El documento presenta un resumen de las reglas de Nelson y Western Electric para detectar cuando un proceso está fuera de control. Las reglas de Western Electric incluyen cuando un punto está fuera del límite de 3σ, dos de tres puntos consecutivos están fuera del límite de 2σ, cuatro de cinco puntos están fuera del límite de 1σ, y nueve puntos consecutivos están del mismo lado de la línea central. Las reglas de Nelson identifican cuando un punto está a más de 3 desviaciones estándar de la media, nueve puntos consecutivos están del mismo lado de
Variabilidad, western electric rules & nelson rules (inglés español)Angel García Guerrero
Este documento presenta información sobre el control estadístico de procesos. Explica tres temas: 1) la variabilidad en los procesos y sus causas, 2) las reglas de Western Electric para detectar condiciones fuera de control en gráficos de control y 3) las reglas de Nelson para determinar si una variable medida está fuera de control. El objetivo es conocer estas reglas y conceptos para identificar posibles problemas en un proceso de producción.
Este documento describe diferentes tipos de gráficos de control utilizados para monitorear procesos de producción. Explica gráficos de control para variables como el gráfico x-R y gráficos de control para atributos como el gráfico tipo P. También cubre conceptos como límites de control, subgrupos de muestras, y cómo los gráficos de control pueden usarse para detectar cuando un proceso sale de control estadístico. El objetivo general es utilizar estos gráficos para identificar causas especiales de variación y tomar
El documento presenta información sobre el control estadístico de procesos. Explica que las gráficas de control son herramientas efectivas para entender la variación de un proceso y lograr el control estadístico. También describe los diferentes tipos de gráficas de control, como las gráficas X-barra y R, e indica cómo construir y utilizar estas gráficas para monitorear un proceso y determinar si está bajo control.
Un gráfico de control es una herramienta estadística para monitorear procesos de fabricación. Muestra la línea central promedio, límites superior e inferior calculados con datos históricos, y valores sucesivos medidos. Si los puntos están dentro de los límites, el proceso está bajo control estadístico. Si hay puntos fuera de los límites o patrones no aleatorios, se debe investigar las causas para mejorar el proceso.
1) El documento discute las causas comunes y especiales de variación en procesos de producción y cómo afectan el comportamiento de los gráficos de control.
2) Explica que las causas comunes permanecen en el proceso mientras que las causas especiales son transitorias y requieren acción correctiva.
3) También presenta ejemplos de causas comunes y especiales que podrían causar defectos en latas durante un proceso de producción.
Este documento presenta información sobre estudios de localización de plantas. Resume varios conceptos clave como que un estudio de localización evalúa factores como costos, mercados, recursos y competitividad para determinar la ubicación óptima de una nueva planta. También describe las fases típicas de un estudio, incluyendo el análisis preliminar, búsqueda de alternativas, evaluación detallada y selección final. Además, destaca la importancia de un enfoque interdisciplinario para considerar todos los aspectos relevantes
Las cartas de control son herramientas estadísticas que permiten analizar la variación en procesos. Muestran la diferencia entre causas comunes y especiales de variación, enfocando la atención en estas últimas para tomar acciones de mejora. Existen cartas de control por variables, para características cuantificables, y por atributos, para características cualitativas. El documento explica los pasos para construir una carta de control X-R por variables, incluyendo el cálculo de límites de control, y provee un ejemplo numéric
Variabilidad, western electric rules & nelson rules (inglés español)Angel García Guerrero
Este documento presenta información sobre el control estadístico de procesos. Explica tres temas: 1) la variabilidad en los procesos y sus causas, 2) las reglas de Western Electric para detectar condiciones fuera de control en gráficos de control y 3) las reglas de Nelson para determinar si una variable medida está fuera de control. El objetivo es conocer estas reglas y conceptos para identificar posibles problemas en un proceso de producción.
Este documento describe diferentes tipos de gráficos de control utilizados para monitorear procesos de producción. Explica gráficos de control para variables como el gráfico x-R y gráficos de control para atributos como el gráfico tipo P. También cubre conceptos como límites de control, subgrupos de muestras, y cómo los gráficos de control pueden usarse para detectar cuando un proceso sale de control estadístico. El objetivo general es utilizar estos gráficos para identificar causas especiales de variación y tomar
El documento presenta información sobre el control estadístico de procesos. Explica que las gráficas de control son herramientas efectivas para entender la variación de un proceso y lograr el control estadístico. También describe los diferentes tipos de gráficas de control, como las gráficas X-barra y R, e indica cómo construir y utilizar estas gráficas para monitorear un proceso y determinar si está bajo control.
Un gráfico de control es una herramienta estadística para monitorear procesos de fabricación. Muestra la línea central promedio, límites superior e inferior calculados con datos históricos, y valores sucesivos medidos. Si los puntos están dentro de los límites, el proceso está bajo control estadístico. Si hay puntos fuera de los límites o patrones no aleatorios, se debe investigar las causas para mejorar el proceso.
1) El documento discute las causas comunes y especiales de variación en procesos de producción y cómo afectan el comportamiento de los gráficos de control.
2) Explica que las causas comunes permanecen en el proceso mientras que las causas especiales son transitorias y requieren acción correctiva.
3) También presenta ejemplos de causas comunes y especiales que podrían causar defectos en latas durante un proceso de producción.
Este documento presenta información sobre estudios de localización de plantas. Resume varios conceptos clave como que un estudio de localización evalúa factores como costos, mercados, recursos y competitividad para determinar la ubicación óptima de una nueva planta. También describe las fases típicas de un estudio, incluyendo el análisis preliminar, búsqueda de alternativas, evaluación detallada y selección final. Además, destaca la importancia de un enfoque interdisciplinario para considerar todos los aspectos relevantes
Las cartas de control son herramientas estadísticas que permiten analizar la variación en procesos. Muestran la diferencia entre causas comunes y especiales de variación, enfocando la atención en estas últimas para tomar acciones de mejora. Existen cartas de control por variables, para características cuantificables, y por atributos, para características cualitativas. El documento explica los pasos para construir una carta de control X-R por variables, incluyendo el cálculo de límites de control, y provee un ejemplo numéric
El documento describe los conceptos básicos del control estadístico de procesos. Explica que se utiliza para medir y controlar la variabilidad en los procesos de producción mediante la recolección y análisis de datos. Detalla los diferentes tipos de gráficos de control que se usan para identificar las causas de variación y asegurar que los procesos permanezcan bajo control.
El documento describe las funciones y consideraciones clave en el diseño y operación de una bodega o almacén logístico. Explica que una bodega almacena temporalmente mercancías y debe organizar el espacio de acuerdo al tipo y volumen de productos. También cubre temas como la clasificación y codificación de artículos, el diseño de pasillos y estantes, y los controles necesarios para una gestión eficiente de inventarios.
Este documento presenta un ejemplo de cómo usar una carta de control p para monitorear la proporción de lámparas defectuosas producidas. Se calculan inicialmente los límites de control usando todos los datos, identificando 3 puntos fuera del rango. Al descartar esos subgrupos y recalcular los límites, aún queda 1 punto fuera. Al descartar subgrupos adicionales y recalcular por tercera y cuarta vez, no quedan puntos fuera, indicando que el proceso ahora parece estar bajo control.
El documento describe el uso del gráfico de control C para analizar la variabilidad en el número de defectos encontrados en muestras de producción. Se presentan dos ejemplos de cómo construir y analizar el gráfico de control C para datos de defectos en tarjetas electrónicas y mesas de madera. En ambos casos, el gráfico muestra que el proceso se encuentra dentro de los límites de control.
Este documento presenta conceptos clave sobre control estadístico de la calidad y Seis Sigma. Explica términos como variables de entrada y salida, calidad, satisfacción del cliente, productividad, eficiencia, variabilidad y más. También describe el pensamiento estadístico, el ciclo de calidad PHVA y aportes de Edwards Deming y Joseph Juran. Finalmente, incluye preguntas sobre estos temas para evaluar la comprensión del lector.
02 b. cursoarena 2_panelbasico_consoluciondeejercicios (1)-para la clasemiroslava vidal
Este documento presenta ejemplos de cómo modelar diferentes procesos productivos utilizando el software de simulación ARENA. Incluye la creación de entidades, recursos, colas, asignación de atributos y costos, y el uso de módulos lógicos para dividir y direccionar el flujo. También explica cómo generar estadísticas de tiempo, costos y utilización de recursos.
Este documento presenta varios problemas y ejercicios relacionados con conceptos estadísticos como tendencia central, variabilidad, capacidad de proceso, límites de especificación y control estadístico de procesos. Se definen conceptos como media, moda y mediana y se ilustran diferentes tipos de procesos a través de gráficas. Los ejercicios abordan temas como el efecto de datos raros en la media, cálculo de límites reales de procesos, y análisis de procesos para determinar si cumplen
LOCALIZACION DE UNIDADES DE EMERGENCIA PARA UNA PLANTA IND.Estephany Ovando
Este documento describe los factores clave a considerar en la planificación y diseño de la distribución de instalaciones industriales. Explica que la localización de unidades, equipos, personal y servicios debe maximizar la eficiencia y productividad considerando el volumen y flujo de materiales, maquinaria requerida, características de la mano de obra, necesidad de movimiento y espacio para esperas. Además, destaca la importancia de considerar servicios auxiliares, las limitaciones del edificio, y la necesidad de diseñar con flexibilidad para
Control estadistico procesos para mejora de la performanceDaniel Remondegui
El documento describe los fundamentos del Control Estadístico de Procesos. Explica que los procesos industriales presentan variabilidad debido a factores aleatorios, y que el objetivo es reducir esta variabilidad o mantenerla dentro de límites. También describe conceptos como la distribución normal, el Teorema del Límite Central y cómo se distribuyen las medias muestrales. Finalmente, explica las condiciones necesarias para aplicar gráficos de control y cómo identificar causas especiales mediante pruebas estadísticas.
Este documento describe el Análisis de Modos y Efectos de Falla (AMEF), una técnica para prevenir defectos mediante la detección anticipada de posibles modos de falla. El AMEF identifica modos de falla potenciales, evalúa su severidad, ocurrencia y capacidad de detección, y clasifica los riesgos para enfocarse en la prevención de problemas. Se aplica tanto a diseños como procesos de manufactura. El documento explica el procedimiento para realizar un AMEF, incluyendo la determinación del área a anal
Este documento describe los procesos clave de recepción, almacenamiento, inventario y despacho de productos en un almacén. Incluye las funciones principales como la recepción de mercancías, su inspección, almacenamiento siguiendo principios como FIFO, realización de inventarios físicos, y el despacho de pedidos al cliente.
El documento proporciona una introducción al método Seis Sigma, incluyendo sus definiciones, metodología y etapas. Seis Sigma es una metodología estadística para la mejora de procesos que busca reducir la variabilidad y los defectos, con el objetivo de lograr un nivel de calidad de 3.4 defectos por millón. Siguiendo la metodología DMAIC, se enfoca en definir, medir, analizar, mejorar y controlar los procesos para eliminar las causas de los defectos.
Pdf cuadro comparativo herramientas estadisticas de gestion de calidadmeche73
Este documento presenta un cuadro comparativo de herramientas estadísticas de control de calidad como hojas de control, histograma, diagrama de Pareto, diagrama de causa-efecto, estratificación, diagrama de dispersión y gráficas de control. Define cada herramienta y describe sus características y diferencias para ayudar a identificar y resolver problemas de calidad.
Un sistema de manufactura flexible (FMS) consiste en un grupo de estaciones de procesamiento interconectadas, predominantemente máquinas herramientas CNC, manejadas automáticamente. Un FMS puede procesar una variedad de partes simultáneamente bajo control NC. Los objetivos de un FMS incluyen incrementar la utilización del equipo, reducir inventarios y tiempos de ciclo, y facilitar la adaptación a cambios.
1) La única meta de una organización según Goldratt es ganar dinero ahora y en el futuro. 2) Goldratt propone tres parámetros clave para medir el progreso hacia esta meta: utilidad neta, rentabilidad y liquidez. 3) También propone tres parámetros de explotación para niveles operativos: ingresos netos, inventario y gastos de operación, siendo los ingresos netos el parámetro más importante.
Este documento presenta un curso de simulación dividido en 16 semanas. La primera parte introduce conceptos básicos de simulación como modelado de eventos discretos, tipos de simulaciones, y ventajas y desventajas de la simulación. La segunda parte cubre temas como modelado detallado de operaciones, programación de recursos, y medición de desempeño. La tercera parte trata sobre simulación de inventarios, análisis estadísticos, y presentación de trabajos. El curso utiliza el software Arena para la experimentación de simul
♦ Teoria graficas de control por atributo (1)Luis Zavala
El documento describe los diferentes tipos de gráficas de control, incluyendo gráficas de control por variables y por atributos. Explica que las gráficas de control por atributos se basan en frecuencias de una variable cualitativa como el número de unidades defectuosas. También describe cómo construir gráficas de control específicas como la gráfica p, que representa el porcentaje de fracción defectiva, y la gráfica np, que grafica las unidades disconformes cuando el tamaño de muestra es constante.
Ejercicios del capitulo 15 y 17 de Calidad y productividadarelycl
Este documento resume un informe sobre Seis Sigma y muestreo aleatorio. 1) Explica conceptos clave como Seis Sigma, DMAIC y roles como Master Black Belt y Green Belt. 2) Presenta preguntas y ejercicios sobre métricas como DPU, DPO y DPMO y cómo aplicar cinco porqués para encontrar causas raíz. 3) Describe la importancia de medir la línea base y distinguir entre Ys (resultados) y Xs (causas) en un proyecto Seis Sigma.
El documento describe la importancia de las listas de materiales (BOM) para especificar los componentes de un producto complejo y organizar la producción. Un BOM incluye un código único para cada componente y los organiza en niveles descendientes desde el producto final (nivel 0) hasta los materiales y componentes de nivel más bajo. Las BOM son fundamentales para el sistema de información de programación y control de producción, facilitando el conocimiento y costo de todos los materiales y el control de existencias.
El documento introduce los gráficos de control y las reglas de Nelson para determinar si la variabilidad en un proceso de fabricación está bajo control estadístico. Explica cómo construir un gráfico X-barra R para variables y cómo interpretarlo usando las reglas de Nelson para identificar puntos que indican variabilidad no aleatoria que requiere examinar las causas.
El documento describe los conceptos básicos del control estadístico de procesos. Explica que se utiliza para medir y controlar la variabilidad en los procesos de producción mediante la recolección y análisis de datos. Detalla los diferentes tipos de gráficos de control que se usan para identificar las causas de variación y asegurar que los procesos permanezcan bajo control.
El documento describe las funciones y consideraciones clave en el diseño y operación de una bodega o almacén logístico. Explica que una bodega almacena temporalmente mercancías y debe organizar el espacio de acuerdo al tipo y volumen de productos. También cubre temas como la clasificación y codificación de artículos, el diseño de pasillos y estantes, y los controles necesarios para una gestión eficiente de inventarios.
Este documento presenta un ejemplo de cómo usar una carta de control p para monitorear la proporción de lámparas defectuosas producidas. Se calculan inicialmente los límites de control usando todos los datos, identificando 3 puntos fuera del rango. Al descartar esos subgrupos y recalcular los límites, aún queda 1 punto fuera. Al descartar subgrupos adicionales y recalcular por tercera y cuarta vez, no quedan puntos fuera, indicando que el proceso ahora parece estar bajo control.
El documento describe el uso del gráfico de control C para analizar la variabilidad en el número de defectos encontrados en muestras de producción. Se presentan dos ejemplos de cómo construir y analizar el gráfico de control C para datos de defectos en tarjetas electrónicas y mesas de madera. En ambos casos, el gráfico muestra que el proceso se encuentra dentro de los límites de control.
Este documento presenta conceptos clave sobre control estadístico de la calidad y Seis Sigma. Explica términos como variables de entrada y salida, calidad, satisfacción del cliente, productividad, eficiencia, variabilidad y más. También describe el pensamiento estadístico, el ciclo de calidad PHVA y aportes de Edwards Deming y Joseph Juran. Finalmente, incluye preguntas sobre estos temas para evaluar la comprensión del lector.
02 b. cursoarena 2_panelbasico_consoluciondeejercicios (1)-para la clasemiroslava vidal
Este documento presenta ejemplos de cómo modelar diferentes procesos productivos utilizando el software de simulación ARENA. Incluye la creación de entidades, recursos, colas, asignación de atributos y costos, y el uso de módulos lógicos para dividir y direccionar el flujo. También explica cómo generar estadísticas de tiempo, costos y utilización de recursos.
Este documento presenta varios problemas y ejercicios relacionados con conceptos estadísticos como tendencia central, variabilidad, capacidad de proceso, límites de especificación y control estadístico de procesos. Se definen conceptos como media, moda y mediana y se ilustran diferentes tipos de procesos a través de gráficas. Los ejercicios abordan temas como el efecto de datos raros en la media, cálculo de límites reales de procesos, y análisis de procesos para determinar si cumplen
LOCALIZACION DE UNIDADES DE EMERGENCIA PARA UNA PLANTA IND.Estephany Ovando
Este documento describe los factores clave a considerar en la planificación y diseño de la distribución de instalaciones industriales. Explica que la localización de unidades, equipos, personal y servicios debe maximizar la eficiencia y productividad considerando el volumen y flujo de materiales, maquinaria requerida, características de la mano de obra, necesidad de movimiento y espacio para esperas. Además, destaca la importancia de considerar servicios auxiliares, las limitaciones del edificio, y la necesidad de diseñar con flexibilidad para
Control estadistico procesos para mejora de la performanceDaniel Remondegui
El documento describe los fundamentos del Control Estadístico de Procesos. Explica que los procesos industriales presentan variabilidad debido a factores aleatorios, y que el objetivo es reducir esta variabilidad o mantenerla dentro de límites. También describe conceptos como la distribución normal, el Teorema del Límite Central y cómo se distribuyen las medias muestrales. Finalmente, explica las condiciones necesarias para aplicar gráficos de control y cómo identificar causas especiales mediante pruebas estadísticas.
Este documento describe el Análisis de Modos y Efectos de Falla (AMEF), una técnica para prevenir defectos mediante la detección anticipada de posibles modos de falla. El AMEF identifica modos de falla potenciales, evalúa su severidad, ocurrencia y capacidad de detección, y clasifica los riesgos para enfocarse en la prevención de problemas. Se aplica tanto a diseños como procesos de manufactura. El documento explica el procedimiento para realizar un AMEF, incluyendo la determinación del área a anal
Este documento describe los procesos clave de recepción, almacenamiento, inventario y despacho de productos en un almacén. Incluye las funciones principales como la recepción de mercancías, su inspección, almacenamiento siguiendo principios como FIFO, realización de inventarios físicos, y el despacho de pedidos al cliente.
El documento proporciona una introducción al método Seis Sigma, incluyendo sus definiciones, metodología y etapas. Seis Sigma es una metodología estadística para la mejora de procesos que busca reducir la variabilidad y los defectos, con el objetivo de lograr un nivel de calidad de 3.4 defectos por millón. Siguiendo la metodología DMAIC, se enfoca en definir, medir, analizar, mejorar y controlar los procesos para eliminar las causas de los defectos.
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Este documento presenta un cuadro comparativo de herramientas estadísticas de control de calidad como hojas de control, histograma, diagrama de Pareto, diagrama de causa-efecto, estratificación, diagrama de dispersión y gráficas de control. Define cada herramienta y describe sus características y diferencias para ayudar a identificar y resolver problemas de calidad.
Un sistema de manufactura flexible (FMS) consiste en un grupo de estaciones de procesamiento interconectadas, predominantemente máquinas herramientas CNC, manejadas automáticamente. Un FMS puede procesar una variedad de partes simultáneamente bajo control NC. Los objetivos de un FMS incluyen incrementar la utilización del equipo, reducir inventarios y tiempos de ciclo, y facilitar la adaptación a cambios.
1) La única meta de una organización según Goldratt es ganar dinero ahora y en el futuro. 2) Goldratt propone tres parámetros clave para medir el progreso hacia esta meta: utilidad neta, rentabilidad y liquidez. 3) También propone tres parámetros de explotación para niveles operativos: ingresos netos, inventario y gastos de operación, siendo los ingresos netos el parámetro más importante.
Este documento presenta un curso de simulación dividido en 16 semanas. La primera parte introduce conceptos básicos de simulación como modelado de eventos discretos, tipos de simulaciones, y ventajas y desventajas de la simulación. La segunda parte cubre temas como modelado detallado de operaciones, programación de recursos, y medición de desempeño. La tercera parte trata sobre simulación de inventarios, análisis estadísticos, y presentación de trabajos. El curso utiliza el software Arena para la experimentación de simul
♦ Teoria graficas de control por atributo (1)Luis Zavala
El documento describe los diferentes tipos de gráficas de control, incluyendo gráficas de control por variables y por atributos. Explica que las gráficas de control por atributos se basan en frecuencias de una variable cualitativa como el número de unidades defectuosas. También describe cómo construir gráficas de control específicas como la gráfica p, que representa el porcentaje de fracción defectiva, y la gráfica np, que grafica las unidades disconformes cuando el tamaño de muestra es constante.
Ejercicios del capitulo 15 y 17 de Calidad y productividadarelycl
Este documento resume un informe sobre Seis Sigma y muestreo aleatorio. 1) Explica conceptos clave como Seis Sigma, DMAIC y roles como Master Black Belt y Green Belt. 2) Presenta preguntas y ejercicios sobre métricas como DPU, DPO y DPMO y cómo aplicar cinco porqués para encontrar causas raíz. 3) Describe la importancia de medir la línea base y distinguir entre Ys (resultados) y Xs (causas) en un proyecto Seis Sigma.
El documento describe la importancia de las listas de materiales (BOM) para especificar los componentes de un producto complejo y organizar la producción. Un BOM incluye un código único para cada componente y los organiza en niveles descendientes desde el producto final (nivel 0) hasta los materiales y componentes de nivel más bajo. Las BOM son fundamentales para el sistema de información de programación y control de producción, facilitando el conocimiento y costo de todos los materiales y el control de existencias.
El documento introduce los gráficos de control y las reglas de Nelson para determinar si la variabilidad en un proceso de fabricación está bajo control estadístico. Explica cómo construir un gráfico X-barra R para variables y cómo interpretarlo usando las reglas de Nelson para identificar puntos que indican variabilidad no aleatoria que requiere examinar las causas.
El documento describe los gráficos de control, incluyendo su objetivo de monitorear procesos de producción e identificar inestabilidad. Explica cómo construir un gráfico de control mediante la recolección y análisis de datos en subgrupos, y calculando límites de control para identificar variaciones significativas que requieren acción correctiva. Finalmente, detalla diferentes patrones anormales y sus posibles causas, como puntos fuera de límites, cambios repentinos en el promedio o tendencias.
Este documento proporciona información sobre el control estadístico de procesos. Explica conceptos clave como la variabilidad y sus tipos, y los beneficios del control de variación. También describe las Reglas Occidentales Eléctricas y las Reglas de Nelson, que son reglas de decisión para detectar condiciones fuera de control en gráficos de control. Finalmente, explica cómo interpretar cada gráfico de acuerdo con las diferentes reglas cuando hay variaciones en los datos.
Control EstadíStico De Procesos (Spc) Usando Cartas De Controlrilara
El documento introduce el concepto de control estadístico de procesos (SPC) usando cartas de control. Explica que las cartas de control son herramientas gráficas para monitorear procesos y tomar decisiones sobre su capacidad y posibles mejoras. También cubre temas como las fuentes de variación, los principios estadísticos en las que se basan las cartas de control, y cómo analizar patrones para determinar si un proceso está fuera de control.
Manejo de resultados fuera de especificaciones y tendenciaNombre Apellidos
Manejo de resultados fuera de especificaciones y tendencia, en donde veremos temas de interés como: introducción, antecedentes, armonización de conceptos, responsabilidades del analista, responsabilidades del supervisor, investigaciones en microbiología, entre otros.
Diagnosticar problemas y posteriormente dar seguimiento a la mejora de los procesos de una industria de productos, mediante el uso de las herramientas de calidad total. Así mismo, ayudara con las herramientas básicas para percibir, entender y buscar objetivamente la necesidad del cambio, y facilitar el proceso de comunicación en el interior de la organización/firma.
Este documento presenta los conceptos básicos de regresión y correlación simple. Explica cómo utilizar diagramas de dispersión para visualizar la relación entre dos variables, e identificar si la relación es lineal, curvilínea, directa o inversa. También describe cómo utilizar la ecuación de regresión para predecir valores futuros y medir el grado de relación lineal entre dos variables mediante el análisis de correlación. Finalmente, detalla los pasos para realizar un análisis de regresión simple y calcula el error estándar de estimación.
El documento provee una introducción a Seis Sigma y sus herramientas. Explica la historia y misión de Seis Sigma, sus niveles y componentes básicos. Luego describe varias herramientas de mejora de calidad como diagramas de flujo de procesos y diagramas de Pareto. Compara la calidad tradicional con Seis Sigma y provee un ejemplo de aplicación relacionado con ventas.
Estas imágenes representan escenas de violencia doméstica como un padre golpeando a la madre mientras los niños observan asustados, y una niña con la mano de un padre o madre en su cara, lo que sugiere abuso a menores.
El documental explora los últimos 500 años del Imperio Romano desde su apogeo hasta las primeras invasiones bárbaras, analizando las razones de su caída. Reconstruye ciudades antiguas y sitios históricos con técnicas de 3D para ofrecer una perspectiva de investigación que valora tanto los aspectos positivos como negativos de la civilización romana. La producción involucró a emisoras de Francia, Japón y productoras españolas con un costo de tres millones de euros.
El documento describe el proceso de prueba de hipótesis, incluyendo plantear una hipótesis nula y alternativa, seleccionar un nivel de significancia, y realizar cinco pasos para probar la hipótesis. También explica conceptos como intervalo de confianza y cómo se pueden construir intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales como la media o proporción.
El documento habla sobre la estimación de historias de usuario y casos de prueba para un proyecto de software. Menciona que dividir las historias por complejidad y luego estimar es una buena forma de hacerlo de manera rápida. También recomienda usar Planificación de Póker para la estimación y proporciona una tabla típica de valores de historia de usuario.
El Carnaval de Bry es un festival anual que se celebra en la ciudad de Bry, Gales. Durante el festival, que dura varios días, hay desfiles, concursos de disfraces y eventos musicales en las calles de la ciudad. El punto culminante es el desfile del domingo, donde participan miles de personas disfrazadas bailando y celebrando.
Este documento describe conceptos básicos relacionados con eventos aleatorios y probabilidad. Define evento, variable aleatoria y espacio muestral. Explica que un espacio muestral es el conjunto de todos los resultados posibles de un experimento aleatorio y que los espacios muestrales pueden ser discretos o continuos. También presenta ejemplos para ilustrar estas ideas y técnicas de conteo para cuantificar eventos.
El referéndum en Italia sobre la energía nuclear obtuvo una participación superior al 57% de los votantes, lo que es suficiente para que sea vinculante. Los resultados mostraron un abrumador 95% en contra de la energía nuclear, lo que pone fin a los intentos del gobierno de Berlusconi de promover esta fuente de energía en Italia.
Nayareth Salinas es una profesora de educación básica que imparte clases de lenguaje, matemáticas, ciencias sociales y naturales a estudiantes de primero a cuarto grado en el colegio Juan Pablo Duarte de Providencia. Se graduó de la Universidad Católica y lleva cinco años enseñando. Se caracteriza por preocuparse por el aprendizaje de sus alumnos, ser constante, utilizar un enfoque constructivista y tener una personalidad cariñosa y lúdica e integradora.
Este documento presenta la información personal y profesional de Beatriz Bermúdez Lapuente. Detalla su educación, que incluye una licenciatura en Publicidad y Relaciones Públicas y una diplomatura en Turismo, así como cursos complementarios en marketing hotelero y redes sociales. También describe su experiencia laboral como azafata y recepcionista, e incluye información sobre sus habilidades lingüísticas e informáticas.
Este documento resume las reglas de Western Electric y Nelson para detectar condiciones fuera de control en gráficos de control estadístico. Explica cada regla y cómo interpretar diferentes tipos de variación en los gráficos. Las reglas identifican patrones que indican la necesidad de investigar causas asignables que afectan el proceso.
El documento presenta un guion para un video sobre variabilidad estadística. Se define la variabilidad y sus tres tipos. Se explican las medidas de variabilidad como la varianza y desviación estándar, así como el coeficiente de variación. Finalmente, se describen las reglas de Nelson y Western Electric para identificar puntos de control.
Este documento presenta información sobre variabilidad, Western Electric Rules y Nelson Rules. 1) Se define la variabilidad y se explican sus tipos y factores que la afectan. 2) Se describen las Western Electric Rules como reglas de decisión para detectar condiciones fuera de control en gráficos de control y se enumeran sus 4 reglas. 3) Se explican las Nelson Rules como un método para determinar si una variable está fuera de control y se enumeran sus 8 reglas.
Este documento presenta un resumen de tres temas discutidos por Yovana y Luis Enrique de la Universidad Tecnológica de Torreón: 1) variabilidad, que se refiere a las diferencias en el comportamiento de los fenómenos debido a factores no controlables; 2) Western Electric Rules, que son reglas para detectar condiciones fuera de control en gráficos de control; y 3) Nelson Rules, que son un método para determinar si una variable medida está fuera de control basado en el valor medio y la desviación estándar de las mue
Este documento presenta un resumen de tres temas discutidos por Yovana y Luis Enrique de la Universidad Tecnológica de Torreón: 1) variabilidad, que se refiere a las diferencias en el comportamiento de los fenómenos debido a factores no controlables; 2) Western Electric Rules, que son reglas para detectar condiciones fuera de control en gráficos de control; y 3) Nelson Rules, que son un método para determinar si una variable medida está fuera de control basado en el valor medio y la desviación estándar de las mue
Las medidas de variabilidad muestran qué tan alejadas están las puntuaciones de una variable de la media, cuanto mayor es el valor más variable es la distribución. Existen dos tipos de variabilidad, la identificable y la aleatoria. La calidad de un producto depende de su variabilidad, a menor variabilidad mejor calidad. Las reglas de Western Electric y Nelson establecen límites de variabilidad para identificar procesos fuera de control.
Aquí tenemos un breve avance de lo que va a hacer el video sobre la variabilidad, haciendo también mención en lo que son las Nelson Rules y Western Electric Rules
Este documento resume los conceptos de variabilidad, reglas de Nelson y reglas de Western Electric presentados en un video sobre control estadístico de procesos. Explica que la variabilidad es inherente a los procesos y debe medirse y controlarse para garantizar la calidad. Describe las reglas de Western Electric para detectar puntos de datos fuera de control en gráficos de control y las reglas de Nelson para determinar si una variable está fuera de control.
La variabilidad en los procesos es importante de medir y controlar para garantizar la calidad del producto o servicio. Múltiples factores como el mantenimiento de maquinaria, condiciones de trabajo y factores internos y externos pueden causar variabilidad. La desviación estándar es una forma sencilla de medir la variabilidad y detectar cuando un proceso está fuera de control. Las reglas de Western Electric y de Nelson se utilizan para analizar gráficos de control y determinar si la variabilidad actual es normal o si hay causas que requieren corre
Este documento describe medidas de variación y distribución de datos. Explica que las medidas de variación indican qué tan concentrados o dispersos están los datos en relación a las medidas de tendencia central. Describe la curva normal y sus propiedades, incluyendo que aproximadamente el 68% y 95% de los valores caen dentro de 1 y 2 desviaciones estándar de la media, respectivamente. También define el sesgo y explica los sesgos positivo y negativo.
Este documento presenta un resumen de un video sobre la variabilidad en los procesos de calidad. El video incluye una introducción de los presentadores Amairani López Arellano y Eduardo Barco, seguido de preguntas y respuestas sobre la definición de variabilidad, los tipos de variabilidad y sus causas, la importancia de medir la variabilidad y cómo afecta a la calidad. También se explican las reglas de Western Electric y Nelson para medir y controlar la variabilidad.
Este documento presenta un guion de video sobre la variabilidad en los procesos de calidad. Dos estudiantes, Amairani López Arellano y Eduardo Barco Aranda, discuten los tipos de variabilidad, su importancia y cómo afecta la calidad. También explican cómo medir la variabilidad y las reglas de Western Electric y Nelson para el control estadístico de procesos. El video proporciona ejemplos claros de los conceptos clave de variabilidad en la calidad.
Este documento describe diferentes medidas de dispersión estadísticas como el rango, la desviación típica, la varianza y el coeficiente de variación. Explica que la desviación típica es la raíz cuadrada de la varianza y cómo se calcula. También define la varianza como la media aritmética del cuadrado de las desviaciones respecto a la media y explica que el coeficiente de variación es la desviación típica dividida por la media.
Este documento presenta conceptos básicos de estadística descriptiva como medidas de tendencia central (media, mediana, moda), medidas de dispersión (varianza, desviación estándar), y representaciones gráficas de datos (diagramas de dispersión, histogramas, ojivas). Explica cómo calcular y entender estas medidas para resumir y analizar conjuntos de datos.
Este documento describe la distribución normal y su uso en psicología. Explica que muchas variables psicológicas siguen esta distribución y por eso se usa como modelo. Detalla las características de la curva normal como su simetría y forma de campana. También explica cómo transformar puntuaciones directas en puntuaciones típicas usando la media y desviación estándar para hacer grupos comparables.
Este informe final de estadística presenta los resultados del análisis de 8 variables: sexo, año de nacimiento, trabajo, fumar tabaco, peso, altura, gasto de móvil y transporte. Para cada variable, se muestran tablas de frecuencias, estadísticos de tendencia central, posición y dispersión, así como gráficos. Las variables se clasifican como cualitativas o cuantitativas y se describen sus principales estadísticos.
3 medidas de tendencia central y de dispersionrbarriosm
Este documento presenta información sobre medidas estadísticas descriptivas como la media, mediana, moda, cuartiles, desviación estándar y varianza. Explica que las medidas de tendencia central como la media solo proporcionan información parcial y deben estar acompañadas de medidas de dispersión. También define conceptos como la varianza, que cuantifica cuán dispersos están los valores de una distribución con respecto a la media.
Este documento presenta una introducción a los conceptos básicos de variables, escalas de medición, estadísticas descriptivas como la moda, media y mediana, pruebas de hipótesis paramétricas como la prueba t y análisis de varianza, y pruebas no paramétricas como la prueba de Mann-Whitney y Wilcoxon. También explica cómo determinar si los datos siguen una distribución normal y el significado de los valores de significancia estadística.
El documento describe las diferencias entre pruebas paramétricas y no paramétricas. Las pruebas paramétricas hacen suposiciones sobre los parámetros de la población y distribución normal de los datos, mientras que las pruebas no paramétricas no hacen estas suposiciones. Algunas de las pruebas estadísticas más utilizadas mencionadas incluyen la prueba t, ANOVA, correlación de Pearson, y prueba de Ji cuadrada.
Este documento resume los hallazgos de una práctica de mejora continua en una empresa. Identificó varias "mudas", o desperdicios, en los procesos de la empresa a través de acciones correctivas. Aunque no se cumplió el objetivo de tiempo y calidad en la primera corrida, las mejoras de otros equipos mejoraron la situación y mostraron cómo identificar y eliminar desperdicios en una empresa.
Una hoja de control o checklist es una lista de verificación que contiene criterios de comprobación en forma de lista para garantizar que nada salga mal en un proceso industrial u otro tipo de proceso. Lo mejor es elaborar la lista de comprobación de forma secuencial para asegurarse de que ningún detalle importante quede sin verificar marcando o incluyendo los diversos puntos en la lista.
Este documento presenta un resumen de tres oraciones sobre el tema de Control Estadístico del Proceso. El profesor es el Lic. Edgar Mata Ortiz y el alumno es Christian Michel Álvarez Ramírez de la clase 3 "c". El documento contiene una lista de 50 palabras en inglés con sus traducciones al español relacionadas con estadística y procesos de control.
El documento habla sobre los intervalos de confianza. Explica que un intervalo de confianza es un rango de valores en el que se espera que se encuentre un parámetro poblacional desconocido, con una determinada probabilidad de acierto. Luego detalla cómo se construyen los intervalos de confianza para la media de una población y para una proporción, basándose en datos muestrales y en el nivel de confianza deseado.
Este documento explica los conceptos básicos de las pruebas de hipótesis. Se define una prueba de hipótesis como un procedimiento para determinar si una propiedad de una población es compatible con una muestra observada. Explica los errores tipo I y II y cómo diseñar pruebas para minimizarlos. También cubre temas como hipótesis nulas, alternativas, estadísticos de prueba, regiones de rechazo y potencia de una prueba.
1. El documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad incluyendo distribución de Bernoulli, distribución de Poisson, distribución binomial, distribución gamma y distribución t-Student.
2. Se proporcionan ejemplos numéricos para calcular probabilidades usando cada una de estas distribuciones.
3. Los ejemplos cubren temas como lanzar dados, sacar boletos premiados, problemas en registros contables, tiempo de reparación y supervivencia de pacientes.
El documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial, Poisson, normal y gamma. Incluye un ejemplo de una variable aleatoria binomial para calcular la probabilidad de obtener más caras que cruces al lanzar una moneda cuatro veces. También presenta un ejemplo de Poisson para calcular la probabilidad de recibir un cierto número de cheques sin fondos.
El documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad como Bernoulli, binomial, Poisson, normal y gamma. Incluye un ejemplo de una variable aleatoria normal donde se analiza si la duración promedio de 25 focos cumple con las afirmaciones del fabricante.
1. El documento presenta ejemplos de diferentes distribuciones de probabilidad incluyendo distribución de Bernoulli, distribución binomial, distribución de Poisson, distribución gamma y distribución t-Student.
2. Se resuelven problemas estadísticos utilizando estas distribuciones como calcular probabilidades con diferentes parámetros.
3. Los ejemplos cubren temas como lanzar dados, sacar boletos premiados, problemas de producción y tiempo de reparación.
Este documento introduce varias distribuciones de probabilidad comúnmente usadas. Describe la distribución de Bernoulli como una distribución discreta que toma valores de 1 o 0 dependiendo de si ocurre o no un suceso con probabilidad p. Luego explica la distribución binomial para experimentos repetidos con dos resultados posibles. Finalmente, resume las distribuciones de Poisson y normal, indicando que Poisson modela eventos aleatorios en el tiempo y que la normal tiene una forma de campana.
Este documento presenta los pasos para calcular medidas estadísticas como la media aritmética, desviación estándar, varianza y desviación media a partir de datos agrupados. Primero se muestra una tabla con intervalos de clases, marcas de clase, frecuencias absolutas y relativas. Luego se explica cómo calcular la media aritmética agregando una columna para multiplicar la marca de clase por la frecuencia. También se calcula la desviación media sumando las diferencias absolutas entre cada marca de clase y la media. Finalmente, se determin
Los mapas mentales son un método eficaz para extraer y memorizar información mediante la creación de diagramas coloridos y organizados radialmente en torno a un núcleo central. Permiten convertir listas de datos en representaciones visuales lógicas y creativas que reflejan cómo funciona el cerebro humano para procesar y retener información. Todos los mapas mentales comparten una estructura orgánica que utiliza líneas, símbolos, palabras e imágenes para ilustrar conceptos sencillos.
Este documento presenta información sobre conceptos básicos de probabilidad y estadística, así como métodos para contar posibilidades y calcular probabilidades. Explica definiciones de probabilidad y estadística, métodos de conteo como diagramas de árbol, permutaciones, combinaciones y cómo calcular probabilidades para experimentos simples y compuestos. También cubre cómo aplicar el principio de multiplicación para determinar el número total de posibilidades en situaciones compuestas.
El documento explica los pasos para calcular las frecuencias de datos agrupados. Primero se determinan las marcas de clase y los intervalos de cada clase. Luego se cuentan las frecuencias absolutas de cada clase. Después se calculan las frecuencias acumuladas sumando las frecuencias absolutas. Finalmente, se dividen las frecuencias absolutas entre el número total de datos para obtener las frecuencias relativas.
El documento explica los pasos para calcular las frecuencias de un conjunto de datos agrupados: 1) calcular las marcas de clase para cada intervalo, 2) determinar las frecuencias absolutas contando los datos en cada intervalo, 3) calcular las frecuencias acumuladas sumando las frecuencias absolutas, y 4) determinar las frecuencias relativas dividiendo las frecuencias absolutas por el número total de datos. Estos cálculos permiten representar gráficamente la distribución de frecuencias de los datos.
Este documento explica cómo obtener intervalos reales a partir de intervalos aparentes mediante el cálculo de la mitad de la diferencia entre el límite inferior del segundo intervalo y el límite superior del primero. Esto se resta y suma a los límites de cada intervalo para generar una tabla de intervalos reales.
Este documento explica cómo obtener intervalos reales a partir de intervalos aparentes. Primero se resta el segundo dato del límite inferior al primer dato del límite superior para cada intervalo, y se divide el resultado entre dos. Luego, ese valor se resta y suma a los límites inferiores y superiores respectivamente para generar la tabla de intervalos reales.
El documento explica paso a paso cómo obtener los intervalos aparentes a partir de una tabla de datos. Primero se identifican el valor máximo y mínimo, luego se calcula el rango como la diferencia entre estos valores. El rango se divide entre el número de intervalos para determinar el tamaño de cada intervalo, y con esto se genera la tabla de intervalos aparentes con sus límites inferior y superior.
1. Procesos Industriales Área Manufactura
Materia: Estadística
Guion Ideografico
Docente: Lic. Edgar Gerardo Mata Ortiz
Equipo: Christian Michel Álvarez Ramírez
Sonia Patricia Almanza
2. Christian-INTRODUCTION
The control process begins with understanding its variability, therefore it is important to
know all about it. We talk about variability and also talked some statistical control rules
and Nelson Western Electric rules
Sonia-INTRODUCCIÓN
El control de un proceso empieza con la comprensión de su variabilidad, por lo tanto es
importante es conocer todo sobre ella. Les hablaremos acerca de variabilidad y también
hablamos algo de control estadístico Western electric rules y Nelson rules
1. Christian-What is variability?
Name given to differences in the behavior of all phenomena
observable that is repeated under the same conditions, due to changes in factors not
controllable, which influence it.
Sonia-¿Que es variabilidad?
Nombre que se da a las diferencias en el comportamiento de todo fenómeno
observable que se repite bajo iguales condiciones, debidas a cambios en factores no
controlables, que influyen sobre él.
2. Sonia-How is the variability in the statistics?
Usually used as a measure of the population standard deviation and standard
deviation is denoted.
Christian-¿Cómo se usa la variabilidad en la estadística?
Habitualmente se usa como medida de la desviación típica poblacional y se denota
desviación estándar.
3. Christian-What are the different measures of variability?
Is the range, mean deviation, standard deviation, variance.
Sonia-¿Cuáles son las distintas medidas de variabilidad?
Es el rango, desviación media, desviación estándar, varianza.
4. Christian-What is the purpose of the variability?
3. Measuring the magnitude of the deviations of the values of the variable with respect
to the central value of the distribution
Sonia-¿Cuál es el objetivó de la variabilidad?
Medir la magnitud de los desvíos de los valores de la variable con respecto al valor
central de la distribución
5. Christian-What is the best measure of variability?
Standard devitation
Sonia-¿Cuál es la mejor medida de la variabilidad? La desviación estándar.
Christian-Western electric rules.
These are the decision rules for detecting "out of control" or not random under conditions of
control charts
Sonia-Western electric rules.
Estas son las reglas de decisión para la detección de “fuera de control” o no al azar en las
condiciones de los gráficos de control.
Western electric rules:
1. Christian-Any single data point falls outside the 3σ limit from the centerline (i.e., any point
that falls outside Zone A, beyond either the upper or lower control limit)
Sonia-Cualquier punto de datos está fuera del límite de 3σ de la línea central (es decir, cualquier
punto que cae fuera de la zona A, más allá de cualquier límite de control superior o inferior)
2. Christian-Two out of three consecutive points fall beyond the 2σ limit (in zone A or beyond),
on the same side of the centerline.
Sonia-Dos de cada tres puntos consecutivos caen más allá del límite 2σ (en la zona A o más allá),
en el mismo lado de la línea central
3. Sonia-Four out of five consecutive points fall beyond the 1σ limit (in zone B or beyond), on
the same side of the centerline
Christian-Cuatro de los cinco puntos consecutivos caen más allá del límite 1σ (en la zona B o más
allá), en el mismo lado de la línea central
4. 4. Sonia-Nine consecutive points fall on the same side of the centerline (in zone C or beyond)
Christian-Nueve puntos consecutivos caen en el mismo lado de la línea central (en la zona C o más
allá)
Cualquier punto de datos está fuera del límite de 3σ
Regla de la línea central (es decir, cualquier punto que
1 cae fuera de la zona A, más allá de cualquier límite
de control superior o inferior)
Dos de cada tres puntos consecutivos caen más
Regla
allá del límite 2σ (en la zona A o más allá), en el
2
mismo lado de la línea central
Cuatro de los cinco puntos consecutivos caen más
Regla
allá del límite 1σ (en la zona B o más allá), en el
3
mismo lado de la línea central
5. Regla Nueve puntos consecutivos caen en el mismo lado
4 de la línea central (en la zona C o más allá)
Christian- Nelson rules.
Nelson rules are a method in process control of determining if some measured variable is out of
control (unpredictable versus consistent). Rules, for detecting "out-of-control" or non-random
conditions were first postulated by Walter A. Shewhart.
Sonia-Nelson rules.
Nelson rules son un método en el control del proceso de determinar si alguna variable que se mide
está fuera de control (impredecible frente consistente). Reglamento, para la detección de "fuera de
control" o las condiciones no aleatorias se postuló por primera vez por Walter A. Shewhart
Nelson rules:
1. Christian-One point is more than 3 standard deviations from the mean. One sample is
grossly out of control
Sonia-Un punto es más de 3 desviaciones estándar de la media.Una muestra (dos muestra
en este caso) es grande fuera de control.
2. Christian-Nine (or more) points in a row are on the same side of the mean. Some prolonged
bias exist
Sonia-Nueve (o más) puntos en una fila están en el mismo lado de la media. Algunos
prolongada sesgo existe.
3. Sonia-Six (or more) points in a row are continually increasing (or decreasing). A trend exists
Christian-Seis (o más) puntos en una fila son continuamente creciente (o decreciente).Una
tendencia existe.
4. Sonia-Fourteen (or more) points in a row alternate in direction, increasing then
decreasing.This much oscillation is beyond noise.This is directional and the position of the
mean and size of the standard deviation do not affect this rule.
6. Christian-Catorce (o más) puntos en una fila se alternan en la dirección, aumentando luego
decreciente.Esta mucho oscilación está más allá de ruido .
Esto es direccional y la posición de la media y el tamaño de la desviación estándar no
afectan a esta regla.
5. Christian-Two (or three) out of three points in a row are more than 2 standard deviations
from the mean in the same direction.There is a medium tendency for samples to be
mediumly out of control.The side of the mean for the third point is unspecified.
Sonia-Dos (o tres) de tres puntos en una fila más de 2 desviaciones estándar de la media
en la misma dirección.Hay una tendencia medio para las muestras a ser medianamente
fuera de control.El lado de la media para el tercer punto no está especificado.
6. Christian-Four (or five) out of five points in a row are more than 1 standard deviation from
the mean in the same direction.There is a strong tendency for samples to be slightly out of
control.
The side of the mean for the fifth point is unspecified.
Sonia-Cuatro (o cinco) de cada cinco puntos en una fila más de 1 desviación estándar de
la media en la misma dirección.Hay una fuerte tendencia a que las muestras a ser
ligeramente fuera de control.El lado de la media para el quinto punto es indeterminada.
7. Christian-Fifteen points in a row are all within 1 standard deviation of the mean on either
side of the mean. With 1 standard deviation, greater variation would be expected.
Sonia-Quince puntos en una fila están todos dentro de una desviación estándar de la
media a cada lado de la media. Con desviación estándar 1, una mayor variación que cabría
esperar.
8. Sonia-Eight points in a row exist with none within 1 standard deviation of the mean and the
points are in both directions from the mean. Jumping from above to below whilst missing
the first standard deviation band is rarely random.
Christian-Ocho puntos en una fila existen con ninguno dentro de una desviación estándar
de la media y los puntos son en ambas direcciones de la media.Salto desde arriba a abajo
mientras que falta la primera banda desviación estándar es raramente aleatoria.
7. Regla Descripción Ejemplo de tabla Problema que se indica
Un punto es más
Una muestra (dos muestra
Regla de 3 desviaciones
en este caso) es grande
1 estándar de la
fuera de control.
media.
Nueve (o más)
Regla puntos en una fila Algunos
2 están en el mismo prolongada sesgo existe.
lado de la media.
Seis (o más)
puntos en una fila
Regla
son continuamente Una tendencia existe.
3
creciente (o
decreciente).
8. Esta mucho oscilación está
más allá de ruido .
Catorce (o más)
puntos en una fila
Regla se alternan en la Esto es direccional y la
4 dirección, posición de la media y el
aumentando luego tamaño de la desviación
decreciente.
estándar no afectan a esta
regla.
Hay una tendencia medio
para las muestras a ser
Dos (o tres) de
medianamente fuera de
tres puntos en una
control.
fila más de 2
Regla
desviaciones
5
estándar de la
El lado de la media para el
media en la misma
dirección. tercer punto no está
especificado.
Hay una fuerte tendencia a
Cuatro (o cinco) que las muestras a ser
de cada cinco ligeramente fuera de
puntos en una fila control.
Regla más de 1
6 desviación
estándar de la El lado de la media para el
media en la misma quinto punto es
dirección.
indeterminada.
Quince puntos en
una fila están
todos dentro de Con desviación estándar 1,
Regla
una desviación una mayor variación que
7
estándar de la cabría esperar.
media a cada lado
de la media.
9. Ocho puntos en
una fila existen
con ninguno
Salto desde arriba a abajo
dentro de una
mientras que falta la
Regla desviación
primera banda desviación
8 estándar de la
estándar es raramente
media y los puntos
aleatoria.
son en ambas
direcciones de la
media.