El documento proporciona una introducción a la estadística, dividiéndola en estadística descriptiva e inferencial. La estadística descriptiva se dedica a describir y resumir datos, mientras que la estadística inferencial genera modelos e inferencias sobre los datos. También define conceptos clave como población, muestra y muestra aleatoria simple.

1. PROCESOS INDUSTRIALES: AREA
MANUFACTURA
ERNESTO GARCIA BARBALENA
GUILLERMO OSBAN CASAS
SANTOYO
ESTADISTICA
2° CUATRUMESTRE SECCION “C”

2. ESTADÍSTICA
Es una ciencia formal y una herramienta que estudia el uso y los
análisis provenientes de una muestra representativa de datos, busca
explicar las correlaciones y dependencias de un fenómeno físico o
natural, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Se usa para la
toma de decisionesen áreas de negocios o instituciones
gubernamentales
La estadísticase divide en dos grandes áreas:
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Se dedicaa la descripción,visualización y resumen de datos
originados a partir de los fenómenosde estudio. Los datos pueden ser
resumidos numérica o gráficamente.Ejemplosbásicos de parámetros
estadísticos son:la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos
gráficos son:histograma, pirámide poblacional, gráfico circular, entre
otros.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL
Se dedicaa la generaciónde los modelos,inferencias y predicciones
asociadas a los fenómenos encuestiónteniendo en cuenta la
aleatoriedad de las observaciones.Se usa para modelarpatrones en
los datos y extraer inferencias acerca de la poblaciónbajo estudio.
Estas inferencias pueden tomar la formade respuestas a preguntas
sí/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características
numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones,
descripcionesde asociación (correlación) o modelamiento de
relaciones entre variables (análisis de regresión).Otras técnicas de
modelamiento incluyen a nova, series de tiempo y minería de datos.
Ambas ramas (descriptiva e inferencial) comprendenla estadística
aplicada. La estadísticainferencial, por su parte, se divide en
estadísticaparamétrica y estadísticano paramétrica.

3. Hay también una disciplina llamada estadísticamatemática, la que se
refiere a las bases teóricas de la materia.
1. EXPLICA Y ANOTA 3 EJEMPLOS DE POBLACIÓN
1.- la poblaciónmundial de seres humanos que representael total de
habitantes en la tierra.
2.- la poblaciónde peces de una sola especie existentes en un lago de
agua dulce.
3.- la poblaciónde bacterias existentes en una gota de agua.
2. ANOTA Y EXPLICA TRES EJEMPLOS DE POBLACIÓN
TANGIBLE Y TRES DE POBLACIÓN CONCEPTUAL.
Poblacióntangible.- las poblaciones constaban de elementos físicos
reales: estudiantes de una universidad, bloques de concreto de una
pila, pernos de una remesa. Estas poblacionesse denominan
poblaciones tangibles.Este tipo de poblaciones sonsiempre finitas.
Después de que se muestrea un elemento,el tamaño de población
disminuye en 1. En principio, uno podría en algunos casos regresar el
elemento muestreado a la población,con oportunidad de muestrearlo
nuevamente, pero esto rara vez se hace en la práctica
Poblaciónconceptual.-también conocidacomo poblaciónhipotética ya
que no se puede ubicar en el tiempo y espacio.

4. Ejemplos:
1.-unejemplo sería que en un determinado periodo escolarse hubiera
inscrito un cierto número de alumnos y con esos datos pronosticarlos
alumnos que se inscribirán en el próximo año.
2.-pronoisticar las ventas de cerveza de este próximo verano utilizando
los reportes de ventas de las temporadas pasadas.
3.- determinar el aumento de la producciónde empresautilizando
como referencialos datos de producciónde años anteriores.
3.-MUESTRA:
Constituye un subconjunto de una poblaciónque contiene elementos o
resultados que realmente se observa. Ejemplo:
Dimensiónde la población: 222.222 habitantes
Probabilidad del evento: Hombre o Mujer 50%
Nivel de confianza: 90%
Desviación tolerada: 5%
Resultado 196
Tamaño de la muestra: 270

5. 4.-MUESTRA ALEATORIA SIMPLE:
De tamaño n es una muestra elegidapor un método en el que cada
colecciónde n elementos de la poblacióntiene la misma probabilidad
de formar la muestra, de la misma manera que en una lotería.
5. El departamento médico de la Universidad quiere saber la presión
arterial de los estudiantes. Hay 2700 alumnos inscritos. Obtiene una
lista de los alumnos numerada del 1 al 2700,utiliza Excel para generar
100 números aleatorios enteros y cita a los alumnos para realizar la
mediciónde presiónarterial. ¿Es esta una muestra aleatoria simple?
Justifica tu respuesta.
R: Sí, porque se es tan tomando 100 alumnos a lazar para hacer las
pruebas de presiónarterial por lo tanto si es una muestra aleatoria
simple
6. Un inspectorde calidad supervisa rollos de tela para determinar la
tasa de fallas en el tinte de los mismos.Decide tomar 20 rollos de la
produccióndel miércoles,cada hora durante cinco horas, selecciona
los cuatro últimos rollos producidos y cuenta el número de fallas de
cada uno. ¿Es esta una muestra aleatoria simple?
R: No porque ya tiene casi definidos los rollos que se van a
inspeccionar.
7. El encargado de producciónde la fábricade tornillos “RosaAcero”
mide la longitud de una muestra de 60 piezas. Encuentra que el 90%
de ellos estándentro de las especificaciones porlo que afirma que en
todo el lote de producción,el 90% de los tornillos cumplen con los
requerimientos del cliente. ¿Es esto verdadero? Justificatu respuesta.

6. R: no, porque solo es una muestra de todo el lote, por lo tanto no es
seguro que el 90% cumpla con los requerimientos si el otro 10% no los
cumple.
8. El encargado de calidad, Ch. Gallegos,toma otra muestra de 60
piezas del mismo lote y encuentra que sólo el 85% de ellos cumple
con las especificaciones.El encargado de producción,Antonio Ibarra,
afirma que el de calidad debe haberse equivocado porque el resultado
correcto es de 90% ¿Tiene razón? Justificatu respuesta.
R: Los dos podrían tener y no tener razón porque si se hacen varias
muestras podrían variar una de la otra y en este caso se debe
considerarlas que sean más cercanas a las especificaciones.
9. Juan mide, diez veces,la longitud de una pieza fabricada por
SebastiánRodríguez; en cada medición, el vernier indica lecturas
ligeramente diferentes.¿Bajo qué condiciones puedenconsiderarse
estas lecturas como una muestra aleatoria simple? ¿Cuál es la
población? ¿Es una poblacióntangible o conceptual?
1.- Que se tomen medidas de 10 piezas diferentes al azar para sacar
los resultados de las mediciones
2.- La poblaciónserían los diferentes resultados de las mediciones
realizadas.
3.-Conceptualporque la poblaciónson los datos de las medidas
realizadas

7. 10. ESCRIBE Y EXPLICA LOS SIGUIENTES:
a) Un ejemplo de población tangible en la que se toma una muestra
que pueda considerarse aleatoria simple
b) Un ejemplo de población tangible en la que se toma una muestra
que no puede aceptarse como muestra aleatoria simple
c) Un ejemplo de población conceptualen la que se toma una muestra
que puede ser consideradamuestra aleatoria simple
En un restaurant se hace una encuesta a los clientes en ese momento
para sabercuál de sus platillos es el más rico. La poblaciónserían los
clientes.
RB: en un centro comercialse pregunta a un compradorcual es el
producto que no sale defectuosopara él. La poblaciónseria el
producto por el que se está preguntando.
RC: se mide una pieza con un micrómetro,el cual en tres ocasiones
da diferente resultado. La poblaciónseria el número de veces que se
midió la pieza ya que da diferente resultado