Probabilidad y estadistica

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INSTITUTO TECNOLOGICO DE LERMA

MATERIA:
PROBABILIDAD Y ETADISTICA
Y CONTROL DE CALIDAD

TRABAJO:
TRABAJO DE EXAMEN GLOBAL

MAESTRO ASIGANDO:
ING.LUIS A. CANSINO CORDOVA

ALUMNO:
SERGIO OTONIEL MORENO HERNANDEZ

INDICE

1.1 Introducción.
1.2 Distribuciones de frecuencias e histogramas.
1.3 Medidas de Tendencia central y dispersión (media, moda, varianza y desviación estándar).2 Análisis de Regresión 2.1 Modelo de regresión lineal simple
2.1.1 Diagramas de dispersión.
2.1.2 Método de los mínimos cuadrados.
2.1.3 Análisis residual.
2.1.4 Correlación.
2.2 Modelos de regresión múltiple.
2.2.1 Estimación de parámetros
2.2.2 Medidas de adecuación de modelos.
2.2.3 Coeficiente de determinación múltiple.
2.2.4 Matriz de correlación.
2.3 Modelo de regresiónexponencial y su interpretación.
2.4 Modelo de regresión logarítmica y su interpretación.
3 Control de Calidad 3.1 Introducción al control de calidad.
3.2 Mejoramiento de la calidad en el ambiente moderno de negocios.
3.3 Métodos y filosofías del control estadístico de procesos.
3.4 Modelación de la calidad del proceso.
3.5 Inferencia de la calidad del proceso.
4 Control estadístico del proceso4.1 Gráfica de control y conceptos estadísticos.
4.2 Gráficos de control para atributos.
4.3 Gráficas X y R simples.
4.4 Análisis de la capacidad del proceso.
4.5 Gráfica de control para no conformidades.
4.6 Procedimientos especiales para el control de procesos.
4.7 Gráficas de control para suma acumulativa
5.1 Conceptos fundamentales en muestreo para aceptación.
5.2 El sistema Dodge-Romingpara el muestreo de aceptación lote por lote.
5.3 Sistemas AQL.
5.4 Inspección para aceptación por producción continua.
5.5 Muestreo para aceptación por variables.
5.6 Aspectos de las pruebas de duración y confiabilidad.
6 Análisis del Diseño de experimentos en el Control de Calidad
6.1 Diseño de experimentos de un factor.
6.1.1 Análisis del modelo de efectos fijos.
6.1.2 Análisisestadístico.
6.1.3 Tabla ANOVA
6.1.4 Prueba de rango múltiple de Duncan
6.1.5 Prueba de Newman-Keuls.
6.1.6 Prueba de Tukey.
6.1.7 Verificación de la adecuación del modelo.
6.2 Diseños de bloques.
6.2.1 Diseño de bloques totalmente aleatorizado.
6.2.2 Análisis estadístico.
6.2.3 Verificación de la adecuación del modelo.
6.2.4 El diseño Cuadrado Latino.
6.2.5 El diseño Cuadrado Greco-Latino
6.3Diseños factoriales.
6.3.1 Definiciones y principios básicos.
6.3.2 Diseño factorial de dos factores.
6.3.3 Análisis estadístico del modelo de efectos fijos.

Introducción

La teoría de la probabilidad es la parte de las matemáticas que se encarga del estudio de los fenómenos o experimentos aleatorios. Por experimento aleatorio entenderemos todo aquel experimento que cuando se le repitebajo las mismas condiciones iniciales, el resultado que se obtiene no siempre es el mismo. El ejemplo mas sencillo y cotidiano de un experimento aleatorio es el de lanzar una moneda o un dado, y aunque estos experimentos pueden parecer muy sencillos, algunas personas los utilizan para tomar decisiones en sus vidas. En principio no sabemos cual será el resultado del experimento aleatorio, así que porlo menos conviene agrupar en un conjunto a todos los resultados posibles. El espacio muestra (o espacio muestra) de un experimento aleatorio es el conjunto de todos los posibles resultados del experimento, y se le denota generalmente por la letra griega (omega).
En algunos textos se usa también la letra S para denotar al espacio muestra.
Esta letra proviene del termino sampling space de lalengua inglesa equivalente a espacio maestral. Llamaremos evento a cualquier subconjunto del espacio maestral y denotaremos a los eventos por las primeras letras del alfabeto en mayúsculas: A,B,C, etc.
Ejemplo. Si un experimento aleatorio consiste en lanzar un dado y observar el numero que aparece en la cara superior, entonces claramente el espacio maestral es el conjunto = {1, 2, 3, 4, 5, 6}....
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