Probabilidad 5&6
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El documento describe un caso en el que un proveedor, Lupita S.A. de C.V., informa que su tasa de defectos es menor al 0.1%. Sin embargo, un comprador nota problemas con las piezas suministradas. Se inspeccionan 5 lotes de 75 piezas cada uno, encontrando más defectos de los esperados según la tasa informada. El ingeniero Crisito realiza un programa de desarrollo de proveedores para Lupita, identificando problemas. Luego de correcciones, se inspeccionan 6 lotes de 1000 piezas cada uno, encontrando tas
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Ejercicio 1 2
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
Seeeeeeeeeee
El documento describe un problema de calidad con un proveedor de piezas. Se realizó un muestreo de 5 lotes de 75 piezas cada uno y se encontró una tasa promedio de defectos de 1.84%, lo que indica que la tasa de defectos informada por el proveedor de <0.1% es incorrecta. Posteriormente, el ingeniero Cris implementó acciones para mejorar la producción en la fábrica, incluyendo análisis de problemas operativos. Nuevos muestreos de lotes de 1000 piezas mostraron una tasa de defectos de 0
Ejercicio 1 2
El ingeniero Charly inspeccionó 5 lotes de 75 piezas suministradas por un proveedor. Los resultados mostraron defectos en cada lote, en contraste con la tasa de defectos inferior al 0.1% declarada por el proveedor. Un análisis estadístico confirmó que la tasa real de defectos fue aproximadamente 1.84%, lo que indica que la tasa declarada por el proveedor era incorrecta. El ingeniero Crisito identificó problemas en el proveedor "Lupita" a través de diagramas Ishikawa y Pareto. Posteriormente
Estadísticas
Este documento presenta 5 problemas de probabilidad y estadística resueltos. El Problema 1 calcula las probabilidades de encestar diferentes números de tiros libres. El Problema 2 calcula las probabilidades de defectos en una muestra. El Problema 3 calcula valores esperados con una tasa de defectos mayor. El Problema 4 analiza los resultados de inspecciones a proveedores. El Problema 5 presenta un diagrama de Ishikawa y Pareto y las acciones tomadas para corregir problemas con proveedores.
Problemas de probabilidad
El ingeniero Cristián inspeccionó 5 lotes de piezas suministradas por un proveedor y encontró una tasa de defectos de 1.86%, superior al 0.1% declarado por el proveedor. Usando diagramas de Ishikawa y Pareto, identificó que los mayores problemas eran la mano de obra y la materia prima. Al implementar planes de control y capacitación para los operadores, la tasa de defectos bajó a 0.1% en 4 de 6 nuevos lotes, demostrando que las acciones corrigieron el problema.
Ejercicios de probabilidad
El documento presenta varios problemas de probabilidad relacionados con la probabilidad de resultados en tiros libres de baloncesto y la probabilidad de defectos en la producción de marcadores. Se calculan valores como la probabilidad de diferentes resultados, el valor esperado y la desviación estándar para diferentes muestras y tasas de éxito/defectos.
Ejercicio 1 2
Este documento presenta dos problemas de probabilidad resueltos por un estudiante. El primer problema involucra inspeccionar lotes de piezas de un proveedor para determinar si su tasa reportada de defectos es correcta. Los resultados mostraron una tasa mayor al 1.84% reportado, indicando que la tasa del proveedor era incorrecta. El segundo problema involucra analizar los problemas de un proveedor y tomar acciones correctivas. Lotes posteriores de 1000 piezas mostraron tasas de defectos menores al 1% esperado, indicando que las acciones corrigieron
Ejercicio 1 2
Este documento presenta dos problemas de probabilidad resueltos por un estudiante. El primer problema involucra inspeccionar lotes de piezas de un proveedor para determinar si su tasa reportada de defectos es correcta. Los resultados mostraron una tasa mayor al reportado. El segundo problema involucra el uso de diagramas de Ishikawa y Pareto por un ingeniero para analizar problemas con un proveedor. Los lotes posteriores a las correcciones solo mostraron 1-2 defectos por lote, validando las acciones tomadas.
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Ejercicio 1 2
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Problemas de probabilidad
El ingeniero Cristián inspeccionó 5 lotes de piezas suministradas por un proveedor y encontró una tasa de defectos de 1.86%, superior al 0.1% declarado por el proveedor. Usando diagramas de Ishikawa y Pareto, identificó que los mayores problemas eran la mano de obra y la materia prima. Al implementar planes de control y capacitación para los operadores, la tasa de defectos bajó a 0.1% en 4 de 6 nuevos lotes, demostrando que las acciones corrigieron el problema.
Ejercicios de probabilidad
El documento presenta varios problemas de probabilidad relacionados con la probabilidad de resultados en tiros libres de baloncesto y la probabilidad de defectos en la producción de marcadores. Se calculan valores como la probabilidad de diferentes resultados, el valor esperado y la desviación estándar para diferentes muestras y tasas de éxito/defectos.
Ejercicio 1 2
Este documento presenta dos problemas de probabilidad resueltos por un estudiante. El primer problema involucra inspeccionar lotes de piezas de un proveedor para determinar si su tasa reportada de defectos es correcta. Los resultados mostraron una tasa mayor al 1.84% reportado, indicando que la tasa del proveedor era incorrecta. El segundo problema involucra analizar los problemas de un proveedor y tomar acciones correctivas. Lotes posteriores de 1000 piezas mostraron tasas de defectos menores al 1% esperado, indicando que las acciones corrigieron
Ejercicio 1 2
Este documento presenta dos problemas de probabilidad resueltos por un estudiante. El primer problema involucra inspeccionar lotes de piezas de un proveedor para determinar si su tasa reportada de defectos es correcta. Los resultados mostraron una tasa mayor al reportado. El segundo problema involucra el uso de diagramas de Ishikawa y Pareto por un ingeniero para analizar problemas con un proveedor. Los lotes posteriores a las correcciones solo mostraron 1-2 defectos por lote, validando las acciones tomadas.
Ejercicios mata
El documento describe un problema de calidad con un proveedor de piezas. Se realizó un muestreo de 5 lotes de 75 piezas cada uno y se encontraron más defectos de los que el proveedor había reportado. También describe cómo un ingeniero resolvió problemas de producción en una fábrica a través de estudios, diagramas y correcciones que llevaron a una tasa de defectos aceptable.
Caso charly
Este documento presenta dos casos relacionados con la calidad de los materiales suministrados por un proveedor llamado Lupita S.A de C.V. En el primer caso, se realizó un muestreo de 5 lotes de 75 piezas cada uno que mostró una tasa promedio de defectos de 1.84%, mucho mayor que el 0.1% declarado por el proveedor. En el segundo caso, después de que el Ingeniero Crisito identificara los principales problemas a través de diagramas Ishikawa y de Pareto y tomara acciones correctivas, una nueva inspe
Problemas
1) El ingeniero Cristian inspeccionó 5 lotes de materiales suministrados por un proveedor y encontró más defectos de los reportados por el proveedor.
2) Cristian identificó que los principales problemas eran la mano de obra y la materia prima a través de diagramas Ishikawa y Pareto.
3) Cristian implementó planes de control y capacitación para los operadores, mejorando los resultados a una tasa de defectos de 1 en 4 de 6 lotes nuevos.
Caso de Charly
El ingeniero Christian realizó una inspección de los materiales entregados por el proveedor Lupita y encontró que la tasa real de defectos era mayor al 0.1% declarado. Posteriormente, identificó varios problemas en Lupita a través de diagramas Ishikawa y Pareto, y aplicó acciones correctivas que mejoraron los resultados aunque aún no cumplían completamente con la meta.
Ejercicio 6 y 7
El documento describe un estudio realizado por el ingeniero Cristo sobre los problemas de calidad encontrados en el proveedor Lupita. Se utilizaron diagramas de Pareto e Ishikawa para sintetizar la información. Luego de implementar acciones correctivas, se analizaron lotes de 1000 piezas cada uno, encontrando que 4 lotes tenían 1 defecto y 2 lotes tenían 2 defectos, cumpliendo con la tasa de defectos indicada por el proveedor de menos de 0.1% defectuosos.
Ejercicio 6 y 7
El documento describe un ejercicio de estadística aplicada para determinar si la tasa de defectos reportada por un proveedor es correcta. Se inspeccionaron 5 lotes de 75 piezas cada uno, encontrando defectos en todos los lotes que excedían la tasa de defectos del 0.1% reportada. Por lo tanto, la tasa del proveedor no es confiable.
Ejercicio 6 y 7
El documento describe un ejercicio en el que el ingeniero Cristo analiza la calidad de los materiales suministrados por el proveedor Lupita. Se realizó un muestreo de 5 lotes de 75 piezas cada uno, encontrando tasas de defectos superiores al 0.1% declarado por el proveedor. Posteriormente, Cristo identificó problemas en el proceso de Lupita usando diagramas de Ishikawa y Pareto. Tras implementar acciones correctivas, nuevos análisis de lotes de 1000 piezas each uno mostraron tasas de defectos menores
Ejercicio 6 y 7
El documento describe un ejercicio de estadística aplicada para analizar la calidad de los materiales suministrados por un proveedor. Se inspeccionaron 5 lotes de 75 piezas cada uno, encontrando defectos en todos los lotes por encima del 0.1% reportado por el proveedor. También se analizaron 6 lotes de 1000 piezas cada uno después de implementar acciones correctivas, encontrando 1 defecto o menos en 4 lotes y 2 defectos en los otros 2 lotes.
La calidad de lupita s
El ingeniero Crisito realizó una inspección de los materiales entregados por el proveedor Lupita S.A de C.V. a partir de muestras de 5 lotes que mostraron una tasa promedio de defectos del 1.84%, mucho mayor que el 0.1% anunciado por Lupita. Crisito identificó problemas relacionados principalmente con la mano de obra en Lupita y realizó correcciones. Nuevas muestras de 6 lotes mostraron que aunque 4 cumplían con la tasa de defectos de 0.1%, los otros
Ejercicio 6 y 7
El documento describe un ejercicio de estadística aplicada en el que un ingeniero inspecciona lotes de materiales suministrados por un proveedor para determinar si la tasa de defectos reportada por el proveedor es correcta. El ingeniero inspecciona 5 lotes de 75 piezas cada uno y encuentra más defectos de los reportados. También se presentan diagramas de Pareto e Ishikawa para analizar los problemas encontrados en el proveedor y las acciones tomadas, las cuales parecen haber dado resultados positivos al inspeccionar lotes mayores.
Ejercicio 6 y 7
El documento describe un ejercicio de estadística aplicada en el que un ingeniero inspecciona lotes de materiales suministrados por un proveedor para determinar si la tasa de defectos reportada por el proveedor es correcta. El ingeniero inspecciona 5 lotes de 75 piezas cada uno y encuentra más defectos de los reportados. También se presentan diagramas de Pareto e Ishikawa para analizar problemas encontrados con el proveedor y se inspeccionan nuevos lotes después de implementar acciones correctivas.
Lista de ejercicios 6 (1)
Este documento presenta 7 ejercicios de probabilidad y estadística relacionados con variables aleatorias discretas y continuas. Los ejercicios involucran calcular probabilidades, valores esperados y otras medidas de tendencia central y dispersión para variables como el número de piezas defectuosas, latas selladas incorrectamente, turnos hasta que falle un robot, número de administrativos seleccionados, y defectos en rollos de tela. Los ejercicios deben resolverse identificando la variable aleatoria, su distribución de probabilidad y aplicando las fórmulas necesarias
Seeeeeeeeeee
El documento describe un problema de calidad con un proveedor de piezas. Se realizó un muestreo de 5 lotes de 75 piezas cada uno y se encontró una tasa promedio de defectos de 1.84%, lo que indica que la tasa de defectos informada por el proveedor de <0.1% es incorrecta. Posteriormente, el ingeniero Cris implementó acciones para mejorar la producción en la fábrica, incluyendo análisis de problemas operativos. Nuevos muestreos de lotes de 1000 piezas mostraron una tasa de defectos de 0
Ejercicio 1 2
El ingeniero Charly inspeccionó 5 lotes de 75 piezas suministradas por un proveedor. Los resultados mostraron defectos en cada lote, en contraste con la tasa de defectos inferior al 0.1% declarada por el proveedor. Esto indica que la tasa de defectos del proveedor era incorrecta. El ingeniero Crisito analizó 6 lotes de 1000 piezas de otro proveedor después de implementar acciones correctivas. Los resultados mostraron 1 defecto o menos por lote, validando las acciones tomadas.
Ejercicio 1 2
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
Karem lucero garcia vitela
Este documento presenta varios problemas de probabilidad y estadística resueltos. Incluye cálculos de probabilidad para determinar la probabilidad de encestar diferentes números de tiros libres en un juego de basquetbol. También incluye cálculos para determinar la probabilidad de defectos en muestras de piezas tomadas de una línea de producción y análisis estadístico de los resultados de inspecciones de calidad a proveedores.
Charly lupita
El ingeniero Crasito inspeccionó 5 lotes de 75 piezas cada uno suministrados por el proveedor Lupita y encontró que en 4 de los 5 lotes la tasa de defectos superaba el 0.1% declarado por Lupita, por lo que la tasa de defectos provista por el proveedor no era confiable. Crasito luego analizó los problemas en el programa de desarrollo de proveedores de Lupita y tomó acciones correctivas que parecen haber dado resultado, ya que al analizar lotes más grandes de 1000 piezas, la mayoría cumplió
Ejercicio 1 2
Este documento presenta dos problemas de probabilidad resueltos por un estudiante. El primer problema involucra inspeccionar lotes de piezas de un proveedor para determinar si su tasa reportada de defectos es correcta. Los resultados mostraron una tasa mayor al 1.84% reportado, indicando que la tasa del proveedor era incorrecta. El segundo problema involucra analizar los problemas de un proveedor y tomar acciones correctivas. Lotes posteriores de 1000 piezas mostraron tasas de defectos menores al 1% esperado, indicando que las acciones correctivas t
Ejercicio 1 2
Este documento presenta dos problemas de probabilidad resueltos por un estudiante. El primer problema involucra inspeccionar lotes de piezas de un proveedor para determinar si su tasa reportada de defectos es correcta. Los resultados mostraron una tasa de defectos mucho mayor, indicando que el proveedor estaba equivocado. El segundo problema involucra analizar los problemas de un proveedor y las acciones tomadas para corregirlos, incluyendo diagramas de Ishikawa y Pareto. Los lotes posteriores a las correcciones mostraron tasas de defectos dentro del rango
Problemas de probabilidad
Este documento presenta 7 problemas de probabilidad y estadística relacionados con tasas de defectos en procesos de producción. Se proporcionan datos como tasas de defectos, tamaños de muestras e información sobre distribuciones de probabilidad para calcular la probabilidad de diferentes eventos. Los problemas abordan temas como distribuciones binomiales, valores esperados y análisis de datos para evaluar procesos productivos.
Problemas de probabilidad
Este documento presenta dos casos relacionados con la calidad de materiales entregados por un proveedor. En el primer caso, se realizó una inspección de cinco lotes de 75 piezas cada uno para determinar si la tasa de defectos informada por el proveedor era correcta. En el segundo caso, un ingeniero implementó herramientas de calidad como diagramas de Pareto e Ishikawa para identificar problemas y después analizó lotes de 1000 piezas para verificar si se cumplía con la tasa de defectos establecida.
EJERCICIOS DE DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
Este documento presenta varios ejercicios y problemas relacionados con distribuciones binomiales en el contexto de probabilidades de éxito o fracaso. Incluye cálculos de probabilidades para diferentes escenarios como los tiros libres de un jugador de basquetbol o la tasa de defectos en una fábrica. También analiza los resultados de inspecciones de calidad a lotes provenientes de un proveedor para determinar si la tasa de defectos reportada es correcta.
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Caso charly
Este documento presenta dos casos relacionados con la calidad de los materiales suministrados por un proveedor llamado Lupita S.A de C.V. En el primer caso, se realizó un muestreo de 5 lotes de 75 piezas cada uno que mostró una tasa promedio de defectos de 1.84%, mucho mayor que el 0.1% declarado por el proveedor. En el segundo caso, después de que el Ingeniero Crisito identificara los principales problemas a través de diagramas Ishikawa y de Pareto y tomara acciones correctivas, una nueva inspe
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1) El ingeniero Cristian inspeccionó 5 lotes de materiales suministrados por un proveedor y encontró más defectos de los reportados por el proveedor.
2) Cristian identificó que los principales problemas eran la mano de obra y la materia prima a través de diagramas Ishikawa y Pareto.
3) Cristian implementó planes de control y capacitación para los operadores, mejorando los resultados a una tasa de defectos de 1 en 4 de 6 lotes nuevos.
Caso de Charly
El ingeniero Christian realizó una inspección de los materiales entregados por el proveedor Lupita y encontró que la tasa real de defectos era mayor al 0.1% declarado. Posteriormente, identificó varios problemas en Lupita a través de diagramas Ishikawa y Pareto, y aplicó acciones correctivas que mejoraron los resultados aunque aún no cumplían completamente con la meta.
Ejercicio 6 y 7
El documento describe un estudio realizado por el ingeniero Cristo sobre los problemas de calidad encontrados en el proveedor Lupita. Se utilizaron diagramas de Pareto e Ishikawa para sintetizar la información. Luego de implementar acciones correctivas, se analizaron lotes de 1000 piezas cada uno, encontrando que 4 lotes tenían 1 defecto y 2 lotes tenían 2 defectos, cumpliendo con la tasa de defectos indicada por el proveedor de menos de 0.1% defectuosos.
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Ejercicio 6 y 7
El documento describe un ejercicio en el que el ingeniero Cristo analiza la calidad de los materiales suministrados por el proveedor Lupita. Se realizó un muestreo de 5 lotes de 75 piezas cada uno, encontrando tasas de defectos superiores al 0.1% declarado por el proveedor. Posteriormente, Cristo identificó problemas en el proceso de Lupita usando diagramas de Ishikawa y Pareto. Tras implementar acciones correctivas, nuevos análisis de lotes de 1000 piezas each uno mostraron tasas de defectos menores
Ejercicio 6 y 7
El documento describe un ejercicio de estadística aplicada para analizar la calidad de los materiales suministrados por un proveedor. Se inspeccionaron 5 lotes de 75 piezas cada uno, encontrando defectos en todos los lotes por encima del 0.1% reportado por el proveedor. También se analizaron 6 lotes de 1000 piezas cada uno después de implementar acciones correctivas, encontrando 1 defecto o menos en 4 lotes y 2 defectos en los otros 2 lotes.
La calidad de lupita s
El ingeniero Crisito realizó una inspección de los materiales entregados por el proveedor Lupita S.A de C.V. a partir de muestras de 5 lotes que mostraron una tasa promedio de defectos del 1.84%, mucho mayor que el 0.1% anunciado por Lupita. Crisito identificó problemas relacionados principalmente con la mano de obra en Lupita y realizó correcciones. Nuevas muestras de 6 lotes mostraron que aunque 4 cumplían con la tasa de defectos de 0.1%, los otros
Ejercicio 6 y 7
El documento describe un ejercicio de estadística aplicada en el que un ingeniero inspecciona lotes de materiales suministrados por un proveedor para determinar si la tasa de defectos reportada por el proveedor es correcta. El ingeniero inspecciona 5 lotes de 75 piezas cada uno y encuentra más defectos de los reportados. También se presentan diagramas de Pareto e Ishikawa para analizar los problemas encontrados en el proveedor y las acciones tomadas, las cuales parecen haber dado resultados positivos al inspeccionar lotes mayores.
Ejercicio 6 y 7
El documento describe un ejercicio de estadística aplicada en el que un ingeniero inspecciona lotes de materiales suministrados por un proveedor para determinar si la tasa de defectos reportada por el proveedor es correcta. El ingeniero inspecciona 5 lotes de 75 piezas cada uno y encuentra más defectos de los reportados. También se presentan diagramas de Pareto e Ishikawa para analizar problemas encontrados con el proveedor y se inspeccionan nuevos lotes después de implementar acciones correctivas.
Lista de ejercicios 6 (1)
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Charly lupita
El ingeniero Crasito inspeccionó 5 lotes de 75 piezas cada uno suministrados por el proveedor Lupita y encontró que en 4 de los 5 lotes la tasa de defectos superaba el 0.1% declarado por Lupita, por lo que la tasa de defectos provista por el proveedor no era confiable. Crasito luego analizó los problemas en el programa de desarrollo de proveedores de Lupita y tomó acciones correctivas que parecen haber dado resultado, ya que al analizar lotes más grandes de 1000 piezas, la mayoría cumplió
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Ejercicio 1 2
Este documento presenta dos problemas de probabilidad resueltos por un estudiante. El primer problema involucra inspeccionar lotes de piezas de un proveedor para determinar si su tasa reportada de defectos es correcta. Los resultados mostraron una tasa de defectos mucho mayor, indicando que el proveedor estaba equivocado. El segundo problema involucra analizar los problemas de un proveedor y las acciones tomadas para corregirlos, incluyendo diagramas de Ishikawa y Pareto. Los lotes posteriores a las correcciones mostraron tasas de defectos dentro del rango
Problemas de probabilidad
Este documento presenta 7 problemas de probabilidad y estadística relacionados con tasas de defectos en procesos de producción. Se proporcionan datos como tasas de defectos, tamaños de muestras e información sobre distribuciones de probabilidad para calcular la probabilidad de diferentes eventos. Los problemas abordan temas como distribuciones binomiales, valores esperados y análisis de datos para evaluar procesos productivos.
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Este documento presenta varios ejercicios y problemas relacionados con distribuciones binomiales en el contexto de probabilidades de éxito o fracaso. Incluye cálculos de probabilidades para diferentes escenarios como los tiros libres de un jugador de basquetbol o la tasa de defectos en una fábrica. También analiza los resultados de inspecciones de calidad a lotes provenientes de un proveedor para determinar si la tasa de defectos reportada es correcta.
La calidad de lupita s
El documento resume un estudio de calidad realizado por el Ingeniero Crisito para un proveedor llamado Lupita S.A. de C.V. El estudio encontró que la tasa de defectos reportada por el proveedor de 0.1% no era correcta, ya que después de inspeccionar 5 lotes de 75 piezas cada uno, la tasa promedio de defectos fue de 1.84%. Posteriormente, Crisito identificó problemas en el proceso del proveedor, especialmente en la mano de obra, y realizó correcciones. Nuevas pruebas en lotes
Ejercicio distribuciónes de probabilidad
Este documento presenta información sobre distribuciones de probabilidad y su historia. También incluye dos ejercicios de estudio de casos relacionados con la calidad de materiales entregados por un proveedor. En el primer ejercicio, los datos muestran una tasa de defectos mayor que la reportada por el proveedor. En el segundo ejercicio, las acciones tomadas para corregir problemas de calidad no tuvieron éxito, ya que la tasa de defectos aumentó.
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El documento presenta los resultados de una inspección de entrada realizada a materiales suministrados por un proveedor llamado Lupita S.A de C.V. Se inspeccionaron 5 lotes de 75 piezas cada uno, encontrando diferentes tasas de defectos. Con base en estos resultados, no es posible determinar si la tasa de defectos del 0.1% señalada por Lupita es correcta, ya que 4 de los 5 lotes tuvieron tasas superiores. Posteriormente, el ingeniero Crizito identificó problemas en el programa de desarrollo de proveed
Distribución Binomial
Charly, el encargado de compras, tiene dudas sobre la calidad de los materiales entregados por el proveedor Lupita, quien afirma que su tasa de defectos es menor al 0.1%. El ingeniero Crisito inspecciona 5 lotes de 75 piezas cada uno y encuentra tasas de defectos que van del 0% al 4%, con un promedio de 1.84%, lo que es 18.4 veces mayor que lo reportado por Lupita. Por lo tanto, no es posible determinar que la tasa de defectos reportada por Lupita sea correcta.
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Charly, el encargado de compras, tiene dudas sobre la calidad de los materiales entregados por el proveedor Lupita, quien afirma que su tasa de defectos es menor al 0.1%. El ingeniero Crisito inspecciona 5 lotes de 75 piezas cada uno y encuentra tasas de defectos que van del 0% al 4%, con un promedio de 1.84%, lo que es 18.4 veces mayor que lo reportado por Lupita. Por lo tanto, no es posible determinar que la tasa de defectos reportada por Lupita sea correcta.
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Evaluación de proveedores.
El documento presenta un análisis estadístico de tres proveedores (Carlos Gardel, El Vítor y Elodio) que ofrecen rodamientos de alta precisión a una fábrica de microscopios. Se muestran histogramas de las muestras de 150 piezas enviadas por cada proveedor con un diámetro especificado. El análisis de los histogramas sugiere que El Vítor es el proveedor preferido porque su media está más cerca del valor deseado y ninguna pieza sale de las especificaciones, mientras que Carlos Gardel y
50 palabras
Este documento proporciona una lista de 50 palabras en inglés con sus traducciones al español, que van desde "enough" hasta "spend".
Checklist blog
Este documento presenta una lista de verificación (checklist) para una estudiante llamada Dulce González Salcido con número de matrícula 1110229. Explica que una lista de verificación se utiliza para verificar que las cosas se estén haciendo correctamente. Luego enumera varias categorías como alfanuméricas, numéricos y gráficos con elementos dentro de cada una.
Chismes laborales
Management must be attentive to gossip in the workplace as it often aims to discredit and can negatively impact organizational behavior. Gossip spreads quickly and attracts curiosity, though some reject it. It can help relieve boredom but also confirms that even leaders are human and make mistakes. While sometimes true, gossip that is not necessary or helpful should be avoided as it can decrease productivity and motivation. Leaders should address gossip directly with employees, reflect on its impacts, and work as a team to establish a respectful work environment.
Guión ideográfico
Este documento presenta una introducción sobre el tema de Control Estadístico del Proceso impartido por los estudiantes Dulce González Salcido y Fermín Chávez Reyes de la Universidad Tecnológica de Torreón. Abordan conceptos como la variabilidad en los procesos, las 8 reglas de Nelson y las 4 reglas de Western Electric para controlar la variabilidad y asegurar la calidad.
Universidad tecnológica de torreón
El documento presenta una lista de 10 cosas que una estudiante cree que debería aprender pero no está aprendiendo para trabajar en el siglo 21. Estas incluyen aplicar conocimientos a la práctica industrial, buscar información adicional, desarrollar habilidades de resolución de problemas, y enfocarse más en el inglés, la tecnología, los valores y las visitas a empresas. La estudiante cree que estos temas la prepararían mejor para el mundo laboral.
Prueba de hipotesis unidad3
El documento presenta 8 ejercicios de pruebas de hipótesis. Los ejercicios involucran comparar promedios, proporciones y realizar pruebas t de Student. Se pide calcular valores de probabilidad p para determinar si se rechazan o no las hipótesis nulas planteadas en cada ejercicio a diferentes niveles de significancia.
Distribuciones probabilidad
Este documento presenta resúmenes breves de varias distribuciones de probabilidad comunes, incluidas las distribuciones de Bernoulli, binomial, Poisson, normal, gamma y T de Student. El documento fue escrito por el profesor Edgar Mata para su clase de Procesos Industriales 2 B en la Universidad Tecnológica de Torreón el 18 de marzo de 2012.
Ojiva 1
El documento explica los pasos para obtener una ojiva. Define una ojiva como una gráfica asociada a la distribución de frecuencias que permite ver cuántas observaciones se encuentran por encima o debajo de ciertos valores. Explica que en el eje Y se grafican los límites inferiores reales y en el eje X las frecuencias relativas acumuladas.
Histograma 1
El documento explica los pasos para crear un histograma a partir de datos de 300 pernos. Define un histograma como una representación gráfica de una variable en forma de barras donde la altura de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores. Explica cómo calcular los límites de los intervalos, graficar la media y desviaciones estándar, y mostrar los límites de especificación superior e inferior.
Medidas de tendencia central 1
Este documento explica los pasos para calcular medidas de tendencia central y dispersión a partir de un conjunto de datos agrupados. Explica cómo calcular la media aritmética, desviación media, varianza y desviación estándar mediante 7 pasos: 1) agregar una columna multiplicando frecuencia por marca de clase, 2) calcular la media como suma de datos dividido entre el número de datos, 3) calcular desviaciones medias restando cada dato a la media, 4) sumar desviaciones medias, 5) calcular varianza como cuadrado de desviaciones medi
Mapa mental estadistica
Las técnicas de conteo son métodos usados para enumerar eventos difíciles de contar directamente, como permutaciones.
Frecuencias
Este documento explica los 9 pasos para calcular las marcas de clase y frecuencias a partir de un conjunto de datos. Primero se obtienen las marcas de clase dividiendo los límites inferior y superior de cada intervalo entre 2. Luego se calculan las frecuencias absolutas, absolutas acumuladas, relativas y relativas acumuladas para cada intervalo. El propósito es mostrar detalladamente cómo organizar y analizar un conjunto de datos.
Intervalos reales
El documento explica los pasos para obtener los intervalos reales a partir de los intervalos aparentes. Primero se restan los límites inferiores y superiores adyacentes para obtener un valor que se divide entre 2. Luego este resultado se resta y suma a los límites inferiores y superiores respectivamente para obtener los límites reales.
Intervalos reales
El documento explica los pasos para obtener los intervalos reales a partir de los intervalos aparentes. Primero se restan los límites inferiores y superiores adyacentes para obtener un valor que se divide entre 2. Luego este resultado se resta y suma a los límites inferiores y superiores respectivamente para obtener los límites reales.
Intervalos aparentes
El documento explica los pasos para calcular los intervalos aparentes de un conjunto de datos. Primero se determinan el valor máximo y mínimo. Luego se calcula el rango y se dividen en 9 intervalos iguales. A continuación se establecen los límites inferiores y superiores de cada intervalo siguiendo las reglas de que deben ser mayor o igual al valor mínimo y menor o igual al máximo.
Más de Dulce González Salcido (20)
Probabilidad 5&6
- 1. INGENIERIA EN TECNOLOGIAS DE LA PRODUCCIÓN ESTADÍSTICA PROBABILIDAD DOCENTE: EDGAR MATA ORTIZ ALUMNA: DULCE GONZALEZ SALCIDO TORREÓN COAH.
- 2. 5.Charly el encargado de compras tiene dudas sobre la calidad de los materiales encargados por el proveedor (Lupita). Este proveedor señala que su taza de defectos es menor al 0.1% sin embargo se ha estado presentando problemas con esas piezas. Charly le pide al Ing. Crisito que realice una inspección de entrada a los materiales suministrados por Lupita S.A. de C.V. se lleva a cabo un muestreo en 5 lotes extrayendo 75 piezas en cada ocasión. Obteniéndose los siguientes resultados, con base a esos resultados. ¿Es posible determinar si la taza de defectos señalada por Lupita es correcta? Argumenta detalladamente tu respuesta. LOTE DEFECTOS 1 3 2 1 3 0 4 1 5 2 » n =75; p = 0.001; q =0.999 » valor esperado = (n)(p) » valor esperado = (75)(.001) = .075 Con los datos obtenidos, se puede determinar que la taza de defectos que nuestro proveedor Lupita S.A. de C.V. nos indica para sus productos, no es la correcta, ya que así lo Fuera, en nuestros suministros no habría defectos y en esta situación solo un lote de los cinco cumple con lo que el proveedor nos indica (valor esperado = (75) (.001) = .075).
- 3. Solución: TD proveedor es 0.1% probabilidad e 0.001 En una muestra de 75 piezas (n) se espera que haya: 0 DEFECTOS LOTE DEFECTOS TD muestra 1 3 3/75 = 4% 2 1 1/75 = 1.3% 3 0 0% 4 1 1/75 = 1.3% 5 2 2/75 = 2.6% TD promedio = 1.84%; es decir 18.4 veces más de lo prometido. En esta gráfica se muestran, los defectos en porcentajes, notándose que lo que el proveedor nos había dado estaba equivocado.
- 4. 6. El ingeniero Crisito se hace cargo del “Programa Desarrollo a Proveedores” en la Fabrica Lupita, realiza una serie de estudios y encuentra los siguientes problemas:
- 5. Se elaboró un diagrama Ishikawa y un Pareto para sintetizar la información obtenida. Después de las correcciones adecuadas el Ing. Crisito analiza lotes completos de 1000 piezas encontrando lo siguiente LOTE DEFECTOS 1 0 2 2 3 1 4 1 5 0 6 2 » n =1000; p = 0.001; q =0.999 » valor esperado = (n)(p) » valor esperado = (1000)(.001) = 1 Es decir, de cada 1000 piezas inspeccionadas esperamos encontrar 1 solo defecto. LOTE DEFECTOS TD muestra 1 0 0/1000 = 0% 2 2 2/1000 = .2% 3 1 1/1000 = .1% 4 1 1/1000 = .1% 5 0 0/1000 = 0% 6 2 2/1000 = .2% Se puede apreciar que después de las correcciones del Ing. Crisito 4 de nuestros 6 lotes; cumple con el valor esperado.