Ejemplos a mano de interpretación y elaboración de procedimientos básicos de la estadística en la calidad.

Ejemplo 1

Ejemplo 2

Esperemos sea de utilidad.

Baby alive from Diana Salinas
Pequeño y práctico ejemplo de interpretación de histogramas en referencia a la calidad. Espero les sea útil. 

Ejemplo de distribuciones de probabilidad: distribución normal.

Ejemplo de distribución normal from Diana Salinas

Realice una serie de vídeos relacionados con la aplicación de la probabilidad en el deporte.

Tiré a la canasta de basquetbol 100 veces para sacar mi probabilidad de encestar.

Tiré 25 veces a la portería para sacar mi probabilidad de meter gol.

Tire 300 veces los dados para saber que numero se repetía más.

Lancé 500 veces una moneda para ver que caía más, si águila o sello.

TODO ESTO SE ENCUENTRA EN EL SIGUIENTE ENLACE:

VÍDEO DE DIANA  

Probabilidad aplicada.

 Presentación

Probabilidad aplicada a la ingeniería industrial from Diana Salinas

Muy buenos ejemplos de la aplicación de la estadística descriptiva en la vida real.
EN EL EJERCICIO 2 EN LA DIAPOSITIVA 8 VA UN VIDEO QUE ENCONTRARÁN EN EL MISMO LINK.
EJERCICIOS DE APLICACIÓN DE ESTADÍSTICA

Hh industries presentación de negocios from Diana Salinas

Loveland computers presentación de negocios from Diana Salinas

BUROCRACIA

Buro= Oficina
Cracia= Poder

"El gobierno de las normas y procedimientos"

En un sentido coloquial y de uso común, burocracia a menudo equivale a la ineficiencia, pereza y derroche de medios.
En sociología, la burocracia es una estructura organizativa caracterizada por procedimientos regularizados, división de responsabilidades y especialización del trabajo, jerarquía y relaciones impersonales. El término puede referirse a cualquier tipo de organización.

Entre los ejemplos de las burocracias cotidianas se pueden contar las de los hospitales, tribunales, iglesias, escuelas y las empresas tanto públicas como privadas.
Ejemplos:

"Nuestros estudiantes en las universidades rusas no reciben automáticamente un visado por un año, y si a alguien le roban el visado, se ve inmerso en un interminable y costosísimo proceso burocrático."

"El Sistema Armonizado Mundial de clasificación debería permitir el uso de métodos que no impliquen pruebas sobre animales, aun cuando su validación suponga un proceso burocrático prolongado y costoso." 

"Confío en que se implementen las medidas que ha propuesto la Comisión, pues pasa un montón de tiempo entre la propuesta y su aplicación; hay un proceso burocrático y no sé si habrá tiempo suficiente antes de las elecciones para que los ciudadanos vean los resultados."

"El principal objetivo del Reglamento debe ser la aplicación de una nueva cultura de control y responsabilidad, en vez de imponer un proceso burocrático y caro para controlar cada producto."

 

En este ejercicio podremos encontrar uno lo de los muchos ejemplos de la estadística aplicada a la ingeniería industrial.

Ejercicio 5 resuelto

Ejercicio 5 de estadística aplicada a la calidad from Diana Salinas

En la siguiente presentación

http://licmata-math.blogspot.mx/2013/01/grouped-data-absolute-and-relative.html

encontramos que:

Ahora veremos el procedimiento para determinar las frecuencias: absolutas, acumulada, relativa y relativa acumulada.
Hablaremos del sexto paso donde debemos calcular las marcas de clase (xi), estas representan, todos los datos contenidos en el intervalo correspondiente.
Se calculan promediando los límites inferior y superior de los intervalos reales. Al tomar la marca de clase para efectuar todos nuestros cálculos vamos a perder un poco de exactitud.
En el séptimo paso determinamos la frecuencia absoluta, que consiste en contar para saber cuántos datos están dentro de cada intervalo. El histograma es la representación gráfica de la frecuencia absoluta.
En el octavo paso determinamos las frecuencias acumuladas (fai), la primera frecuencia acumulada es igual mas la primera frecuencia absoluta y la segunda se obtiene con la suma del primer intervalo más la segunda frecuencia absoluta, la tercera se obtiene con el resultado de la segunda frecuencia acumulada más la tercera frecuencia absoluta y así sucesivamente. Esta frecuencia al final nos debe dar igual a nuestro número de datos.
Posteriormente determinamos las frecuencias relativas obteniéndolas de dividir la frecuencia absoluta entre el número de datos.
En el décimo paso determinaremos las frecuencias relativas acumuladas, en forma similar a la frecuencia acumulada, la primera frecuencia relativa acumulada es igual a la primera frecuencia relativa, la segunda es igual a la primera más la segunda y así hasta el final que te debe quedar en 1.

Datos agrupados 03 from Matematica de Samos

En la siguiente presentación:
http://licmata-math.blogspot.mx/2013/01/grouped-data-real-intervals.html

Podemos encontrar que:
El procedimiento para obtener los intervalos reales a partir de los intervalos aparentes.
Para obtener estos intervalos necesitamos calcular la distancia entre un intervalo y otro. Podemos tomar cualquier par de intervalos, por ejemplo, el primero y el segundo; la distancia entre estos intervalos es la diferencia entre el límite inferior del segundo intervalo y el límite superior del primero.
Dividimos esta distancia entre dos; este resultado se va a restar a los límites inferiores de todas las clases y se va a sumar a los límites superiores.
Al ser iguales el límite superior de cada clase al límite inferior de la clase siguiente, no hay espacios entre una clase y otra. Para completar una tabla de distribución de frecuencias con daros agrupados se utilizan los intervalos reales, lo nos aparentes.

Datos agrupados 01 from Matematica de Samos

Datos agrupados 02 from Matematica de Samos

En la siguiente presentación:
http://licmata-math.blogspot.mx/2013/01/grouped-data-intervals.html

Podemos encontrar que:
Se recurre a la agrupación de datos agrupados cuando el número de categorías es muy grande y la tabla de frecuencias quedaría demasiado extensa.

El primer paso para trabajar con datos agrupados es encontrar el valor máximo y mínimo para después calcular el rango. Posteriormente se tendría que determinar el número de intervalos en que se van a agrupar los datos. En el tercer paso es necesario determinar el tamaño del intervalo, esto se obtiene de dividir el rango entre el número de intervalos. Ya obtenidos los primeros 3 pasos pasamos al cuarto paso que consiste en construir los n intervalos aparentes. Debemos recordar que en los intervalos inferiores hay que darle un valor menor a nuestro valor mínimo.
Cuando tenemos el valor inicial el cuarto paso se termina calculando los n limites inferiores y se va sumando a cada limite el tamaño del intervalo. Al final debemos revisar que el último límite inferior sea menor o igual al valor mínimo. Para obtener el primer límite superior en caso de que nuestros datos sean enteros se le resta un entero al segundo límite inferior y este será nuestro primer límite superior. Finalmente, vamos a sumar el tamaño del intervalo a cada límite superior. El último límite superior debe ser mayor o igual al valor máximo.
En dado caso que una de las condiciones necesarias no se cumpla, debemos cambiar alguno de los siguientes valores:
*El primer límite inferior(sólo podemos aumentarlo en dos unidades)
*El tamaño del intervalo
*El numero de intervalos.

Datos agrupados 01 from Matematica de Samos

Estadística.

Ejercicio 2 y 3 de estadística.

Ejercicio 2 de estadística aplicada a la calidad from Diana Salinas

[slideshare id=31967066&doc=ejercicio2-140305195329-phpapp01]

Ejercicio 3 de estadística aplicada a la calidad from Diana Salinas