Este documento presenta los datos de longitud de 700 hilos producidos por un operador. Los datos se agrupan en intervalos de 0.05 metros y se crea un histograma de frecuencias para analizar qué operador tuvo más defectos en la longitud de los hilos producidos. Se analizan las medidas de tendencia central y la distribución de los datos para determinar si los hilos se ajustan a la medida requerida de 200 metros con una tolerancia de ±0.15 metros.
Este documento contiene información de red que incluye una dirección IP, máscara de subred y puerta de enlace para una subred, así como dos direcciones IP adicionales dentro del rango de la subred.
El documento describe los diferentes tipos de productos laminados que se utilizan comúnmente en la construcción de estructuras de edificación, incluyendo perfiles en forma de T, I, doble T, U, ángulo recto y redondo. Se proporcionan las dimensiones y especificaciones de cada perfil de acuerdo con las normas correspondientes.
El documento presenta una tabla con precios originales, fechas de ingreso y egreso, precios actualizados y porcentajes de actualización de diferentes productos. La tabla también incluye información sobre cantidades vendidas, precios, formas de pago y porcentajes de ventas según cada forma de pago.
El documento describe tres métricas para medir el desempeño de procesos: la capacidad del proceso (CP), el índice de capacidad del proceso CPK y el índice de rendimiento del proceso PPK. Estas métricas miden la capacidad, variación y rendimiento de los procesos de producción.
Este documento proporciona una breve introducción a varias distribuciones de probabilidad comunes, incluidas las distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Explica las características clave de cada distribución y proporciona ejemplos ilustrativos.
Este documento discute los costos de tener malos jefes en las organizaciones. Señala que los malos jefes a menudo ven a sus subordinados como objetos que pueden manejar a su antojo en lugar de verlos como parte importante para alcanzar las metas. Esto puede causar problemas psicosociales en los empleados y gastos adicionales para la organización. También puede afectar los resultados de la empresa si los empleados no pueden trabajar de manera efectiva bajo un mal jefe. Finalmente, señala que ser jefe no significa ser la
El resumen analiza los histogramas de dos operadores que confeccionan prendas de vestir. El operador 1 tiene una distribución normal de las medidas de los hilos centrada en la media, con la mayoría de los valores dentro de las tolerancias de calidad. El operador 2 tiene valores que sobrepasan la tolerancia superior, indicando que genera más defectos. El operador 2 es el que está generando más defectos posiblemente debido a falta de capacitación, fatiga u otras distracciones.
Este documento contiene información de red que incluye una dirección IP, máscara de subred y puerta de enlace para una subred, así como dos direcciones IP adicionales dentro del rango de la subred.
El documento describe los diferentes tipos de productos laminados que se utilizan comúnmente en la construcción de estructuras de edificación, incluyendo perfiles en forma de T, I, doble T, U, ángulo recto y redondo. Se proporcionan las dimensiones y especificaciones de cada perfil de acuerdo con las normas correspondientes.
El documento presenta una tabla con precios originales, fechas de ingreso y egreso, precios actualizados y porcentajes de actualización de diferentes productos. La tabla también incluye información sobre cantidades vendidas, precios, formas de pago y porcentajes de ventas según cada forma de pago.
El documento describe tres métricas para medir el desempeño de procesos: la capacidad del proceso (CP), el índice de capacidad del proceso CPK y el índice de rendimiento del proceso PPK. Estas métricas miden la capacidad, variación y rendimiento de los procesos de producción.
Este documento proporciona una breve introducción a varias distribuciones de probabilidad comunes, incluidas las distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Explica las características clave de cada distribución y proporciona ejemplos ilustrativos.
Este documento discute los costos de tener malos jefes en las organizaciones. Señala que los malos jefes a menudo ven a sus subordinados como objetos que pueden manejar a su antojo en lugar de verlos como parte importante para alcanzar las metas. Esto puede causar problemas psicosociales en los empleados y gastos adicionales para la organización. También puede afectar los resultados de la empresa si los empleados no pueden trabajar de manera efectiva bajo un mal jefe. Finalmente, señala que ser jefe no significa ser la
El resumen analiza los histogramas de dos operadores que confeccionan prendas de vestir. El operador 1 tiene una distribución normal de las medidas de los hilos centrada en la media, con la mayoría de los valores dentro de las tolerancias de calidad. El operador 2 tiene valores que sobrepasan la tolerancia superior, indicando que genera más defectos. El operador 2 es el que está generando más defectos posiblemente debido a falta de capacitación, fatiga u otras distracciones.
El resumen analiza los histogramas de dos operadores que fabrican prendas de vestir. El operador 1 tiene la mayoría de las medidas dentro del rango deseado y una distribución normal. El operador 2 tiene valores más cercanos a los límites superiores de tolerancia y algunos que los sobrepasan, indicando más defectos. Por lo tanto, el operador 2 es el que genera más defectos, posiblemente debido a falta de capacitación, fatiga u otras distracciones.
El diagrama de Ishikawa o diagrama de causa-efecto representa gráficamente las posibles causas de un problema en categorías como maquinaria, mano de obra, materiales y métodos. El diagrama de Pareto ordena datos descendentemente para identificar unos pocos problemas graves frente a muchos triviales, permitiendo establecer prioridades para la toma de decisiones. Muestra el principio de que el 20% de las causas genera el 80% de los efectos.
Este documento contiene una lista de palabras en inglés con sus traducciones al español. La lista incluye términos como "incauto", "surge", "enfoque", "complejo", "dividido", "duda", y "se" entre otros.
La empresa está decidiendo qué proveedor comprarle y usa histogramas para analizar tres opciones. El histograma de la primera opción muestra que muchos valores sobrepasan el límite superior permitido. El segundo histograma muestra valores más a la izquierda y algunos sobrepasan los límites. El tercer histograma muestra los valores centrados y dentro de los límites. Por lo tanto, la conclusión es que la tercera opción, "Elodio S. de R. L.", es la mejor proveedora porque sus piezas cumplen con los rangos establecidos y
Garnier realizó un estudio para asegurar la calidad de su producto de café con extracto de ojos, midiendo el contenido de 60 envases producidos por 2 máquinas y operadores durante 2 meses. Los resultados mostraron variación en el contenido. Garnier creó histogramas generales y por máquina/operador para analizar la distribución de datos y asegurar que el contenido esté dentro del rango establecido.
El histograma muestra la distribución de 200 pernos medidos. La mayoría de los pernos se encuentran entre 1.5 y 1.6, con picos en 1.51-1.52 y 1.57-1.58. Esto indica que la calidad del producto es buena ya que la mayoría de los pernos cumplen con las especificaciones.
El documento discute tres cosas importantes que una persona debería aprender para trabajar en el siglo XXI pero que tal vez no están aprendiendo actualmente. Estas incluyen reforzar valores como la tolerancia, responsabilidad y orden, así como conocer la realidad del campo laboral y los factores externos que afectan las empresas, y manejar el vocabulario y forma de expresión de manera correcta.
El documento habla sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Las pruebas de hipótesis involucran contrastar una hipótesis nula con una hipótesis alternativa usando datos muestrales y estadísticos de prueba para tomar una decisión sobre qué hipótesis aceptar. Los intervalos de confianza estiman valores desconocidos de la población con un cierto nivel de confianza basado en datos muestrales.
El documento habla sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Las pruebas de hipótesis involucran contrastar una hipótesis nula con una hipótesis alternativa usando datos muestrales y estadísticos de prueba para decidir si se rechaza o no la hipótesis nula. Los intervalos de confianza estiman valores desconocidos de la población con un cierto nivel de confianza basado en datos muestrales.
El documento describe varias distribuciones de probabilidad importantes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Para cada distribución, se proporciona una breve definición y ejemplos ilustrativos. El documento parece ser apuntes de una clase sobre distribuciones de probabilidad.
Este documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Incluye ejercicios y problemas resueltos sobre cada distribución con el objetivo de explicar sus características fundamentales y cómo calcular probabilidades para diferentes escenarios.
Este documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Incluye ejercicios y problemas resueltos sobre cada distribución para ilustrar sus características y cómo calcular probabilidades asociadas a cada una. Las distribuciones cubiertas son comúnmente usadas en estadística para modelar diferentes tipos de fenómenos aleatorios.
El documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como la binomial, normal y t de Student. Explica la fórmula y procedimiento para calcular la probabilidad de eventos usando datos específicos. Por ejemplo, calcula la probabilidad de que un banco reciba cuatro cheques sin fondo en un día y diez cheques en dos días consecutivos usando una distribución binomial.
Este documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, la binomial, la normal y la t de Student. Explica cómo calcular la probabilidad de eventos en cada distribución utilizando fórmulas como la de probabilidad de Bernoulli, la binomial, la normal y la t de Student. También proporciona un ejemplo numérico para ilustrar cómo aplicar cada fórmula.
Este documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial, Poisson, normal y gamma. Incluye ejercicios resueltos sobre el cálculo de probabilidades para cada distribución. Se explican conceptos como la media, desviación estándar y probabilidad acumulada para calcular la probabilidad de diferentes eventos en cada distribución.
El documento resume varias distribuciones de probabilidad comunes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal y gamma. Explica las características clave de cada distribución, incluyendo sus parámetros y cómo modelan diferentes tipos de experimentos aleatorios. También proporciona ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento trata sobre eventos aleatorios y conceptos relacionados como espacio muestral y técnicas de conteo. Define un evento como un hecho o suceso que puede ocurrir y explica que es aleatorio si no puede predecirse con certeza. Describe que un espacio muestral incluye todos los resultados posibles de un experimento y que las técnicas de conteo son usadas para enumerar eventos difíciles de cuantificar. Proporciona ejemplos como lanzar monedas o dados para ilustrar estos conceptos.
La Universidad Tecnológica de Torreón ofrece un programa de Procesos Industriales en el área de manufactura. Lizbeth Martínez, una estudiante de segundo año, creó un mapa mental sobre los diferentes métodos de conteo utilizados en la industria manufacturera.
El resumen analiza los histogramas de dos operadores que fabrican prendas de vestir. El operador 1 tiene la mayoría de las medidas dentro del rango deseado y una distribución normal. El operador 2 tiene valores más cercanos a los límites superiores de tolerancia y algunos que los sobrepasan, indicando más defectos. Por lo tanto, el operador 2 es el que genera más defectos, posiblemente debido a falta de capacitación, fatiga u otras distracciones.
El diagrama de Ishikawa o diagrama de causa-efecto representa gráficamente las posibles causas de un problema en categorías como maquinaria, mano de obra, materiales y métodos. El diagrama de Pareto ordena datos descendentemente para identificar unos pocos problemas graves frente a muchos triviales, permitiendo establecer prioridades para la toma de decisiones. Muestra el principio de que el 20% de las causas genera el 80% de los efectos.
Este documento contiene una lista de palabras en inglés con sus traducciones al español. La lista incluye términos como "incauto", "surge", "enfoque", "complejo", "dividido", "duda", y "se" entre otros.
La empresa está decidiendo qué proveedor comprarle y usa histogramas para analizar tres opciones. El histograma de la primera opción muestra que muchos valores sobrepasan el límite superior permitido. El segundo histograma muestra valores más a la izquierda y algunos sobrepasan los límites. El tercer histograma muestra los valores centrados y dentro de los límites. Por lo tanto, la conclusión es que la tercera opción, "Elodio S. de R. L.", es la mejor proveedora porque sus piezas cumplen con los rangos establecidos y
Garnier realizó un estudio para asegurar la calidad de su producto de café con extracto de ojos, midiendo el contenido de 60 envases producidos por 2 máquinas y operadores durante 2 meses. Los resultados mostraron variación en el contenido. Garnier creó histogramas generales y por máquina/operador para analizar la distribución de datos y asegurar que el contenido esté dentro del rango establecido.
El histograma muestra la distribución de 200 pernos medidos. La mayoría de los pernos se encuentran entre 1.5 y 1.6, con picos en 1.51-1.52 y 1.57-1.58. Esto indica que la calidad del producto es buena ya que la mayoría de los pernos cumplen con las especificaciones.
El documento discute tres cosas importantes que una persona debería aprender para trabajar en el siglo XXI pero que tal vez no están aprendiendo actualmente. Estas incluyen reforzar valores como la tolerancia, responsabilidad y orden, así como conocer la realidad del campo laboral y los factores externos que afectan las empresas, y manejar el vocabulario y forma de expresión de manera correcta.
El documento habla sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Las pruebas de hipótesis involucran contrastar una hipótesis nula con una hipótesis alternativa usando datos muestrales y estadísticos de prueba para tomar una decisión sobre qué hipótesis aceptar. Los intervalos de confianza estiman valores desconocidos de la población con un cierto nivel de confianza basado en datos muestrales.
El documento habla sobre pruebas de hipótesis e intervalos de confianza. Las pruebas de hipótesis involucran contrastar una hipótesis nula con una hipótesis alternativa usando datos muestrales y estadísticos de prueba para decidir si se rechaza o no la hipótesis nula. Los intervalos de confianza estiman valores desconocidos de la población con un cierto nivel de confianza basado en datos muestrales.
El documento describe varias distribuciones de probabilidad importantes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Para cada distribución, se proporciona una breve definición y ejemplos ilustrativos. El documento parece ser apuntes de una clase sobre distribuciones de probabilidad.
Este documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Incluye ejercicios y problemas resueltos sobre cada distribución con el objetivo de explicar sus características fundamentales y cómo calcular probabilidades para diferentes escenarios.
Este documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y t de Student. Incluye ejercicios y problemas resueltos sobre cada distribución para ilustrar sus características y cómo calcular probabilidades asociadas a cada una. Las distribuciones cubiertas son comúnmente usadas en estadística para modelar diferentes tipos de fenómenos aleatorios.
El documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como la binomial, normal y t de Student. Explica la fórmula y procedimiento para calcular la probabilidad de eventos usando datos específicos. Por ejemplo, calcula la probabilidad de que un banco reciba cuatro cheques sin fondo en un día y diez cheques en dos días consecutivos usando una distribución binomial.
Este documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, la binomial, la normal y la t de Student. Explica cómo calcular la probabilidad de eventos en cada distribución utilizando fórmulas como la de probabilidad de Bernoulli, la binomial, la normal y la t de Student. También proporciona un ejemplo numérico para ilustrar cómo aplicar cada fórmula.
Este documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial, Poisson, normal y gamma. Incluye ejercicios resueltos sobre el cálculo de probabilidades para cada distribución. Se explican conceptos como la media, desviación estándar y probabilidad acumulada para calcular la probabilidad de diferentes eventos en cada distribución.
El documento resume varias distribuciones de probabilidad comunes como la distribución de Bernoulli, binomial, Poisson, normal y gamma. Explica las características clave de cada distribución, incluyendo sus parámetros y cómo modelan diferentes tipos de experimentos aleatorios. También proporciona ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando estas distribuciones.
Este documento trata sobre eventos aleatorios y conceptos relacionados como espacio muestral y técnicas de conteo. Define un evento como un hecho o suceso que puede ocurrir y explica que es aleatorio si no puede predecirse con certeza. Describe que un espacio muestral incluye todos los resultados posibles de un experimento y que las técnicas de conteo son usadas para enumerar eventos difíciles de cuantificar. Proporciona ejemplos como lanzar monedas o dados para ilustrar estos conceptos.
La Universidad Tecnológica de Torreón ofrece un programa de Procesos Industriales en el área de manufactura. Lizbeth Martínez, una estudiante de segundo año, creó un mapa mental sobre los diferentes métodos de conteo utilizados en la industria manufacturera.
3. Para resolver el problema elaboraremos una tabla de frecuencias con los datos anteriormente
mencionados agrupados en 10 intervalos:
"Aparentes" "Reales" 'Frecuencias'' Medidas de Tendencia Central
Limite Inferior Limite Superior Limite Inferior Limite Superior Marca de Clase Fi Fa Fr Fra fi * xi xl-x*fi xl-x´2*fi
199.750 199.796 199.745 199.801 199.773 4 4 0.0057143 0.0057 799.092 1.0365 0.2685727
199.806 199.852 199.801 199.857 199.829 10 14 0.0142857 0.0200 1998.29 2.0312 0.41257734
199.862 199.908 199.857 199.913 199.885 59 73 0.0842857 0.1043 11793.215 8.6801 1.27701337
199.918 199.964 199.913 199.969 199.941 114 187 0.1628571 0.2671 22793.274 10.3877 0.9465254
199.974 200.020 199.969 200.025 199.997 144 331 0.2057143 0.4729 28799.568 5.0573 0.17761167
200.030 200.076 200.025 200.081 200.053 158 489 0.2257143 0.6986 31608.374 3.2990 0.06888396
200.086 200.132 200.081 200.137 200.109 106 595 0.1514286 0.8500 21211.554 8.1493 0.62651665
200.142 200.188 200.137 200.193 200.165 78 673 0.1114286 0.9614 15612.87 10.3646 1.37725336
200.198 200.244 200.193 200.249 200.221 22 695 0.0314286 0.9929 4404.862 4.1554 0.7848644
200.254 200.300 200.249 200.305 200.277 5 700 0.0071429 1.0000 1001.385 1.2244 0.29983107
140022.484 54.3854 6.23964992
media= 200.03212
des. Media= 0.077693486
Varianza= 0.00891379
des. Estándar= 0.09441285
1.-Las frecuencias absolutas son más altas en el centro y van disminuyendo en los extremos, lo
cual nos indica que la distribuciones normal.
2.-La media aritmética y el valor deseado son casi iguales solo hay una pequeña diferencia, esto
nos indica que se está cumpliendo con las especificaciones del cliente.
3.-El LSL=199.85 es mayor que el mínimo=199.75 y en el caso del USL=200.15 es menor al
máximo= 200.27; estos valores nos indican que en las tolerancias han sido rebasadas.
4. 180
LSL TV USL
199.75 199.84 199.94 Media, 200.03 200.13 200.22 200.32
160
140
120
100
80
60
40
20
0
199.7 199.8 199.9 200 200.1 200.2 200.3 200.4
1.-A simple vista observamos que el histograma tiene forma de la campana de gauss.
2.-Hay valores que sobre pasan las tolerancias del cliente; es un número considerable de
materiales.
3.- La desviación estándar es muy grande por eso solo caben poco menos de dos desviaciones
estándar, a cada lado de la media.
5. Operador 2:
"Reales" 'Frecuencias'' Medidas de Tendencia Central
Limite Inferior Limite Superior Marca de Clase Fi Fa Fr Fra fi * xi xl-x*fi xl-x´2*fi
199.495 199.734 199.615 145 145 0.2071429 0.2071 28944.1025 84.7913 49.58325
199.734 199.973 199.8535 99 244 0.1414286 0.3486 19785.4965 34.2310 11.835986
199.973 200.212 200.093 141 385 0.2014286 0.5500 28213.0425 15.0543 1.6073119
200.212 200.451 200.3315 124 509 0.1771429 0.7271 24841.106 16.3968 2.1681821
200.451 200.690 200.571 93 602 0.1328571 0.8600 18653.0565 34.5246 12.816637
200.690 200.929 200.8095 46 648 0.0657143 0.9257 9237.237 28.0707 17.12963
200.929 201.168 201.0485 24 672 0.0342857 0.9600 4825.164 20.3816 17.308686
201.168 201.407 201.288 18 690 0.0257143 0.9857 3623.175 19.5882 21.316486
201.407 201.646 201.5265 5 695 0.0071429 0.9929 1007.6325 6.6362 8.8077258
201.646 201.885 201.895 5 700 0.0071429 1.0000 1009.475 8.4787 14.377538
140139.4875 268.1532 156.95143
media= 200.1992679
desv. Media= 0.383076071
Varianza= 0.2242163
des. Estándar= 0.4735149
250
LSL TV USL
200
198.78 199.25 199.73 200.67 201.15 201.62
Media, 200.20
150
100
50
0
197 198 199 200 201 202 203
Como podemos observar en el histograma la mayor parte de los valores está centrado, pero, es
evidente el observar que en el LSL no ay valores que se le aproximen por una parte esto es
bueno porque ningún valor sobrepasara las tolerancias inferiores,
6. Pero como notamos todos los valores están cerca de la tolerancia mayor y cabe destacar que
algunos valores sobrepasan este valor, lo cual indica que los defectos están más arriba que el
valor de tolerancia mayor.
La distribución no es normal y si la media estuviera centrada con el TV cabrían tres desviaciones
estándar dentro de las tolerancias.
Conclusión:
El operador 2 es el que está generando defectos, las causas por las cuales este sucediendo esto
podrían ser que el operador no esté bien capacitado, que el operador sufra de fatiga, que el
operador tenga distracciones a al hora de trabajar entre otros.