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Probabilidad y Estadística en la Ingeniería de Procesos: Ejercicios Resueltos

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Ejercicios de Probabilidad y Estadística Aplicada a la Ingeniería de Procesos

3.- Para el estudio de ciertos accidentes laborales, se han definido los sucesos siguientes:

A = El accidente se produce por Acción insegura por parte del trabajador.

C = El accidente se produce por Condición insegura en el lugar de trabajo.

Se sabe que: P(A) = 0,36; P(C) = 0,28 y
= 0,12

a) Calcule la probabilidad de accidente por Acción insegura pero no por Condición insegura [P(A – C)].

P(A – C) = P(A) –

P(A – C) = Seguir leyendo “Probabilidad y Estadística en la Ingeniería de Procesos: Ejercicios Resueltos” »

Herramientas Estadísticas para la Gestión de Calidad: Optimización de Procesos

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Principales Herramientas

  • Tormenta de Ideas
  • Diagrama de Afinidad
  • Planilla de Inspección
  • Diagrama Causa-Efecto (Espina de Pescado)
  • Diagrama de Pareto
  • Diagrama de Flujo
  • Gráfico de Control
  • Diagrama de Dispersión
  • Análisis de Varianza

Tormenta de Ideas

Permite aprovechar el capital intelectual de un equipo al generar una lista de ideas sobre problemas o áreas de oportunidad, obteniendo con ella un diagnóstico.

Procedimiento:

  1. Definir un problema o temática a la vez.
  2. Elegir un moderador y un secretario.
  3. Proponer Seguir leyendo “Herramientas Estadísticas para la Gestión de Calidad: Optimización de Procesos” »

Conceptos Básicos de Probabilidad y Distribuciones: Una Introducción Completa

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Conceptos Básicos de Probabilidad

Aleatoriedad: Imposibilidad de predecir. Existe una forma de describir el comportamiento de la población en estudio gracias a la distribución de probabilidades, que distribuye probabilidades entre los valores y describe el comportamiento esperado de la variable. La variable aleatoria cuantifica los resultados posibles de un experimento aleatorio.

Experimento Aleatorio

Cualquier ensayo o prueba que pueda repetirse un gran número de veces en condiciones homogéneas, Seguir leyendo “Conceptos Básicos de Probabilidad y Distribuciones: Una Introducción Completa” »

Ejercicios Resueltos de Probabilidad y Estadística con Statgraphics

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Problema 1

a)

Valor: -2, 0, 2, 4

Probabilidad: 0.15, 0.3, 0.35, 0.2

a.1) Determinar la función de probabilidad y la función de distribución acumulada y dibujar sus gráficas.

Función de probabilidad:

f(x) = 0.15 si x = -2; 0.3 si x = 0; 0.35 si x = 2; 0.2 si x = 4; 0 en el resto de casos. (Representación gráfica: eje x con los valores y eje y con la probabilidad de 0 a 1)

Función de distribución acumulada:

F(x) = 0 si x < -2; 0.15 si -2 ≤ x < 0; 0.45 si 0 ≤ x < 2; 0.8 si 2 ≤ x < Seguir leyendo “Ejercicios Resueltos de Probabilidad y Estadística con Statgraphics” »

Conceptos Clave de Estadística: Medidas de Dispersión, Centralización y Tipos de Variables

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Medidas de Dispersión

  • ¿Qué nos indican las medidas de dispersión? La proximidad de los datos a la media.
  • ¿Cuál es la medida de dispersión más útil e importante? La desviación típica.
  • ¿Cómo se denomina a la raíz cuadrada de la varianza? Desviación típica.
  • ¿Cómo se llama a la suma de todos los datos dividida entre el número total de datos? Media.
  • ¿Qué medida solo sirve para variables cuantitativas? Mediana.
  • ¿Cómo se denomina el valor de la variable que tiene mayor frecuencia? Moda. Seguir leyendo “Conceptos Clave de Estadística: Medidas de Dispersión, Centralización y Tipos de Variables” »

Fundamentos de Estadística y Bioestadística: Conceptos Clave

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Fundamentos de Estadística y Bioestadística

ESTADÍSTICA: ciencia que estudia métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir y analizar datos, para realizar inferencias, cuyo carácter esencial es la variabilidad.

BIOESTADÍSTICA: estadística aplicada a la Biología y Ciencias de la Salud.

MÉTODO ESTADÍSTICO: proporciona las técnicas para llevar a cabo o la práctica aquellas etapas del método científico que requieren recolección y análisis de información.

Estadística Descriptiva Seguir leyendo “Fundamentos de Estadística y Bioestadística: Conceptos Clave” »

Conceptos Fundamentales de Matemáticas: Lógica, Conjuntos, Funciones y Estadística

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Lógica Proposicional y Tablas de Verdad

Cuadro de verdad

pq
VV
VF
FV
FF
  • La disyunción inclusiva (V), es todo V, excepto cuando ambas proposiciones son falsas (F + F = F).
  • La conjunción (Λ), es todo F, excepto cuando ambas proposiciones son verdaderas (V + V = V).
  • La implicación (→), es todo V, excepto cuando el antecedente es verdadero y el consecuente es falso (V + F = F).

Ejemplos:

Correlación de Pearson y Chi-Cuadrado: Asociación entre Variables

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Correlación de Pearson

El coeficiente de correlación de Pearson es una técnica que permite determinar la forma y significación de asociaciones entre dos variables continuas. El R de Pearson se aplica solo cuando las dos variables se asocian en forma lineal. Lo anterior se corrobora con un gráfico de dispersión. Por ejemplo, la asociación entre la variable tiempo de estudio y rendimiento académico. La asociación lineal existe cuando la nube de puntos toma una forma de línea. El coeficiente Seguir leyendo “Correlación de Pearson y Chi-Cuadrado: Asociación entre Variables” »

Muestreo: Tipos, Métodos y Estimación de Parámetros

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Muestreo

En ocasiones en que no es posible o conveniente realizar un censo, se selecciona una muestra, entendiendo por tal una parte representativa de la población. El muestreo es, por lo tanto, una herramienta de la investigación científica, cuya función básica es determinar qué parte de una población debe examinarse, con la finalidad de hacer inferencias sobre dicha población.

La Muestra

La muestra debe lograr una representación adecuada de la población, en la que se reproduzcan de la mejor Seguir leyendo “Muestreo: Tipos, Métodos y Estimación de Parámetros” »

Simulación: Modelado y Análisis de Sistemas Complejos

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Simulación

Herramienta que permite sacar conclusiones sobre el comportamiento de un sistema estudiando un modelo computacional del mismo.

Es un término muy amplio, en realidad un conjunto de enfoques para analizar problemas

  • Requiere MODELOS — problemas de validez
  • No es una solución analítica
  • No obtiene resultados exactos (malo)
  • Permite modelos complicados y realísticos (bueno)

Áreas de aplicación