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PGG 2
Importancia de la estadística
EstadísticaEstadística
DescriptivaDescriptiva
InferencialInferencial
- Agricultura- Biología- Negocios- Química - Comunicaciones- Economía- Educación- Electrónica- Medicina- Física- Psicología- Sociología- etc.
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PGG 3
Estadística descriptiva• Se relaciona principalmente con la recopilación,
presentación y descripción de datos.
Se refiere a la técnica de interpretar y usar valores resultantes de la estadística descriptiva para responder preguntas que no solo requieren del análisis directo sino del uso de la inducción para alcanzar conclusiones más generales.
Estadística inferencial
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PGG 4
Población, Muestra, Parámetros y Estadísticos
Parámetros generalmente desconocidos
Pobl
ació
n o
Uni
vers
o
Muestra
mss2
xss2
Estadísticos estimados
Inferir
Aleatoriamente
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PGG 5
Para analizar el comportamiento o distribución de un conjunto de datos, comúnmente se inicia calculando los estadístico básicos.
Algunos estadísticos que se pueden calcular son: Media, Mediana, Moda (medidas de tendencia central) Desviación Estándar, Rango, Coeficiente de Variación
(medidas de variabilidad)
Medidas de tendencia central y variabilidad
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PGG 6
Medidas de tendencia central
Media aritmética o promedio
X = X1 + X2 + X3 + . . . + Xn =
n
S Xj j = 1
n
n
MedianaEs un conjunto de números ordenados en orden de magnitud ascendente, es decir de menor a mayor; el dato que ocupa la posición central corresponde a la mediana.
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PGG 7
ModaEn un conjunto de números es el valor que ocurre con mayor frecuencia, es decir, es el valor más frecuente.
La moda puede no existir en la distribución e incluso puede tener 2 o más.
En el caso de una moda la distribución es unimodal; cuando existen dos modas es bimodal; tres modas, trimodal; y así sucesivamente.
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PGG 8
Medidas de dispersión o variabilidad
La dispersión o variabilidad de los datos intenta dar una idea de qué tan esparcidos se encuentran los datos en una distribución.
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PGG 9
Rango o amplitud
En un conjunto de datos el rango se define como la diferencia existente entre el valor máximo y el valor mínimo del conjunto de datos.
2,4,3,5,4,3,5,7,6,2,4,5,7,4
Rango = R = VALORmax - VALOR min
R = 7 - 2
R = 5
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PGG 10
Desviación estándar
La desviación estándar representa las desviaciones de cada uno de los números obtenidos con respecto a su media aritmética, dividido entre el total de datos menos 1. Se obtiene de la siguiente manera:
𝑆=√∑𝑖=1
𝑛
(𝑋 𝑖− 𝑋 )2
𝑛−1
Varianza
𝑆2=∑𝑖=1
𝑛
(𝑋 𝑖−𝑋 )2
𝑛−1
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PGG 11
ProblemaUn producto debe tener un % vol. de alcohol de 40%, con una tolerancia de ±5%. De los muestreos para evaluar la calidad se obtienen los siguientes datos:
41.77 39.28 40.31 34.03 38.89 42.7039.36 38.83 39.02 35.43 41.81 44.6539.67 42.12 45.22 42.23 38.80 39.5740.47 39.52 40.39 38.37 37.26 40.7542.83 41.66 42.94 38.67 42.69 40.5637.49 43.59 38.08 39.20 42.07 42.1639.70 40.38 41.47 41.84 39.48 37.9839.14 41.03 37.68 41.66 40.68 40.6741.75 39.81 42.71 39.83 38.17 41.8941.86 41.77 38.82 40.77 40.10 37.67
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PGG 12
Resultados estadísticos
Recuento 60Promedio 40.321Mediana 40.385Moda 41.77Varianza 4.299Desviación Estándar 2.073Coeficiente de Variación 5.14Mínimo 34.03Máximo 45.22Rango 11.19
![Page 13: Curso Estadística y Diseño de Análisis de Experimentos](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022061507/56813353550346895d9a6241/html5/thumbnails/13.jpg)
PGG 13
El promedio de % Volumen es 40.321, con esto puedo afirmar que, si se evalúan a otros 60 .
¿Se esperaría que el promedio fuera de 40.321?
¿Se esperaría que la desviación estándar fuera de 2.07?
![Page 14: Curso Estadística y Diseño de Análisis de Experimentos](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022061507/56813353550346895d9a6241/html5/thumbnails/14.jpg)
PGG 14
Regla empírica. Muchos de los datos que surgen en la práctica se ha observado.
• -S y +S está el 68%• ± 2S está el 95%• ± 3S el 99.7%
99.994 %
68.26 %
99.73 %
95.44 %
- 4 s + 4 s- 3 s
- 2 s - s+ 3 s
+ 2 s+ s
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PGG 15
• Regla empírica
± 3S el 99.7%
-3(S)=40.32-3*2.07=34.11
+3(S)=40.32+3*2.07=46.53
Intervalo [34.11, 46.53]
El 99.7% de la producción del producto tienen % volumen de 34.11 a 46.53
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PGG 16
Intervalo de confianza para la media poblacional
Sea es una muestra
aleatoria de tamaño
tomada de una población
normal con media y
varianza conocida.
Entonces un intervalo de
confianza del 100%(1-) para
esta dada por 𝒙−𝒁∝/𝟐𝝈√𝒏
≤𝝁≤𝒙+𝒁∝/𝟐𝝈√𝒏
Donde es el punto de la distribución normal estándar, que corresponde al nivel de confianza dado
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PGG 17
-
-
-
𝟑𝟗 .𝟕𝟗≤𝝁≤𝟒𝟎 .𝟖𝟓
0.05
0.01
*Investigación para el alumno: 1) Investigar el intervalo de confianza para la varianza poblacional.2) Procedimiento para la construcción de un histograma.3) Diagrama de caja o de bigotes.4) Resolver el problema 1 de estadística descriptiva, con el
intervalo de confianza para la media y la varianza.
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PGG 18
Histograma para el % de volumen de alcohol
45.043.542.040.539.037.536.034.5
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
VOLUMEN
Frecu
enci
a
Histograma de VOLUMEN
![Page 19: Curso Estadística y Diseño de Análisis de Experimentos](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022061507/56813353550346895d9a6241/html5/thumbnails/19.jpg)
PGG 19
Es una gráfica de barras la cual presenta en forma ordenada los datos del proceso con el propósito de determinar el comportamiento y distribución del proceso del que fueron tomados los datos.
Histograma
![Page 20: Curso Estadística y Diseño de Análisis de Experimentos](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022061507/56813353550346895d9a6241/html5/thumbnails/20.jpg)
PGG 20
Tipos de HistogramasEs posible obtener información útil sobre el estado de una población al momento de observar la forma del histograma.Las siguientes son formas típicas, las cuales podemos emplear como indicios en el análisis de un proceso.
Representa a un procesoestable en el cual los factoresde variación (6 M´s) son losúnicos que producen la variación del proceso.
1 2 3 4 5 6 7
5
10
15
TIPO GENERAL (Normal)
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PGG 21
1 2 3 4 5 6 7 8
5
10
15
TIPO BIMODAL (Doble pico)
1 2 3 4 5 6 7 8
5
10
15
TIPO PEINETA
Principalmente es el resultado de mediciones inadecuadas oregistros favorecidos.
Surge cuando dos característicasde trabajo totalmente diferentesse conjugan en un solo proceso deobservación.Ejemplo: turnos diferentes,
grupos diferentes, aulas distintas, etc.
![Page 22: Curso Estadística y Diseño de Análisis de Experimentos](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022061507/56813353550346895d9a6241/html5/thumbnails/22.jpg)
PGG 22
1 2 3 4 5 6 7 8
5
10
15
TIPO SESGO POSITIVO
1 2 3 4 5 6 7
5
10
15
TIPO JOTA ( Precipicio )
Es generado por fuentes externas al proceso, las cuales producen una tendencia de los datos a incrementarsu distancia respecto al valor centralde los datos.
Es generado de igual manera por causas externas, entre las que podemos mencionar la alteración de parámetros para ajustar un procesodentro de los límites de especificacióno de control establecidos.
![Page 23: Curso Estadística y Diseño de Análisis de Experimentos](https://reader033.vdocuments.pub/reader033/viewer/2022061507/56813353550346895d9a6241/html5/thumbnails/23.jpg)
PGG 23
Diagrama de Caja para el % Volumen de alcohol
45.0
42.5
40.0
37.5
35.0
VOLU
MEN
Gráfica de caja de VOLUMEN
*Tarea para el alumno: 1) Obtener e interpretar el histograma y diagrama de caja para el
problema 1.2) Realizar el análisis estadístico o exploratorio del problema 5.