FASE_MEDICION_PROB

Lean Seis Sigma

Curso de actualización
en Ingeniería de calidad

I. VI. FASE DE MEDICIÓN
II. 2. Probabilidad
Dr. Primitivo Reyes Aguilar / febrero 2009
1

1. Conclusiones estadísticas
válidas

VI.FASE DE MEDICIÓN 2.
Teorema del límite central
PROBABILIDAD
3. Conceptos de probabilidad
4. Distribuciones de probabilidad
5. Distribuciones de probabilidad
discretas
6. Distribuciones deprobabilidad
continuas
7. Distribuciones de prob. para
decisión

2

1. Conclusiones estadísticas
válidas
Estudios enumerativos :
Los datos enumerativos son los
que pueden ser contados.
Para

Deming:

◦ En unEstudio enumerativo la acción se
toma en el universo.
◦ En un estudio analítico la acción será
tomada en un proceso para mejorar su
desempeño
3

Obteniendo conclusiones
válidas
El

objetivo de laestadística inferencial es
obtener conclusiones válidas acerca de las
características de la población (parámetros
, , ) con base en la información obtenida
de muestras (estadísticos X, s, r)

Lospasos de la estadística inferencial son:

◦ La inferencia
◦ La evaluación de su validez

http://www.hrc.es/bioest/Introducion.ht

4

2. Teorema del límite
central
Las

medias muestrales son
normaleshttp://serc.carleton.edu/introgeo/teachingwdata/
Statcentral.html

5

2. Teorema del límite
central
Las

medias muestrales son
normales

6

3. Probabilidad

7

8

A

3. Probabilidad

P(A) =.98B
P(B) =.98

P  A .7 
P(A)=.3

B

P(B/A)=.97

A

P(A) =.98

http://www.math.gatech.edu/~b
ourbaki/math1711/html/bayes.h

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4. Distribuciones de
probabilidad
 Variable

aleatoria: es cualquierregla que
relaciona un número con cada resultado en
el espacio muestral SS.



=1

10

5. DISTRIBUCIONES
DE PROBABILIDAD
DISCRETAS
1. Distribución hipergeométrica
2. Distribución Binomial
3.Distribución de Poisson
11

Distribución
hipergeométrica
Se

aplica cuando n > 0.1N
El muestreo se hace sin reemplazo
P(x,N,n,D)

es la probabilidad de
exactamente x éxitos en una muestra de
n elementos...