1. El documento describe los pasos del proceso de optimización usando diseños experimentales, incluyendo diseños de tamizado, fraccionados y de superficie de respuesta. 2. Explica cómo usar el método de ascenso más empinado para encontrar la región óptima ajustando un modelo cuadrático. 3. Resume un estudio que usó diseños centrales compuestos para optimizar el medio de fermentación de Clostridium butyricum.
El documento describe los pasos del proceso de optimización usando diseños experimentales. Incluye ejemplos de experimentos para mejorar el rendimiento de una reacción y el cultivo de semillas, ajustando modelos de primer y segundo orden. También explica el método de máxima pendiente en ascenso para localizar la región óptima de forma secuencial.
Este documento presenta 4 problemas relacionados con el cálculo y análisis de índices de capacidad de proceso como CP y CPK. En el primer problema, se analiza el espesor de obleas de silicio y se concluye que el proceso no está centrado. En el segundo problema, se estudia el grosor de láminas de asbesto y se determina que el proceso no es capaz. En el tercer problema, se examina el diámetro de un pistón y se concluye que el proceso no está centrado ni es capaz. Finalmente, en el cuarto
1) El documento presenta cuatro problemas de razonamiento estadístico relacionados con procesos industriales. El primer problema analiza la variabilidad en el contenido de recipientes de un componente químico. El segundo examina la distribución de diámetros de un pistón. El tercero evalúa el grosor de láminas de asbesto. Y el cuarto analiza el espesor de obleas de silicio. 2) En general, los problemas buscan calcular medidas como el CP, CPK y realizar análisis estadísticos para evaluar la capac
Este documento promueve los servicios de asesoría y resolución de ejercicios de la página web www.maestronline.com. Incluye cuatro actividades integradoras con ejercicios de estadística y control de calidad, y solicita el envío de las actividades al tutor.
El documento presenta tres problemas resueltos relacionados con ingeniería de métodos. El primer problema determina el tiempo estándar de un proceso productivo de seis etapas mediante cronometraje y factores de ajuste. El segundo problema calcula el número de observaciones necesarias para un estudio y determina un tiempo estándar considerando valoración del ritmo y suplementos. El tercer problema representa gráficamente el tiempo de corte versus el área de la pieza y determina una expresión algebraica para predecir tiempos de corte.
Este documento ofrece servicios de asesoría y resolución de ejercicios relacionados con ciencias a través del correo electrónico ciencias_help@hotmail.com o en el sitio web www.maestronline.com. Incluye actividades integradoras con preguntas sobre control estadístico de calidad y ejercicios relacionados con distribuciones de probabilidad, diagramas de control, pruebas de hipótesis y otros temas.
Este documento presenta un modelo de programación lineal para una empresa que fabrica tres productos. Incluye los tiempos estándar de producción, costos e ingresos de cada producto, y plantea el modelo PL para maximizar las ganancias en 8 horas de trabajo. Luego, realiza varios análisis de sensibilidad cambiando parámetros como tiempos de producción, costos y demanda para ver cómo afecta la solución óptima.
Este documento ofrece los servicios de asesoría y resolución de ejercicios de ciencias a través del correo electrónico ciencias_help@hotmail.com o en la página web www.maestronline.com. Incluye tres actividades integradoras con ejercicios de estadística y control de calidad para que los estudiantes los resuelvan y envíen a sus tutores.
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El documento describe varios índices para evaluar la capacidad de procesos de manufactura, incluyendo Cp, Cpk, Pp y Ppk. Cp mide qué tan amplia es la variación natural de un proceso en relación con las especificaciones. Valores mayores a 1 indican un proceso potencialmente capaz. Cpk toma en cuenta el centrado del proceso. Pp y Ppk miden la capacidad a largo plazo usando la desviación estándar de largo plazo. Dos ejemplos calculan los índices Cp y Cpk para procesos
El documento presenta un modelo matemático para describir el vaciado de un tanque cilíndrico. Inicialmente se llena el tanque con agua y se deja vaciar a través de un orificio en la base. Se toman medidas del nivel del agua en función del tiempo y se resuelve la ecuación diferencial resultante usando Matlab, obteniendo la ecuación h(t)=0.0367t^2 - 1.4477t + 13.0094. Este modelo permite predecir el nivel del agua en cualquier momento y tiene un error menor que otros mé
Este documento presenta una guía de estudio para el examen extraordinario de Cálculo Diferencial. Incluye cuatro bloques principales: 1) El surgimiento del cálculo, 2) Límites y continuidad, 3) Razón de cambio y la derivada, y 4) Máximos y mínimos. Cada bloque contiene actividades y ejercicios para practicar conceptos como el cálculo de límites, derivadas, velocidad, máximos y mínimos. El propósito final es que los estudiantes puedan aplicar el cálculo
Este documento presenta un resumen de 7 temas de matemáticas y razonamiento matemático. Incluye definiciones de conceptos como teoría de exponentes, ecuaciones exponenciales y propiedades de la potenciación. También contiene ejemplos resueltos de problemas relacionados a estos temas. El objetivo es ofrecer una guía sobre estas áreas matemáticas fundamentales.
El documento presenta los pasos para aplicar la técnica PERT (Program Evaluation and Review Technique) en la planificación de un proyecto de traslado de oficinas para un banco. Se describen 11 actividades con sus tiempos optimistas, más probables y pesimistas. Luego se calculan las duraciones esperadas, varianzas y ruta crítica, que tiene una duración de 23 días. Finalmente, se resuelven ejemplos de probabilidad de finalización para diferentes fechas objetivo.
Eulerprof333 bim matematicas-6-11-fisica-8-11 giovanni diazcole2013
Este documento contiene varias preguntas de selección múltiple sobre conceptos matemáticos como álgebra, geometría y trigonometría. Las preguntas abarcan temas como ecuaciones cuadráticas, teoremas de triángulos, vectores y expresiones algebraicas. El documento proporciona una guía de preguntas de práctica para estudiantes de diferentes grados sobre diversos temas matemáticos fundamentales.
Este documento presenta varios ejercicios resueltos y propuestos sobre tests no paramétricos. En el primer ejercicio se aplica una prueba de bondad de ajuste Chi-cuadrado para determinar si un conjunto de datos sigue una distribución normal. En el segundo ejercicio se utiliza también una prueba Chi-cuadrado para tablas de contingencia para analizar la independencia entre dos variables categóricas. El tercer ejercicio emplea la prueba de Wilcoxon para comparar dos muestras independientes. Finalmente, el cuarto
Este documento presenta varios ejercicios resueltos y propuestos sobre tests no paramétricos. En el primer ejercicio se aplica una prueba de bondad de ajuste Chi-cuadrado para determinar si un conjunto de datos sigue una distribución normal. En el segundo ejercicio se utiliza una prueba Chi-cuadrado de independencia para analizar la relación entre la nota de educación física y el tipo de escuela. El tercer ejercicio emplea una prueba de Wilcoxon para comparar los tiempos de ejecución de programas en
Este examen bimestral de matemáticas para segundo de secundaria consta de 26 proyectos con ejercicios de álgebra. El examen pide mostrar los procedimientos de manera ordenada y limpia.
El documento presenta un examen de matemáticas para segundo de secundaria que consta de 26 proyectos o problemas matemáticos. Se instruye al estudiante a mostrar de manera ordenada y limpia los procedimientos para llegar a las respuestas.
(1) El documento trata sobre el balanceo de líneas de producción, incluyendo ejemplos de cómo calcular el número de operadores necesarios y la tasa de producción para lograr una eficiencia deseada. (2) También cubre conceptos como el cálculo del labor de una operación y análisis para la valuación y pago de salarios a trabajadores. (3) Finalmente, presenta listas de verificación para planes de incentivos y razones comunes para el fracaso de dichos planes.
Hibridación Iterativa de DE con BL con reinicio para alta dimensionalidadDaniel Molina Cabrera
Transparencias de Hibridación Iterativa de DE con BL con reinicio para alta dimensionalidad del CAEPIA'2015. Este algoritmo supone una mejora respecto al algoritmo presentado en el CEC'2015.
1. Un inspector verificó si los pagos semanales a trabajadores tenían una distribución normal con media de 400 soles. Encontró una media de 385 soles y desviación estándar de 8 soles en una muestra de 36 trabajadores. Con un nivel de significancia de 5%, se rechazó la hipótesis nula de que la media era 400 soles, por lo que el gerente puede ser acusado de no decir la verdad.
2. Se analizó una muestra de 200 ingresantes a una universidad, de los cuales 90 eran mujeres en Administración
Este documento presenta un cuestionario sobre la segunda unidad de Seis Sigmas 2. Incluye preguntas sobre índices de capacidad de proceso como Cp, Cpk y K. También presenta ejercicios numéricos para calcular e interpretar estos índices basados en datos de procesos productivos. El autor concluye resumiendo los análisis realizados en cada ejercicio.
Este documento presenta las respuestas de Andrés Sifuentes Montoya a preguntas sobre control estadístico de procesos y capacidad de procesos. Explica conceptos como cuando un proceso está bajo control estadístico, qué es la capacidad y habilidad de un proceso, y la diferencia entre ellas. También cubre cómo calcular la capacidad de un proceso usando histogramas y gráficos de control, y la relación entre la capacidad de un proceso y la tasa de defectos. Incluye ejemplos numéricos para ilustr
Este documento presenta 6 preguntas de un examen de Investigación de Operaciones II. Cada pregunta contiene varias partes relacionadas con modelos de inventario, teoría de colas, y sistemas complejos de colas. El documento proporciona las soluciones esperadas para cada parte de cada pregunta.
Este documento resume el análisis de sensibilidad o posóptimo para modelos de programación lineal. Explica cómo pequeños cambios en los coeficientes de la función objetivo y las restricciones pueden afectar la solución óptima. Incluye ejemplos numéricos y gráficos que ilustran cómo determinar los rangos de variación permitidos en los coeficientes antes de que la solución cambie. El análisis de sensibilidad es útil para entender cómo la incertidumbre en los parámetros del modelo podría impactar la decis
Este documento presenta los resultados de 6 ejercicios de estadística aplicada. Cada ejercicio analiza los datos de un experimento estadístico usando modelos lineales, análisis de varianza y pruebas de comparación de medias. Los ejercicios estudian factores como diferentes raciones para cerdos, contenido de colesterol en alimentos, porcentajes de carbohidratos en pan, y efectos de profundidad de corte y velocidad de alimentación en el acabado de un metal.
Este documento presenta varios ejercicios sobre variables unidimensionales. Incluye ejercicios para construir tablas de frecuencias, calcular medidas de tendencia central y dispersión, y representar gráficamente distribuciones de datos. Los ejercicios cubren temas como pesos de recién nacidos, variables estadísticas discretas, retrasos en el trabajo y temperaturas en el interior de la Tierra.
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1. Un inspector verificó si los pagos semanales a trabajadores tenían una distribución normal con media de 400 soles. Encontró una media de 385 soles y desviación estándar de 8 soles en una muestra de 36 trabajadores. Con un nivel de significancia de 5%, se rechazó la hipótesis nula de que la media era 400 soles, por lo que el gerente puede ser acusado de no decir la verdad.
2. Se analizó una muestra de 200 ingresantes a una universidad, de los cuales 90 eran mujeres en Administración
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SEMIOLOGIA DE HEMORRAGIAS DIGESTIVAS.pptxOsiris Urbano
Evaluación de principales hallazgos de la Historia Clínica utiles en la orientación diagnóstica de Hemorragia Digestiva en el abordaje inicial del paciente.
Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...Juan Martín Martín
Criterios de corrección y soluciones al examen de Geografía de Selectividad (EvAU) Junio de 2024 en Castilla La Mancha.
Soluciones al examen.
Convocatoria Ordinaria.
Examen resuelto de Geografía
conocer el examen de geografía de julio 2024 en:
https://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/2024/06/soluciones-examen-de-selectividad.html
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
7. Observaciones:
• Los diseños de escrutinio o tamizado se usan para
seleccionar bajo evidencia objetiva, cuales son los
factores que afectan significativamente a la respuesta
de interés, usando el mínimo de tiempo y recursos.
• Los diseños fraccionados se recomienda usarlos
cuando las interacciones de órdenes grandes son no
significativas.
• Cuando se evalúan muchos factores, un diseño
ampliamente utilizado es el de Plackett-Burman. Supone
que todas las interacciones no tienen efectos
significativo.
• Los diseños fraccionados se pueden replicar en tiempos
o lugares diferentes; eligiendo adecuadamente la
fracción.
10. El método de ascenso (o descenso) más
(o menos) empinado.
11. • Los incrementos en la dirección de máximo
crecimiento son proporcionales a los parámetros
estimados del modelo
• El investigador elegirá el tamaño del incremento en
base a su experiencia. La experimentación debe
realizarse hasta que se alcance el punto de no
crecimiento de la respuesta. Muy posiblemente en
esa región se localice el punto óptimo. En este punto,
el modelo a ajustar es del tipo lineal.
Ki
12. Proceso Secuencial del MSR
1. Utilizar un diseño experimental óptimo.
2. Ajustar un polinomio lineal a los datos arrojados por el
diseño experimental.
3. Verificar la adecuación del modelo lineal. Si el ajuste es
bueno, obtenemos la región del óptimo y pasamos al
punto 1 y 2 (el diseño se realiza en la región obtenida). Si
el ajuste es malo pasamos al punto 4.
4. Cuando el ajuste es malo, significa que posiblemente
tenga que utilizarse un polinomio de segundo orden,
porque ya estamos en la región del óptimo:
y =K0 +
K1x1 +
K2x2 +
...+
Kkxk +
P
y = K0 +
>
i=
1
k
Kix i +
>
i=
1
k
Kii x i
2
+
>
i
>
j
Kij x ix j +
P
18. Análisis de varianza para el
modelo de primer orden
Fuente de Variación S.C. g.l. C.M. Fc Prob.
Modelo (b1,b2): 2.8250 2 1.4125 47.8213 0.000205696 s.
Error 0.1772 6 0.0295
Interacción 0.0025 1 0.0025 0.0581 0.821316445 n.s.
Cuadrático Puro 0.0027 1 0.0027 0.0633 0.813741589 n.s.
Error Puro 0.1720 4 0.0430
Error Total 0.1747 5 0.0349
C. Total 3.0022 8 0.3753
19. Resultados:
• El modelo Lineal se ajusta adecuadamente.
• Hay que desplazarse 0.775 unidades en la dirección de x1, y 0.325 en la
dirección x2.
• La trayectoria de máximo ascenso tiene una pendiente de
• Se elige un incremento de 5 minutos. Que son equivalentes en
la variable codificada a
• Se evalúa a la respuesta en esa trayectoria y se determina el
rendimiento, obteniéndose los siguientes resultados:
•
0. 325
0. 7775 =0. 42
A x 1 = 1 y A x 2 =
0. 325
0. 7775 A x 1 = 0. 42
20. Variables Codificadas Variables Naturales Respuesta
Incrementos x1 x2 x1 x2 y
Origen 0 0.00 35 155
D 1 0.42 5 2
Origen + D 1 0.42 40 157 41.0
Origen + 2D 2 0.84 45 159 42.9
Origen + 3D 3 1.26 50 161 47.1
Origen + 4D 4 1.68 55 163 49.7
Origen + 5D 5 2.10 60 165 53.8
Origen + 6D 6 2.52 65 167 59.9
Origen + 7D 7 2.94 70 169 65.0
Origen + 8D 8 3.36 75 171 70.4
Origen + 9D 9 3.78 80 173 77.6
Origen + 10D 10 4.20 85 175 80.3
Origen + 11D 11 4.62 90 179 76.2
Origen + 12D 12 5.04 95 181 75.1
22. Conclusiones:
• Hay que explorar en la región: x1 dentro del
intervalo: [80,90] y x2 en el intervalo: [170,180].
• Hay que utilizar otro diseño experimental dentro
de esta región para monitorear la respuesta.
• Se ajusta un nuevo diseño experimental 22. Los
resultados se muestran en la siguiente tabla, así
como también el ajuste del polinomio lineal.
24. Análisis de varianza para el
modelo de primer orden
Fuente de
Variación S.C. g.l. C.M. Fc Prob.
Model (b1,b2): 5.0000 2 2.5000 1.3489 0.32826097 n.s.
Error 11.1200 6 1.8533
Interacción 0.2500 1 0.2500 4.7170 0.09561078 n.s.
Cuadrático Puro 10.6580 1 10.6580 201.0943 0.00014358 s.
Error Puro 0.2120 4 0.0530
Error_Total 10.8700 5 2.1740
C. Total 16.1200 8
25. Conclusiones
1. El modelo lineal no se ajusta adecuadamente.
Posiblemente haya curvatura en la respuesta.
2. Es necesario ajustar un polinomio cuadrático.
Este modelo demanda mas puntos, puesto que
incluye mas parámetros.
30. Situación Problema II
Consideremos el artículo:
He, G.Q, Kong, Q., Ding, L.X. 2004. Response Surface
methodology for optimizing the fermentation medium of
Clostridium butyricum. Letters in Applied Microbiology. 39,
363-368.
Ellos realizan diseño de escrutinio y optimización del
proceso bajo cuestión.