre de 2013
2. Universidad Tecnológica de Torreón
Organismo Público Descentralizado del Gobierno de Coahuila
Ejercicio 1
Un cierto tipo de automóvil emite un promedio de 100 miligramos de óxidos
de nitrógeno (NOx) por segundo, cuando desarrolla una potencia de 100
caballos de fuerza. Se ha propuesto una modificación al diseño del motor que
podría reducir las emisiones de óxidos de nitrógeno.
El nuevo diseño será puesto en producción si se puede demostrar que su tasa
de emisiones es mejor a 100 ml. x Seg. Una muestra de 50 motores
modificados se prueba y se encuentra que emiten en promedio 92 ml. x Seg;
con una desviación estándar de 21 ml. x seg.
En base a la información podemos decir que los motores mejoraron, pero
queda la duda en la desviación estándar, puesto que hay una variación de 21
ml. x seg.
La cuestión entonces es: ¿Es razonable suponer que esta muestra con su media
de 92 puede provenir de una población, cuya media es 100 o más?
Población
M = ? ≥ 100
?
Muestra
X = 92
n = 50
S = 21
Observaciones:
1er caso: si no se rechaza la hipótesis nula: no se encontró evidencia estadística
suficiente para rechazar la hipótesis nula, en este caso de que la media sea igual
o mayor a 100
2do caso: si se rechaza la hipótesis nula, se encontró evidencia estadística
suficiente para rechazar la hipótesis nula, en este caso de que la media es ≥ 100
3. Universidad Tecnológica de Torreón
Organismo Público Descentralizado del Gobierno de Coahuila
Solución:
Z= X - M
= S
= 21
N
= 2.97
50
Z= 92 - 100 = - 2.69
2.97
A = 0.0036
- 2.69
Es la probabilidad de que al extraer una muestra de una población con media
100.
Se encontró evidencia para rechazar, porque la probabilidad es muy pequeña
del 36%.
Preguntas:
¿Qué porcentaje de los 50 motores tuvieron emisiones mayores a 113?
¿Cuál es el área de que 50 motores salgan mayores a 100?
Z= 100 - 92
21
= 0.3809
A= 0.6480
1-0.6480=
0.35%
4. Universidad Tecnológica de Torreón
Organismo Público Descentralizado del Gobierno de Coahuila
Ejercicio 2
Una báscula va a ser calibrada pesando 1000 gr. 60 veces; las 60 lecturas de la
báscula tuvieron una media de 1000.6 gr; y una desviación estándar de 2 gr.
Determina si es posible rechazar la hipótesis nula de que la media sea igual a
1000
HIPÓTESIS ALTERNA
La media es mayor que un valor
determinado Ho.
Cuando la media sea menor que un
valor determinado.
Cuando la media es diferente de Ho.
P. VALOR
Área a la derecha de Z.
Área a la izquierda de Z.
La suma de las dos áreas a la derecha
de Z positivo y a la izquierda de Z
negativo.
Solución:
= 2
= 0.258
60
Z= 1000.6 - 1000
= 2.32
A= 0.9898
0.25
A = 0.0102
A = 0.0102
P= 0.0102 + 0.0102 = 0.0204
-2.32
2.32
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Ejercicio 3
En un experimento para medir el tiempo de vida de piezas manufacturadas con
cierta aleación de aluminio. 73 piezas fueron cargadas cíclicamente hasta fallar. El
número de promedio de kilociclos hasta fallar fue 783 mil veces en promedio, y la
desviación estándar fue de 120 mil.
La hipótesis nula es que la media poblacional es menor o igual a 750.
La hipótesis alterna es mayor a 750.
a) Encuentre el (P) valor.
X = 738,000
Hi = M > 750
S=
Ho= M
120
< 750
Solución:
Z= Xo - M
= 120
N
Z= 783 - 750
= S
= 14.044
73
= 2.35
A= 0.9906
14.044
P = 0.0094 ó 0.94%
b) ¿Qué significa el P valor?
A= 0.9906
A= 0.0094
2.35
El P valor puede significar 2
cosas
1. Que el número promedio
de kilociclos hasta fallar es
> 750 ó
2. La muestra casualmente
se encuentra en el
extremos 0.94% de su
distribución
6. Universidad Tecnológica de Torreón
Organismo Público Descentralizado del Gobierno de Coahuila
Ejercicio 4
El artículo……. describe un sistema para la medición remota de los elementos en
las carreteras tales como el ancho de las lanes y las señales de los niveles de
tráfico. Para una muestra de 160 de dichos elementos, el error promedio en % en
las mediciones fue 1.90 con una desviación estándar de 21.20; encuentra el P
valor para probar
Datos:
Ho: µ = 0
H1: µ ≠ 0
X = 1.9
S = 21.2
n= 160
Solución:
Z= Xo - M
= S
N
Z= 1.9 - 0 = 1.133
= 21.2
= 1.676
160
AT = 0.2584 ≈ 25.84%
1.676
A1 = 0.1292
-1.133
A2 = 0.1292
1.133
a) M ≠ 0 (No sirve)
b) Que la muestra se encuentre en el 25.84% (la probabilidad de que no sirva
es del 25.84%)
7. Universidad Tecnológica de Torreón
Organismo Público Descentralizado del Gobierno de Coahuila
Ejercicio 5
Recientemente muchas compañías han estado experimentando con el teletrabajo,
permitiendo a los empleados trabajar en casa en sus computadoras. Además de
otras cosas, se supone que el teletrabajo reduce el número de días, de
inasistencias por enfermedad este año se tomó una muestra aleatoria simple de
80 empleados para darles seguimiento encontrando un promedio de 4.5
inasistencias por enfermedad y una desviación estándar de 2.7 días; encuentra el
P valor para probar que la media de inasistencias es
µ < 5.4 días hipótesis alterna
Datos:
µ ≥ 5.4 días hipótesis nula
n= 80
x = 4.5
Solución:
Z= Xo - M
= S
N
= 2.7
= 0.3018
80
Z= 4.5 – 5.4 = -2.98
0.3018
≈
A = 0.0014
A = 0.0014
P = 0.0028
-2.98
2.98
P < Rechazar
8. Universidad Tecnológica de Torreón
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Ejercicio 6
El Ingeniero Crisito demostró un método para mejorar la eficiencia de la línea de
producción que tiene a su cargo. El promedio histórico de eficiencia de la línea ha
sido 81%, con una desviación estándar de 2.3%; después de aplicar la
metodología del ingeniero Crisito se midió la eficiencia durante todo 1 mes,
encontramos los sig. Datos
Datos:
Muestra: X = 82.5
86
88
85
82
83
S = 0.419
89
86
79
78
79
82
83
88
87
85
81
84
80
82
78
80
86
81
83
81
80
78
80
77
85
P = eficiencia
M =?
?
Histórico
M= 81
Determina si la eficiencia de la línea aumentó, utilizando un intervalo de confianza
y una prueba de hipótesis y un nivel de significancia 0.02 (confianza 0.98)
Solución:
Z= Xo - M
= S
N
Z= 82.5 – 81
= 3.579
0.419
A = 0.9998
A = 0.0002
3.57
= 2.3 = 0.419
30
¿M > 81?
9. Universidad Tecnológica de Torreón
Organismo Público Descentralizado del Gobierno de Coahuila
82.5%
Intervalo de confianza
78.1%
81%
83.3%
Conclusión:
Tomando como referencia el promedio histórico del 81% de eficiencia en la línea
de producción a cargo por el Ingeniero Crisito. Se llevó a cabo un plan de mejorar,
para mejorar la eficiencia, los resultados que se obtuvieron fueron los esperados,
puesto que de un 81% de eficiencia que se tenía anteriormente, se logró un
aumento del 1.5% más de eficiencia, creando una línea de producción con un
82.5% de eficiente.
10. Universidad Tecnológica de Torreón
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Ejercicio 7
La Ingeniera Lizbeth Eduviges, está probando un nuevo sistema de aislamiento
por datos históricos, el diferencial de temperatura M= 10 °C con una desviación
estándar 1.5 °C. Después de instalar el nuevo aislamiento térmico, llevó a cabo
nuevas mediciones y obtuvo los siguientes resultados.
Datos
11
10
12
11
12
10
13
11
12
14
10
12
12
14
11
13
12
13
10
12
13
14
11
15
12
13
14
15
13
10
Muestra
X = 12.16
S = 0.27
Histórico:
M = 10°C
= 1.5 °C
¿M > 10 °C?
Compruebe si el sistema de aislamiento funciona empleando prueba de hipótesis y
intervalo de confianza
Solución:
Z= Xo - M
= S
= 1.5 = 0.273
N
30
Z= 12.16 – 10 = 7.91
12.16 °C
0.273
Intervalo de confianza
8.5 °C
10 °C
11.5 °C
Conclusión:
El nuevo sistema de aislamiento térmico probado por la ingeniería Lizbeth, creó un
aumento en la temperatura registrada cada día durante 1 mes, pasando de un
promedio de temperatura de 10 °C a una temperatura de 12.16 °C; concluyendo
que este nuevo sistema de aislamiento, funcionó, ya que se esperaba que el
promedio de grados que se generaba anteriormente aumentará, lo cual sucedió
con este nuevo sistema de aislamiento.
11. Universidad Tecnológica de Torreón
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Ejercicio 8
Se desea probar que las temperaturas de fusión de 2 aleaciones de aluminio son
diferentes. Se toman 35 muestras y se encuentra que la temperatura media de
fusión es de 517 °F con una desviación estándar 2.4 °F
De la segunda aleación se tomaron 47 muestras, encontrando una media 510.1 °F
con una desviación estándar 2.1 °F. Realice una prueba de hipótesis y construya
un intervalo de confianza al 99%
Aleación 1
Datos:
n = 35
X = 517 °F
Aleación 2
Datos:
n = 47
X = 510.1 °F
F
F
Solución aleación 1:
Z= Xo - M
= S
N
= 2.4 = 0.405
35
Solución aleación 2:
Z= Xo - M
= S
N
Solución en Minitab
= 2.1 = 0.306
47
12. Universidad Tecnológica de Torreón
Organismo Público Descentralizado del Gobierno de Coahuila
Ejercicio 9
Se están probando 2 inhibidores de corrosión mediante un experimento. Se toman
47 especímenes protegidos por el inhibidor A encontrándose una pérdida de masa
promedio de 242 gr. Con una desviación estándar de 20 mlgr. Se protegen 42
especímenes con el inhibidor B y se encuentra una pérdida de masa promedio de
220 gr; con una desviación estándar 31 mlgr. Elabore una prueba de hipótesis y
construya un intervalo de confianza para la diferencia de medias al 95%
Inhibidor 1
Datos:
n = 47
X = 242 gr.
Inhibidor 2
Datos:
n = 42
X = 220 gr.
mlgr.
mlgr.
Solución aleación 1:
Z= Xo - M
= S
=
N
20
= 2.917
47
Solución aleación 2:
Z= Xo - M
= S
N
Solución en Minitab:
=
31
42
= 4.78
13. Universidad Tecnológica de Torreón
Organismo Público Descentralizado del Gobierno de Coahuila
Ejercicio 10
Una muestra aleatoria de 300 componentes electrónicos fabricados mediante un
proceso especifico se muestrea y encuentra que 25 están defectuosos. Sea P la
proporción de componente fabricados mediante este proceso que presentan
defectos. El ingeniero responsable de la producción afirma que P ≤ 0.05. ¿La
muestra proporciona suficientes evidencias para rechazar la afirmación?
Solución:
Z= X - M = 2.65
Área = 0.996
1 – 0.996 = 0.0040
A= 0.0040
2.65
Solución Minitab
P
14. Universidad Tecnológica de Torreón
Organismo Público Descentralizado del Gobierno de Coahuila
Ejercicio 11
Para determinar el efecto de grado de combustible en la eficiencia, 80 automóviles
nuevos de la misma marca, motores iguales, fueron conducidos cada uno durante
1000 millas, 40 de los automóviles utilizaron gasolina Magna y los otros 40
Premium; los de gasolina Magna tuvieron un rendimiento promedio de 27.2 millas
x galón, con una desviación estándar 1.2 millas x galón; los de gasolina Premium
tuvieron un rendimiento promedio de 28.1 millas por galón y una desviación
estándar de 2 millas x galón ¿Se puede concluir que este tipo de automóvil tiene
mejor rendimiento con gasolina Premium?
Datos:
MAGNA
PREMIUM
Solución Minitab:
n = 40
n = 40
X = 27.2
X = 28.1
15. Universidad Tecnológica de Torreón
Organismo Público Descentralizado del Gobierno de Coahuila
Víctor Hugo Franco García
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