Reporte 2
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Este documento compara el diagrama de control S y el diagrama de control R. Explica que ambos son útiles para controlar la variabilidad en un proceso, pero que el diagrama S usa la desviación estándar muestral en lugar del rango. Luego, presenta un ejemplo numérico para ilustrar cómo construir un diagrama de control S y establecer sus límites de control.
Ejemplo 6....
Se diseñó y construyó un decantador para separar sólidos de una suspensión de jabón y agua. Se variaron tres factores en un estudio preliminar: temperatura, tasa de circulación y tiempo de residencia de sólidos. Los resultados no permiten calcular la suma de cuadrados del error ni determinar los efectos principales o interacciones debido a la falta de datos.
Reporte 5
El documento presenta los resultados de pruebas de desgaste realizadas en uniones artificiales de cadera de metal con diferentes diámetros. Los datos muestran la rugosidad promedio de la cabeza para uniones de 16 mm, 28 mm y 36 mm de diámetro. Un análisis de varianza (ANOVA) muestra que la media de la rugosidad varía significativamente con el diámetro de la unión a un nivel de confianza del 1-5%.
Reporte 2
El documento presenta los resultados de una prueba Ji cuadrada que examina si la distribución de la capacidad excesiva neta es diferente entre compañías pequeñas y grandes. Los resultados muestran que el estadístico de prueba es significativo con un nivel de significancia entre 0.01 y 0.025, lo que lleva a rechazar la hipótesis nula de que la distribución es la misma entre tamaños de compañía. Por lo tanto, se concluye que la distribución de la capacidad excesiva neta difiere entre compañ
Reporte 1
Este resumen analiza los resultados de una prueba de Ji cuadrada para determinar si cuatro máquinas que fabrican alfileres producen alfileres de diferentes diámetros de manera uniforme. Los datos muestran el número de alfileres demasiado delgados, de diámetro correcto o demasiado gruesos producidos por cada máquina. La prueba de Ji cuadrada calcula valores esperados y observados y un estadístico total de 15,58. Dado que el estadístico total excede los valores críticos para un nivel de
Prueba de anova
El ANOVA es un método para comparar dos o más medias que es mejor que usar repetidamente la prueba t de Student. El ANOVA resuelve dos problemas: 1) reduce la probabilidad de encontrar diferencias significativas solo por azar al realizar múltiples pruebas, y 2) usa una estimación consistente de la varianza para todas las comparaciones en lugar de estimaciones distintas. El ANOVA permite comparar varias medias en diversas situaciones y está ligado al diseño de experimentos y análisis multivariante.
Prueba ¨f¨ para igualdad de varianzas
Este documento describe los 8 pasos para realizar una prueba F para igualdad de varianzas: 1) plantear el problema, 2) plantear 3 hipótesis nulas, 3) obtener la media, 4) restar la media al cuadrado de cada dato, 5) obtener la varianza sumando los resultados y dividiendo entre los grados de libertad, 6) emplear la fórmula F=σ12/σ22, 7) determinar los grados de libertad como Fm-1,n-1, y 8) buscar en una tabla el valor de α dependiendo del valor de
Prueba de hipotesis para media poblacional con muestras pequeñas
Este documento describe cómo realizar una prueba de hipótesis para estimar parámetros de poblaciones utilizando la distribución t de Student cuando la muestra es pequeña (menos de 30 observaciones). Explica los pasos para probar si la calificación promedio de física de noveno grado en planteles privados es igual o menor a 12 puntos utilizando una muestra de 25 planteles con un promedio muestral de 11.916 y una desviación estándar de 1.40. Los resultados muestran que el valor calculado de t es menor que el valor
Hipotesis para proporcion poblacional
El documento presenta dos ejemplos de pruebas de hipótesis sobre proporciones poblacionales. En el primer ejemplo, se analiza si la afirmación de un proveedor de que solo el 10% de sus placas son defectuosas es falsa basándose en una muestra de 400 placas. Se calcula un p-valor de 0.0475, lo que significa que no se puede concluir con certeza que la afirmación es falsa. En el segundo ejemplo, se analiza si un método de medición produce resultados precisos más del 75% del tiempo basándose en una m
Proporcion poblacional
Este documento describe cómo calcular un intervalo de confianza para una proporción poblacional π a partir de una muestra. Explica que el estimador puntual de π es la proporción muestral p, y que para un tamaño muestral moderadamente grande, p sigue una distribución normal. El intervalo de confianza para π se centra en p, con límites de p ± z/2*error típico de p, donde z/2 es el valor crítico de la distribución normal. También menciona alternativas como tratar a
Cuadros comparativos: intervalos de confianza y t-student
Este documento describe los intervalos de confianza para muestras pequeñas y grandes, así como las pruebas t de Student. Explica que para muestras pequeñas (N < 30) no se puede asumir una distribución normal, por lo que se debe usar la distribución t de Student. Para muestras grandes (N >= 30) se puede aproximar la desviación estándar poblacional con la muestral y usar una distribución normal. Finalmente, define la prueba t de Student como aquella donde el estadístico sigue una distribuc
Conceptos basicos y cuadros comparativos de prueba de hipotesis
Este documento describe conceptos básicos de prueba de hipótesis, incluyendo que una prueba de hipótesis comienza con una suposición sobre un parámetro poblacional que se verifica mediante la recolección y análisis de datos muestrales. También presenta los pasos para probar la hipótesis nula (Ho) y la hipótesis alternativa (Hi), y compara métodos de prueba de hipótesis para medias poblacionales con muestras pequeñas y grandes.
Cuadros comparativos de distribucion poisson y distribucion binomial
Este documento presenta una comparación entre las distribuciones binomial y Poisson. La distribución binomial describe experimentos con dos posibles resultados (éxito/fracaso) donde la probabilidad y el número de ensayos son constantes. La distribución de Poisson describe el número de eventos que ocurren en un intervalo de tiempo o área, donde la media de eventos es constante e independiente entre intervalos. El documento también incluye ejemplos y soluciones de problemas utilizando ambas distribuciones.
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Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
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Reporte 2
- 1. REPORTE 2: Prueba con Ji cuadrada 2. Las especificaciones para el diámetro de un rodillo son 2.10 - 2.11 cm. Los rodillos muy gruesos pueden ser rectificados, mientras que los muy angostos se deben desechar. Tres maquinistas pulen estos rodillos. Se coleccionaron muestras de los rodillos de cada maquinista y se midieron sus diámetros. Los resultados fueron: Maquinista Bien Volver a pulir Desechar Total A 328 58 14 400 B 231 48 21 300 C 409 73 18 500 Total 968 179 53 1200 ¿Puede concluir que las proporciones de los rodillos en las tres categorías son diferentes entre los maquinistas? a) Establezca la hipótesis nula adecuada. b) Calcule los valores esperados bajo la hipótesis nula. c) Calcule el valor de la estadística Ji cuadrada. d) Determine el P-valor. ¿Cuál es su conclusión? a) Ho: Que las proporciones de los rodillos sean iguales en las tres categorias entre los maquinistas. b) Maquinista Bien Volver a pulir Desechar Total A 322.6666667 59.66666667 17.6666667 400 B 242 44.75 13.25 300 C 403.3333333 74.58333333 22.0833333 500 Total 968 179 53 1200 c) Maquinista Bien Volver a pulir Desechar Total A 0.08815427 0.046554935 0.76100629 0.89571549 B 0.5 0.23603352 4.53301887 5.26905239 C 0.079614325 0.033612663 0.75503145 0.86825843 Total 0.667768595 0.316201117 6.0490566 7.03302632
- 2. d) Grados de libertad: V = (I-1)(J-1) V = 4 Conclusion: α esta entre 0.10 y 0.90, por lo tanto, Ho no se rechaza y las proporciones de rodillos en las tres categorias son iguales entre los maquinistas.
- 3. ntre los maquinistas. Formula: X^2=(Oij Eij)^2/Eij