Intervalos de confianza, t de Student
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El documento habla sobre los intervalos de confianza utilizando la estadística t de Student. Menciona que la estadística t de Student no debe usarse cuando hay datos atípicos en la muestra. También indica que si la muestra tuviera un dato atípico, el intervalo de confianza sería inválido. Finalmente, lista algunos ejercicios de la sección 5.3.
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Intervalos de confianza; t de Student
La estadística de student no se debe utilizar para este conjunto de datos debido a que contiene valores atípicos. No hay forma de saber si las mediciones provienen de una población normal y un valor atípico invalidaría el intervalo de confianza. El documento también incluye encabezados para diferentes ejercicios de la sección 5.3.
08.04.2015 trabajo pendiente
El documento presenta una serie de ejemplos y ejercicios relacionados con estadística. Incluye ejemplos que van de 5.19 a 5.22 y una lista de ejercicios de la sección 5.3 que van del ejercicio 5 al ejercicio 11, los cuales probablemente requieren ser resueltos.
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Distribución Muestral Estadística
Este documento describe la distribución muestral y sus características. Explica que una distribución muestral predice el comportamiento de estadísticas muestrales tomadas de una población. Los cuatro factores que determinan una distribución muestral son la estadística de interés, la selección aleatoria de la muestra, el tamaño de la muestra, y las características de la población. También discute el error muestral y no muestral, y cómo el teorema del límite central establece que la distribuc
Presentacion t student
1. La distribución t de Student surge del problema de estimar la media de una población normalmente distribuida cuando el tamaño de la muestra es pequeña.
2. Fue descrita por primera vez en 1908 por William Sealy Gosset bajo el seudónimo de "Student" debido a restricciones de su empleador Guinness.
3. Se utiliza para hacer estimaciones de parámetros de las poblaciones a partir de los valores de los estadísticos correspondientes en las muestras, cuando se desconoce el valor de la varianza o la des
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Distribuciòn muestral de la media.
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DISTRIBUCION MUESTRAL
Este documento describe la distribución normal y sus propiedades, incluyendo que tiene forma de campana, es simétrica, y todas sus medidas de tendencia central son idénticas. También explica cómo transformar datos a una distribución normal estandarizada, calcular probabilidades utilizando z-scores y puntajes t, y estimar intervalos de confianza para la media poblacional.
Problemas resueltos de distribución muestral
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.
DISTRIBUCION T DE STUDENT
La distribución t de Student se utiliza cuando no se conoce la desviación estándar poblacional y la muestra es menor a 30. Es similar a la distribución normal pero tiene áreas mayores en los extremos. Fue descubierta por William Gosset en 1908 para realizar inferencias estadísticas cuando la desviación estándar es desconocida. Se basa en establecer intervalos de confianza y probar hipótesis utilizando los grados de libertad y un nivel de confianza. Es útil para reducir costos al permitir anális
Graficos de control
El documento presenta varios gráficos que muestran los modelos de piezas fundidas con diferentes colores para identificar errores. Un gráfico divide cada modelo en cuatro secciones para identificar más fácilmente dónde se encuentra el error. Otro gráfico muestra los tipos de defectos encontrados en las piezas para determinar a qué modelo y sección pertenecen. El documento analiza posibles causas de problemas de fundición como malos procedimientos, uso inadecuado de equipo, falta de mantenimiento, condiciones ambientales y desgaste de maquinaria.
Control estadístico del proceso
El control estadístico de procesos permite monitorear el centro y variación de un proceso utilizando gráficos de control basados en técnicas estadísticas. Recolectando datos de mediciones en diferentes puntos del proceso, se pueden detectar y corregir variaciones que afecten la calidad final del producto o servicio. El SPC es una metodología para mejorar la calidad mediante la detección oportuna de variaciones en el proceso de producción a fin de tomar acciones correctivas.
Spc
Un proceso es una secuencia lógica de pasos que se enfoca en lograr un resultado específico. Consiste en una serie de actividades ordenadas que se realizan para alcanzar un objetivo determinado.
Statistical process control
Un proceso implica una serie de pasos lógicos que se enfocan en lograr un resultado específico y superar obstáculos. Los procesos permiten resolver conflictos de manera sistemática mediante la interacción ordenada de actores, demandantes y jueces. Implican una situación inicial y una final distinta, conectadas por operaciones que franquean barreras.
Estadistica aplicada en la calidad
Este documento discute la importancia de la calidad en la fabricación masiva de productos para satisfacer las necesidades del cliente. Explica que la estadística puede usarse para determinar qué productos no cumplen con los requisitos del cliente entre una población grande. También advierte sobre los riesgos de priorizar la velocidad sobre la calidad, como se vio en un ejemplo de barcos fabricados rápidamente para la guerra que resultaron ser de mala calidad. Finalmente, enfatiza que la calidad debe aplicarse a cualquier producto para obtener resultados satisfactorios
Datos agrupados 8 intervalos
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Intervalo de confianza
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Ejercicios minitab
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Ejercicio 7
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Probabilidad condicional
La probabilidad condicional describe la probabilidad de que ocurra un evento B dado que ya ocurrió un evento A. Se calcula la probabilidad de obtener un 7 al lanzar un segundo dado si el primer dado dio 1, la cual es de 1/6 ya que solo el 6 en el segundo dado daría como resultado 7. La conclusión es que usar la fórmula de probabilidad condicional puede dar más certeza sobre las posibilidades de obtener diferentes resultados.
Distribución Binomial
El documento explica cómo calcular las probabilidades de obtener diferentes resultados (de 0 a 10 puntos) en 25 tiros de baloncesto usando la distribución binomial. También presenta cuatro problemas que involucran calcular las probabilidades de obtener diferentes números de piezas defectuosas en una muestra de 12 piezas tomadas de una población grande donde el 5% de los elementos son defectuosos usando la distribución binomial.
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Estadística aplicada a la calidad
Este documento resume los resultados de un análisis estadístico de datos sobre pernos. Calcula medidas como la media, mediana y desviación estándar, e interpreta los resultados en términos de probabilidades de cumplir con las especificaciones del cliente. Luego analiza cómo cambiarían los resultados si las especificaciones del cliente fueran diferentes. Finalmente, destaca la importancia de la estadística en la ingeniería industrial para el control de calidad y la toma de decisiones.
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