Parámetros de tiempo para
|
|
- Domingo Molina Revuelta
- hace 7 años
- Vistas:
Transcripción
1 Parámetros de tiempo para cotrol y diagóstico INTRODUCCIÓN. Ua de las actividades importates a ivel de sistemas que se debe desarrollar e toda etidad que cuete co u recurso computacioal de soporte para las labores que realiza, es el del mateimieto prevetivo y correctivo de los equipos. Jorge Coroado Padilla Igeiero Electróico, Especialista e Aálisis de Datos, Magister e Ciecias de la Igeiería Vicerrector Académico Corporació Uiversitaria Uitec Caracterizació de parámetros. Es idiscutible que a través de ua excelete plaeació y ejecució del mateimieto prevetivo se logra miimizar al máximo los mateimietos correctivos y, cosecuetemete, obteer ua mejoría e el servicio al usuario, u icremeto substacial e la dispoibilidad de los recursos y ua cosiderable reducció de los costos ocasioados por reparació, iactividad del sistema, compra y/o importació de repuestos, etc. Se hace pues relevate, el diseñar u procedimieto de cotrol del mateimieto, de tal forma que se pueda establecer co criterio técico, la efectividad y validez del pla trazado al igual que la eficiecia del persoal o de la compañía que tiee a cargo este tipo de servicio. Este cotrol se puede realizar a partir de los siguietes parámetros: 1. Tiempo medio de respuesta. 2. Tiempo medio de compostura. 3. Tiempo para reparar. 4. Tiempo medio para diagosticar. 5. Tiempo medio etre fallas. 6. Tiempo medio de puesta e fucioamieto. 7. Dispoibilidad. E la Tabla No. 1 se preseta geeralidades co respecto a estas variables. 1. Tiempo medio de respuesta. Idica qué ta bie respode los proveedores del servicio e caso de emergecia. Permite llevar el cotrol de su actividad e relació a los requerimietos de cumplimieto de la empresa. RMT = Σ i T R1 T _ Ri Tiempo de respuesta correspodiete al i-ésimo requerimieto de mateimieto. - Número total de solicitudes recibidas a la fecha. Los tiempos T Ri se toma de la columa 6 Tiempo de respuesta del formato de cotrol que se muestra e la Tabla No Tiempo medio de compostura. Idica cua rápidamete es capaz el técico de resolver el problema diagosticado. U tiempo medio de compostura (CMT) grade e relació a u CMT de otros técicos o compañías de mateimieto podría idicar u diseño defectuoso del equipo, técicos e electróica iadecuadamete capacitados e iclusive el hecho de que 40
2 Parámetros de tiempo para cotrol y diagóstico 41 sistemáticamete se evíe persoal iexperto para resolver problemas. Este parámetro puede reducirse mediate el empleo de equipo de iterfaz redudate, trayectorias alteras de los circuitos, procedimietos adecuados de recuperació/retoro a versioes más recietes de software y la experiecia y cualificació del persoal técico. CMT = T ci Σ i T ci - Tiempo de compostura correspodiete al i- ésimo requerimieto de mateimieto. - Número total de solicitudes recibidas a la fecha. Los tiempos T ci se toma de la columa 8 Tiempo de compostura del formato de cotrol que se muestra e el aexo. 3 Tiempo medio para reparar. Idetifica qué ta hábil es el técico para reparar la falla detectada e u equipo. aislar y diagosticar fallas e hardware, software y circuitos. MTD = T di Σ i T di - Tiempo de diagóstico correspodiete al i-ésimo requerimieto de mateimieto. - Número total de solicitudes hechas a la fecha. Los tiempos T di se toma de la columa 7 Tiempo de diagóstico del formato de cotrol (Tabla No. 2). 5 Tiempo medio etre fallas. Idetifica el tiempo de fucioamieto del sistema o ua máquia e particular. Debe ser u tiempo bastate alto. Depede de la elecció origial del equipo y de su tecología. Siempre debe determiarse si se trata de ua cifra práctica o ua calculada. Se busca siempre ua cifra calculada, ya que es mucho más exacta y realista. Alguas veces las cifras prácticas se elabora sobre ua base teórica por lo que o es posible depeder por completo de ellas. Puede modificarse este tiempo mostrado al técico cuá aceptable o deficiete ha sido su tiempo de respuesta e el pasado. MTBF = Σ i T fi MTTR = Σ i T ri T ri - Tiempo para reparar correspodiete al i-ésimo requerimieto de mateimieto. - Número total de solicitudes recibidas a la fecha. Los tiempos T ri se toma de la columa 9 Tiempo para reparar del formato de cotrol que se muestra e la Tabla No Tiempo medio para diagosticar. Idica la eficiecia del persoal técico y está relacioado co la capacidad del persoal para T ƒi - Tiempo etre dos fallas cosecutivas correspodietes al i-ésimo y (i+1)-ésimo requerimietos de mateimieto. - Número total de fallas presetadas a la fecha. Los valores de los tiempos se T ƒi toma de la Tabla No. 2, segú correspoda. 6 Tiempo medio de puesta e fucioamieto. Idica cuá rápidamete se logra poer e fucioamieto el sistema ua vez se ha reparado. Correspode al tiempo requerido para activar la máquia y realizar las pruebas ecesarias de fucioalidad.
3 42 T Fi MTTF = - Tiempo de puesta e fucioamieto correspodiete al i-ésimo requerimieto de mateimieto. - Número total de solicitudes hechas a la fecha. Parámetro que determia la codició de fucioalidad de u sistema o ua red e particular. Es u coeficiete a través del cual se idetifica qué ta apta se puede ecotrar ua máquia, e u mometo determiado, para que pueda ser utilizada por u usuario. La dispoibilidad determia además, el porcetaje de tiempo de actividad de la máquia frete al tiempo real de utilizació omial del sistema. Este parámetro puede ser medido tato para u equipo como para ua red completa. Es adimesioal y toma valores e el itervalo: 0 Se debe buscar que la dispoibilidad del sistema tieda a su máximo valor (D 1), lo que sigificaría que la máquia está dispuesta y totalmete habilitada para ateder los requerimietos de los usuarios el 100% de las veces. MTBF Tiempo medio etre fallas. MTTR Tiempo medio para reparar. La dispoibilidad de ua red N - 7 Dispoibilidad. D R = Σ N j D= Σ T F i D 1 MTBF MTBF + MTTR (D R ) se calcula como: MTBF j MTBF j + MTTD j + MTTR j + MTTF j Número total de odos e la red. MTBF - Tiempo medio etre fallas. MTTD - Tiempo medio para diagosticar. MTTR - Tiempo medio para reparar. MTTF - Tiempo medio para puesta e fucioamieto. Estos parámetros de tiempo se determia para cada uo de los odos (j) de la red. Descripció y diligeciamieto del formato. El formato para el registro de los parámetros de tiempo para cotrol y diagóstico, que se muestra e la Tabla No. 2, costa de 10 campos claramete defiidos, a saber: a. Número de reporte. b. Reportado a mateimieto. c. Llegada del técico. d. Tiempo de respuesta. e. Tiempo de diagóstico. f. Tiempo de compostura. g. Tiempo para reparar. h. Tiempo de puesta e fucioamieto. i. Tiempo etre fallas. j. Observacioes. 1 Número de reporte. Es u úmero etero que idetifica el cosecutivo de la solicitud o requerimieto de servicio geerada por el usuario. Es importate aotar que el requerimieto correspode, estrictamete, a los mateimietos correctivos reportados y o a los prevetivos programados. Este úmero se registra e la primera columa del formato. El último registro determia el total de correctivos realizados a la fecha. 2 Reportado a mateimieto. Este campo está subdividido e dos partes a saber: a. Fecha. Correspode al día, mes y año e el que se recibió la solicitud del usuario. Debe registrarse co caracteres uméricos segú la estructura dd/mm/aa o dd.mm.aa; dode dd correspode al día; mm al
4 Parámetros de tiempo para cotrol y diagóstico mes y aa al año. Por ejemplo, la fecha Agosto 30 de 2005 quedará registrada como 30/08/05 ó b. Hora. Cotiee la hora exacta (o por lo meos muy aproximada) e la que se geeró el eveto que produjo la caída del sistema. Debe registrarse co caracteres uméricos segú la estructura hh:mm, dode hh correspode a la hora y mm a los miutos. Por ejemplo, la hora diez y treita y cico quedará registrada como 10:35. Nota: e lo posible debe maejarse el sistema de 4 Tiempo de respuesta. Correspode al tiempo que demora u técico e hacerse presete e el Departameto de Soporte Técico después de haberse reportado u equipo para mateimieto. Se calcula como la diferecia que hay etre la hora e que se reportó el servicio (columa 3 del formato, T 3 ) y la hora e que se presetó el técico (columa 5 del formato, T ). 5 cotabilizació del tiempo europeo, es decir, el coteo del tiempo va de 00 hasta 24. T r = (T 5 T 3 ) 3 Llegada del técico. Cotiee la iformació correspodiete al mometo e que el técico de mateimieto se reporta al Departameto de Soporte Técico y comuica sobre el iicio de la prestació del servicio. Este campo está subdividido e dos partes: a. Fecha. Correspode al día, mes y año e el cual el técico de mateimieto se hace presete para la prestació del servicio requerido. Debe registrarse co caracteres uméricos segú la estructura dd/ mm/aa, o dd.mm.aa; dode dd correspode al día; mm al mes y aa al año. b. Hora. Cotiee la hora exacta (o por lo meos muy aproximada), e que el técico de mateimieto se hace presete para la prestació del servicio requerido. Debe registrarse co caracteres uméricos segú la estructura hh:mm, dode hh correspode a la hora y mm a los miutos. 5 Tiempo de diagóstico. Tiempo requerido por el técico para diagosticar o idetificar co claridad la causa de la falla presetada. Este tiempo debe ser tomado, de maera aproximada, por el técico mismo o por quie tega a cargo la supervisió del mateimieto. Se registra e y miutos e la columa 7 del formato, siguiedo la estructura mecioada e ítems ateriores. 6 Tiempo de compostura. Tiempo requerido por el técico para reparar la falla presetada. Este tiempo debe ser tomado, de maera aproximada, por el técico mismo o por quie tega a cargo la supervisió del mateimieto. E caso de que el mateimieto se prologue varios días, el tiempo de compostura se calculará como la 43
5 44 diferecia de las fechas y de iicio y fial del respectivo trabajo, tomado joradas hábiles de 8 por cada día. El dato calculado se registra, e y miutos, e la columa 8 del formato aexo El resultado obteido para el tiempo etre fallas se aota e la columa 11, e y miutos, siguiedo la estructura mecioada e ítems ateriores. 7 Tiempo para reparar. Recibe tambié el ombre de tiempo de iactividad del sistema y se obtiee como la resultate de sumar los tiempos de respuesta (T ) y de compostura r (T c ) para cada uo de los evetos de mateimieto requeridos. T R = (T C + T r ) Los tiempos (T ) y (T r c ) se toma de las columas 5 y 7 respectivamete. El resultado se aota e la columa 9 del formato, e y miutos. 8 Tiempo de puesta e fucioamieto. Tiempo requerido para la realizació de pruebas de fucioamieto ua vez que el equipo ha sido reparado, ates de que se etregue al servicio del usuario. Es u tiempo que debe estimar el técico o el fucioario de sistemas quie tega a cargo la supervisió del mateimieto. Se registra e la columa 10 del formato e y miutos. 10 Observacioes. E este ítem se debe especificar cometarios aclaratorios acerca de cualquiera de los parámetros de tiempo registrados, detalles adicioales del proceso, el ombre de quie realizó el mateimieto u otro cometario que se cosidere importate hacer. Debe ser u texto mauscrito, legible y o muy exteso. Las muestras cosigadas e el presete formato se puede tomar como base para determiar promedios, ragos, valores máximos y míimos, etc., que permitirá caracterizar los procesos de diagóstico de fallas y llevar u cotrol del comportamieto del mateimieto del sistema para períodos específicos de tiempo (meses, semestres o años). Igualmete, basados e la diámica del proceso, se podrá predecir situacioes aormales de fucioamieto y posibles períodos de bloqueo del sistema. 9 Tiempo etre fallas. Lapso de tiempo trascurrido etre dos fallas cosecutivas del sistema o de alguo de sus odos compoetes. Se calcula como la diferecia de fechas y de dos fallas cosecutivas. T ƒ = (t i+1 - t i ) T ƒ - Tiempo etre fallas. t i+1 - Fecha y hora e que se presetó la (i+1)- ésima falla del sistema (última). t i - Fecha y hora e que se presetó la i-ésima falla del sistema. Los valores de los tiempos t i y t i+1 se toma del ítem Reportado a mateimieto y que se registra e las columas 2 y 3 del formato aexo.
6 Parámetros de tiempo para cotrol y diagóstico Tabla No. 1 - Descripció de parámetros para cotrol y diagóstico de sistemas. PARÁMETRO N/N FINICIÓN SÍMBOLO NOMBRE EN INGLÉS NOMBRE EN ESPAÑOL 1 RMT Respose Mea Time Tiempo medio de respuesta 2 CMT Compose Mea Time Tiempo medio de compostura Tiempo trascurrido desde el mometo que se cotacta al persoal de mateimieto hasta que éste se hace presete e el lugar de servicio. Tiempo promedio requerido por el técico para reparar la falla o resolver el problema. 3 MTTR Mea Time To Repair (Iactivity Time) Tiempo medio para reparar (Tiempo de iactividad del sistema). Tiempo total promedio empleado por el técico para reparar la falla o resolver el problema. Se obtiee como la suma de los dos tiempos ateriores. 4 MTTD Mea Time To Diagostic Tiempo medio para diagosticar Tiempo promedio requerido por el técico para diagosticar o idetificar el problema. 5 MTBF Mea Time Betwee Failure (Fuctio Time) Tiempo medio etre fallas (Tiempo de fucioamieto). Tiempo promedio trascurrido etre dos fallas cosecutivas del sistema. 6 MTTF Mea Time To Fuctio Tiempo medio para puesta e fucioamieto. Tiempo promedio trascurrido desde el mometo e que se repara el equipo hasta que se poe e fucioamieto. Tiempo asigado a pruebas de fucioamieto. NUMERO REPORTE Tabla No. 2 Formato de registro de parámetros para cotrol y diagóstico REPORTADO A MANTENIMIENTO LLEGADA L TECNICO FECHA HORA FECHA HORA RESPUESTA (Tr) DIAGNOSTICO (Td) COMPOSTURA (Tc) PARA REPARAR (TR) PUESTA EN FUNCIONAMIENTO (TF) ENTRE FALLAS (Tf) OBCERVACIONES
SESIÓN 8 DESCRIPCIONES DE UNA RELACIÓN
SESIÓN 8 DESCRIPCIONES DE UNA RELACIÓN I. CONTENIDOS: 1. Regresió lieal simple.. Iterpretació de gráficas de regresió. 3. Cálculo de coeficiete de correlació. 4. Iterpretació del coeficiete de correlació.
Más detallesDETERMINACION DEL COSTO POR ALUMNO EGRESADO DE EDUCACION PRIMARIA
DETERMINACION DEL COSTO POR ALUMNO EGRESADO DE EDUCACION PRIMARIA U Modelo de Costeo por Procesos JOSE ANTONIO CARRANZA PALACIOS *, JUAN MANUEL RIVERA ** INTRODUCCION U aspecto fudametal e la formulació
Más detallesESTADISTICA UNIDIMENSIONAL
ESTADISTICA UIDIMESIOAL La estadística estudia propiedades de ua població si recurrir al sufragio uiversal. El estudio estadístico tiee dos posibilidades (1) Describir lo que ocurre e la muestra mediate
Más detallesORGANIZACIÓN DE LOS DATOS.
ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS. La toma de datos es ua de las partes de mayor importacia e el desarrollo de ua ivestigació. Así los datos obteidos mediate u primer proceso recibe el ombre de datos si tratar
Más detallesSeries Numéricas. Una forma de definir e es a través de la suma: 1. 1 0! + 1 1! + 1 2! + 1 3! + 1 4! + + 1 n. cuyo límite es e, es decir:
Capítulo Series Numéricas Las series uméricas so sucesioes muy particulares ya que se defie (o se geera) a partir de otra sucesió. Dos ejemplos secillos aparece e la defiició de e y el la Paradoja de Zeó.
Más detallesMaterial del que dispone:
Prueba experimetal. El vuelo del capacillo Cuado u cuerpo se mueve e el seo de u fluido co velocidad v, su movimieto se ve freado por ua fuerza, llamada de resistecia. Supogamos que esta fuerza depede
Más detallesMEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. _ xi
EDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. EDIA ARITÉTICA. Es la medida más coocida y tambié es llamada promedio se obtiee sumado todos los valores de la muestra o població, dividida etre el total de elemetos que cotiee
Más detalles2.1. Concepto Monto, capital, tasa de interés y tiempo.
1 2.1. Cocepto El iterés compuesto tiee lugar cuado el deudor o paga al cocluir cada periodo que sirve como base para su determiació los itereses correspodietes. Así, provoca que los mismos itereses se
Más detallesEjemplos y ejercicios de. Análisis Exploratorio de Datos. 2 Descripción estadística de una variable. Ejemplos y ejercicios.
ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS Ejemplos y ejercicios de Aálisis Exploratorio de Datos Descripció estadística de ua variable. Ejemplos y ejercicios..1 Ejemplos. Ejemplo.1 Se ha medido el grupo saguíeo de
Más detallesTrata de describir y analizar algunos caracteres de los individuos de un grupo dado, sin extraer conclusiones para un grupo mayor.
1 Estadística Descriptiva Tema 8.- Estadística. Tablas y Gráficos. Combiatoria Trata de describir y aalizar alguos caracteres de los idividuos de u grupo dado, si extraer coclusioes para u grupo mayor.
Más detallesUN MODELO DE ESTUDIO PARA DEFINIR NIVELES DE CONFIABILIDAD EN UNA LÍNEA DE PRODUCCION.
FACULTAD DE INGENIERIA ESCUELA DE INGENIERIA MECANICA UN MODELO DE ESTUDIO PARA DEFINIR NIVELES DE CONFIABILIDAD EN UNA LÍNEA DE PRODUCCION. FERNANDO ESPINOSA FUENTES INTRODUCCION. U sistema productivo
Más detallesTeorema del límite central
Teorema del límite cetral Carles Rovira Escofet P03/75057/01008 FUOC P03/75057/01008 Teorema del límite cetral Ídice Sesió 1 La distribució de la media muestral... 5 1. Distribució de la media muestral
Más detallesMedidas de tendencia central
Medidas de tedecia cetral Por: Sadra Elvia Pérez Las medidas de tedecia cetral tiee este ombre porque so valores cetrales represetativos de los datos. Las medidas de tedecia cetral que se estudia e esta
Más detallesImportancia de las medidas de tendencia central.
UNIDAD 5: UTILICEMOS MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL. Importacia de las medidas de tedecia cetral. Cuado recopilamos ua serie de datos podemos resumirlos utilizado ua tabla de clases y frecuecias. La iformació
Más detallesGráficos de control por atributos
Gráficos de cotrol por atributos por Felipe de la Rosa Los gráficos de cotrol por variables so istrumetos sumamete útiles para moitorear y mejorar la calidad, si embargo, preseta al meos dos limitacioes
Más detalles2 CARTAS DE CONTROL POR ATRIBUTOS
2 CARTAS DE CONTROL POR ATRIBUTOS Cualquier característica de calidad que pueda ser clasificada de forma biaria: cumple o o cumple, fucioa o o fucioa, pasa o o pasa, coforme o discoforme defectuoso, o
Más detallesAPLICACIONES INFORMÁTICAS EN QUÍMICA. Problemas Tema 2.3: Series, representación de funciones y construcción de tablas en HC.
APLICACIONES INFORMÁTICAS EN QUÍMICA Problemas Tema 2.3: Series, represetació de fucioes y costrucció de tablas e HC Grado e Química º SEMESTRE Uiversitat de Valècia Facultad de Químicas Departameto de
Más detallesPrueba Integral Lapso / Área de Matemática Fecha: MODELO DE RESPUESTA (Objetivos del 01 al 11)
Prueba Itegral Lapso 016-1 175-176-177 1/7 Uiversidad Nacioal Abierta Matemática I (Cód 175-176-177) Vicerrectorado Académico Cód Carrera: 16 36 80 508 51 54 610 611 61 613 Fecha: 19 11 016 MODELO DE RESPUESTA
Más detallesPreguntas más Frecuentes: Tema 2
Pregutas más Frecuetes: Tema 2 Pulse sobre la preguta para acceder directamete a la respuesta 1. Se puede calcular la media a partir de las frecuecias absolutas acumuladas? 2. Para calcular la media aritmética,
Más detallesSistema de ecuaciones lineales
Uiversidad de Atofagasta Fac. de Ciecias Básicas Depto. de Matemáticas A. Alarcó, L. Media, E. Rivero, R. Zuñiga Segudo Semestre 204 Sistema de ecuacioes lieales El sistema de ecuacioes lieales a, + a,2
Más detallesProf: Zulay Franco 1
Biestables 1.1 Itroducció Ua vetaja importate de los sistemas digitales sobre los aalógicos es la capacidad de almacear fácilmete grades catidades de iformació por periodos cortos o largos. Esta capacidad
Más detallesMETODOLOGÍA UTILIZADA EN LA ELABORACIÓN DEL ÍNDICE DE PRECIOS AL POR MAYOR EN LA REPÚBLICA DE PANAMÁ I. GENERALIDADES
METODOLOGÍA UTILIZADA EN LA ELABORACIÓN DEL ÍNDICE DE PRECIOS AL POR MAYOR EN LA REPÚBLICA DE PANAMÁ I. GENERALIDADES La serie estadística de Ídice de Precios al por Mayor se iició e 1966, utilizado e
Más detallesGuía 1 Matemática: Estadística NM 4
Cetro Educacioal Sa Carlos de Aragó. Sector: Matemática. Prof.: Ximea Gallegos H. 1 Guía 1 Matemática: Estadística NM 4 Nombre: Curso: Fecha. Uidad: Estadística y Probabilidades. Apredizajes Esperados:
Más detallesAnálisis de datos en los estudios epidemiológicos II
Aálisis de datos e los estudios epidemiológicos II Itroducció E este capitulo cotiuamos el aálisis de los estudios epidemiológicos cetrádoos e las medidas de tedecia cetral, posició y dispersió, ídices
Más detallesESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS, HISTOGRAMA, POLIGONO Y ESTADÍSITICOS DE TENDENCIA CENTRAL, DISPERSIÓN, ASIMETRÍA Y CURTOSIS. Prof.: MSc. Julio R. Vargas I. Las calificacioes fiales
Más detallesUna sucesión es un conjunto infinito de números ordenados de tal forma que se puede decir cuál es el primero, cuál el segundo, el tercero, etc.
Sucesioes Sucesi o. Ua sucesió es u cojuto ifiito de úmeros ordeados de tal forma que se puede decir cuál es el primero, cuál el segudo, el tercero, etc. Los térmios de ua sucesió se desiga mediate a 1,
Más detallesTRABAJO PRACTICO Nº 1
TRABAJO PRACTICO Nº 1 DEMANDA DE TRANSPORTE: ELASTICIDAD OFERTA DE TRANSPORTE: COSTOS AJUSTE DE FUNCIONES ANÁLISIS DE REGRESIÓN Objetivo: Aplicar a u caso práctico utilizado las herramietas básicas de
Más detallesTrabajo Especial Estadística
Estadística Resolució de u Problema Alumas: Arrosio, Florecia García Fracaro, Sofía Victorel, Mariaela FECHA DE ENTREGA: 12 de Mayo de 2012 Resume Este trabajo es ua ivestigació descriptiva, es decir,
Más detallesMANUAL DE METODOLOGÍAS
REV-01_29092014 I 3 6 1 de 7 1.3.6. CURVA OVERNIGHT INDEX SWAP (OIS) EN PESOS A. CARACTERÍSTICAS GENERALES CURVA OIS EN PESOS Nombre de las curvas e Web: Plazo máximo de geeració: Base: Tipo de tasa: Bootstrapig:
Más detallesDISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA MUESTRAL. (a) Las muestras de tamaño n obtenidas en una población de media y desviación típica,
1 MAJ04 DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA MUESTRAL 1. E u servicio de ateció al cliete, el tiempo de espera hasta recibir ateció es ua variable ormal de media 10 miutos y desviació típica 2 miutos. Se toma muestras
Más detallesESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS, HISTOGRAMA, POLIGONO Y ESTADÍSITICOS DE TENDENCIA CENTRAL, DISPERSIÓN, ASIMETRÍA Y CURTOSIS. Prof.: MSc. Julio R. Vargas I. Las calificacioes fiales
Más detallesTema 2. Medidas descriptivas de los datos
Tema 2. Medidas descriptivas de los datos Resume del tema 2.1. Medidas de posició So valores que os sirve para idicar la posició alrededor de la cual se distribuye las observacioes. 2.1.1. Mediaa La mediaa
Más detallesESTIMACIONES DE MEDIAS
COLEGIO SAN BARTOLOMÉ LA MERCED ESTADÍSTICA GRADO ESTIMACIÓN 0-0 Símbolos que se debe teer e cueta: POBLACIÓN MUESTRA MEDIA VARIANZA DESVIACIÓN ESTÁNDAR TAMAÑO N La estimació cosiste e determiar el valor
Más detallesMatemáticas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Funciones de una variable. Elena Álvarez Sáiz. Dpto. Matemática Aplicada y C. Computación
Matemáticas EJERCICIOS RESUELTOS: Fucioes de ua variable Elea Álvarez Sáiz Dpto. Matemática Aplicada y C. Computació Uiversidad de Catabria Igeiería de Telecomuicació Fudametos Matemáticos I Ejercicios:
Más detallesLABORATORIO BIO 9000 PROCEDIMIENTO PE-I-03 PARA EL CÁLCULO DE LA INCERTIDUMBRE EN MICROBIOLOGÍA
LABORATORIO BIO 9000 PROCEDIMIENTO PARA EL CÁLCLO DE LA INCERTIDMBRE EN MICROBIOLOGÍA Rev. º: 00 Fecha de aprobació: 19/05/11 REV. FECHA HOJA/S CASA DEL CAMBIO Realizado Revisado Aprobado Fdo.: Daiel Aguilar-Galido
Más detalles2 FUNDAMENTOS DE PROBABILIDAD
2 FUNDAMENTOS DE PROBABILIDAD T al vez el estudio de la probabilidad toma setido cuado se percibe y se acepta la existecia de la aleatoriedad e diversos aspectos de la vida diaria. Si embargo, si cosideramos
Más detallesMODELO PARA EL ESTUDIO DEL REEMPLAZO DE UN EQUIPO PRODUCTIVO
FACULTAD DE INGENIERIA ESCUELA DE INGENIERIA MECANICA MODELO PARA EL ESTUDIO DEL REEMPLAZO DE UN EQUIPO PRODUCTIVO FERNANDO ESPINOSA FUENTES Necesidad del reemplazo. Si se matiee u riesgo durate u tiempo
Más detallesLaboratorio N 10, Series de Fourier. Introducción. Para funciones ( ) cos. f x está definida en la mitad del intervalo
Uiversidad Diego Portales Facultad de Igeiería Istituto de Ciecias Básicas Asigatura: Ecuacioes Difereciales aboratorio N 1, Series de Fourier Itroducció Para fucioes x,, la serie de Fourier f x cotiuas
Más detallesMUESTREO Y ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA
1 MUESTREO Y ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA Muestreo. Métodos de muestreo Se llama població al cojuto de idividuos que posee cierta característica. Ua muestra es ua parte de esa població. Muestreo es el proceso
Más detallesIntroducción a las medidas de dispersión.
UNIDAD 8: INTERPRETEMOS LA VARIABILIDAD DE LA INFORMACION. Itroducció a las medidas de dispersió. Como su ombre lo idica, las medidas de dispersió so parámetros que os idica qué ta dispersos está los datos.
Más detallesLímite y Continuidad de Funciones.
Límite Cotiuidad de Fucioes. Eleazar José García. eleagarcia9@hotmail.com. Límite de ua fució.. Defiició de límite de ua fució.. Ifiitésimo.. Ifiitésimos equivalete.. Límite por la izquierda.. Límite por
Más detallesFORMULAS Y EJEMPLOS PARA EL CÁLCULO DE INTERESES DE UN DEPÓSITO A PLAZO FIJO CONVENCIONAL
FORMULAS Y EJEMLOS ARA EL CÁLCULO DE NERESES DE UN DEÓSO A LAZO FJO CONVENCONAL 1. GLOSARO DE ÉRMNOS a. Depósito a plazo fijo: roducto e el que el cliete podrá depositar ua catidad de diero a ua tiempo
Más detalles1. Intervalos de Conanza
M. Iiesta Uiversidad de Murcia INFERENCIA ESTADÍSTICA Tema 3.: Itervalos de coaza Objetivos Costruir itervalos de coaza para los parámetros más importates. Aplicar coveietemete los IC atediedo a cada situació
Más detallesCLAVES DE CORRECCIÓN GUÍA DE EJERCITACIÓN FACTORES Y PRODUCTOS PREGUNTA ALTERNATIVA Nivel
x Estimado alumo: Aquí ecotrarás las claves de correcció, las habilidades y los procedimietos de resolució asociados a cada preguta, o obstate, para reforzar tu apredizaje es fudametal que asistas a la
Más detallesCalculo de coeficientes de transferencia. Dr. Rogelio Cuevas García 1
Calculo de coeficietes de trasferecia Dr. Rogelio Cuevas García 1 El calculo de los coeficietes de trasferecia de masa se prefiere e fució de úmeros adimesioales y e igeiería de reactores heterogéeos,
Más detallesProblemas de Estimación de Una y Dos Muestras. UCR ECCI CI-1352 Probabilidad y Esradística Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides
Problemas de Estimació de Ua y Dos Muestras UCR ECCI CI-35 Probabilidad y Esradística Prof. M.Sc. Kryscia Daviaa Ramírez Beavides Iferecia Estadística La teoría de la iferecia estadística cosiste e aquellos
Más detallesTAMAÑO DE MUESTRA. 5.1 Coeficiente de homogeneidad al interior de las escuelas
TAMAÑO DE MUETRA Ua de las etapas del diseño muestral es el cálculo del tamaño de la muestra (Cocra, 977, p. 7-88; Médez, 004, p. 45-47; y aro, 999, p. 39-4), ésta se lleva a cabo cosiderado el objetivo
Más detallesCapítulo 4. Desarrollo de la investigación. A continuación presentamos los datos que finalmente proporcionaron las universidades
Capítulo 4 Desarrollo de la ivestigació 4.1 Datos dispoibles A cotiuació presetamos los datos que fialmete proporcioaro las uiversidades correspodietes, debido a políticas de cada uiversidad y pla de estudios
Más detallesÁrboles Binarios de Búsqueda
Árboles Biarios de Búsqueda 3.6 Árboles biarios de búsqueda (ABB)! U ABB puede defiirse cuado el tipo de los elemetos posee ua relació de orde total! So árboles biarios e los que: " todos los valores de
Más detallesEJERCICIOS RESUELTOS SOBRE SISTEMAS DE 1er y 2do ORDEN
EJERCICIOS RESUELTOS SOBRE SISTEMAS DE 1er y do ORDEN A cotiuació se resuelve tres problemas sobre sistemas de primer y segudo orde. El primer problema es sobre sistemas de primer orde co codicioes iiciales
Más detallesGENERALIDADES. La Empresa de Transmisión Eléctrica, S. A. (ETESA) maneja 151 estaciones, clasificadas de la siguiente manera:
GENERALIDADES I. DEFINICIÓN DE METEOROLOGÍA Es la ciecia iterdiscipliaria que estudia el estado del tiempo, el medio atmosférico, los feómeos allí producidos y las leyes que lo rige. Es el estudio de los
Más detallesSOLUCIÓN EXAMEN I PARTE II
Nombre: Apellido: C.I.: Fecha: Firma: MÉTODOS ESTADÍSTICOS I EXAMEN I Prof. Gudberto Leó PARTE I: (Cada respuesta correcta tiee u valor de 1 puto) E los siguietes gráficos se represeta distitas distribucioes
Más detallesESTIMACIÓN DE PARÁMETROS. INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA PROPORCIÓN POBLACIONAL.
ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS. INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA PROPORCIÓN POBLACIONAL. U itervalo de cofiaza, para u parámetro poblacioal θ, a u ivel de cofiaza (1 ) 100 %, o es más que u itervalo (L i, L s
Más detallesSolución del examen de Investigación Operativa de Sistemas de septiembre de 2005
Solució del exame de Ivestigació Operativa de Sistemas de septiembre de 5 Problema (,5 putos): E ua serie de lazamietos de u dado, se observa cuatos resultados diferetes ha aparecido hasta cada mometo.
Más detallesSecretaría de Extensión Universitaria. Trabajo Practico N 3
Trabajo Practico N 3 Medidas de Tedecia Cetral La Media (promedio), se deota como x, de ua muestra es el promedio aritmético de sus valores. Y se calcula mediate al formula: Si aparece los datos agrupados
Más detallesTEMA 5: Gráficos de Control por Atributos. 1. Gráfico de control para la fracción de unidades defectuosas
TEMA 5: Gráficos de Cotrol por Atributos 1 Gráfico de cotrol para la fracció de uidades defectuosas 2 Gráfico de cotrol para el úmero medio de discoformidades por uidad Selecció del tamaño muestral 3 Clasificació
Más detallesPROGRAMA DEDICACIÓN CON ENFÁSIS EN INVESTIGACIÓN PRODEIN
PROGRAMA DEDICACIÓN CON ENFÁSIS EN INVESTIGACIÓN PRODEIN SEMESTRE 1 DE 2011 UNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDER VICERRECTORÍA DE INVESTIGACIÓN Y EXTENSIÓN 1. INTRODUCCIÓN Este programa pretede facilitar
Más detallesTEORÍA DE LA ESTIMACIÓN
TEORÍA DE LA ESTIMACIÓN Objetivo: El objetivo de la estimació putual es usar ua muestra para obteer úmeros (estimacioes putuales) que sea la mejor represetació de los verdaderos parámetros de la població.
Más detallesEn el tema anterior se estudió que muchas decisiones se toman a partir de resultados muestrales. Por ejemplo:
TEMA 6. Estimació putual. E muchos casos o será posible determiar el valor de u parámetro poblacioal descoocido, aalizado todos los valores poblacioales, pues el proceso a seguir puede ser destructivo,
Más detalles:: OBJETIVOS [3.1] :: PREINFORME [3.2]
:: OBJETIVOS [3.] Verificar que la resistecia equivalete a ua asociació de resistecias e serie se obtiee sumado aritméticamete las resistecias coectadas Verificar que la resistecia equivalete a ua asociació
Más detallesAYUDA PARA EL MANEJO DE CALCOMP (v1.0)
AYUDA PARA EL MANEJO DE CALCOMP (v.0). DESCRIPCIÓN CALCOMP (CÁLculos co úmeros COMPlejos) es u libro de cálculo que permite resolver sistemas de hasta ueve ecuacioes lieales co úmeros complejos y tambié
Más detallesIntervalo de confianza para µ
Itervalo de cofiaza para p y ˆp1 ˆp ˆp1 ˆp ˆp z 1 α/ ; ˆp + z 1 α/, 7.6 ˆp + z 1 α/ ± z 1 α/ 1 + z 1 α/ ˆp1 ˆp + z 1 α/ 4 7.7 siedo ˆp = x/ y z 1 α/ el cuatil 1 α/ de la distribució ormal estádar. El itervalo
Más detallesM arcelo, de vez en vez, usa una reata de 10 m de largo y 2 cm de grueso para
GEOMETRÍA, TRIGONOMETRÍA Y SERIES Tema 4 Series uméricas M arcelo, de vez e vez, usa ua reata de 10 m de largo y cm de grueso para medir el cotoro de los terreos que fumiga. Para que la reata que usa o
Más detallesMANUAL EDUCATIVA POR CAMARÓGRAFOS
MANUAL PARA GRABACIÓN DEL VIDEO DE PRÁCTICA EDUCATIVA POR CAMARÓGRAFOS EVALUACIÓN DOCENTE DE CARÁCTER DIAGNÓSTICO FORMATIVA (ECDF) 2015 Este maual está dirigido a los docetes de aula que ha decidido utilizar
Más detalles) se obtiene un valor específico del estimador que recibe el nombre de estimación del parámetro poblacional θ y lo notaremos por = g ( x 1
ESTIMACIÓN PUNTUAL. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA. 1. INTRODUCCIÓN A LA INFERENCIA ESTADÍSTICA El objetivo básico de la iferecia estadística es hacer iferecias o sacar coclusioes sobre la població
Más detallesMINITAB y MODELOS DE REGRESIÓN
Prácticas de Fudametos Matemáticos para el estudio del Medio Ambiete www.um.es/docecia/jpastor jpastor@um.es MINITAB y MODELOS DE REGRESIÓN 1. Itroducció Ua de las cuestioes de mayor iterés e las Ciecias
Más detallesA N U A L I D A D E S
A N U A L I D A D E S INTRODUCCION Y TERMINOLOGIA Se deomia aualidad a u cojuto de pagos iguales realizados a itervalos iguales de tiempo. Se coserva el ombre de aualidad por estar ya muy arraigado e el
Más detallesANEXO B. Se define como Regresión al estudio de la fuerza, consistencia o grado de asociación de la
ANEXO B B.. Regresió Se defie como Regresió al estudio de la fuerza, cosistecia o grado de asociació de la correlació de variables idepedietes [6]. B... Regresió Lieal Simple El objeto de u aálisis de
Más detallesNotas de Teórico. Sistemas de Numeración
Departameto de Arquitectura Istituto de Computació Uiversidad de la República Motevideo - Uruguay Sistemas de umeració Arquitectura de Computadoras (Versió 4.3b - 6) SISTEMAS DE UMERACIÓ. Itroducció E
Más detallesEstimadores Puntuales: Propiedades de estimadores Sebastián Court
Estadística Estimadores Putuales: Propiedades de estimadores Sebastiá Court 1.Motivació Cosideremos ua variable aleatoria X co ciertas características, como por ejemplo, u parámetro θ, y ua muestra aleatoria
Más detallesINECUACIONES. Ejemplo: La desigualdad 2x+l>x+5, es una inecuación por que tiene una incógnita "x" que se verifica para valores mayores que 4.
INECUACIONES DEFINICIÓN: Ua iecuació es ua desigualdad e las que hay ua o más catidades descoocidas (icógita) y que sólo se verifica para determiados valores de la icógita o icógitas. Ejemplo: La desigualdad
Más detallesANEXO. Devolución de los Aportes a la Cuenta de Garantía Solidaria
ANEXO PROCEDIMIENTO PARA EL CÁLCULO DE LA COMPENSACIÓN Y DEVOLUCIÓN DE LOS APORTES REALIZADOS A LA CUENTA DE GARANTÍA SOLIDARIA Y LOS REQUERIMIENTOS DE RECURSOS AL MINISTERIO DE HACIENDA Para calcular
Más detallesMétodos Numéricos. La solución es una relación funcional entre dos variables. No todas las ecuaciones diferenciales tienen solución analítica.
Métodos Numéricos Métodos aalíticos Solució de ecuacioes difereciales Métodos Numéricos Métodos aalíticos: La solució es ua relació fucioal etre dos variables. No todas las ecuacioes difereciales tiee
Más detallesINSTITUCIÓN EDUCATIVA JAVIERA LONDOÑO SEVILLA. GUIA Nº 3: Sucesiones, Límite de Sucesiones y Límite de Funciones en R
P á g i a INSTITUCIÓN EDUCATIVA JAVIERA LONDOÑO SEVILLA GUIA Nº 3: Sucesioes, Límite de Sucesioes y Límite de Fucioes e R GRADO: º AREA: MATEMÁTICAS PROFESORA: Ebli Martíez M. ESTUDIANTE: PERIODO: III
Más detallesALGUNAS NOTAS RELATIVAS AL COSTO Y PRECIO DE LAS OBLIGACIONES
ALGUNAS NOTAS RELATIVAS AL COSTO Y PRECIO DE LAS OBLIGACIONES M.A. Martha Oliva Zárate * I. INTRODUCCIÓN La ecesidad de fiaciamieto a largo plazo por las empresas se da geeralmete cuado desea implemetar
Más detallesMANUAL PARA CAMARÓGRAFOS DEL DE LOS TALLERES DE
MANUAL PARA CAMARÓGRAFOS DEL DE LOS TALLERES DE PARA CAMARÓGRAFOS DEL DE LOS TALLERES DE FORMACIÓN DE LOS DIRECTIVOS SINDICALES. EVALUACIÓN DOCENTE DE CARÁCTER DIAGNÓSTICO FORMATIVA (ECDF) 2016 Este maual
Más detallesLímites y continuidad
I.E.S. Ramó Giraldo CONTENIDOS.- MAPA CONCEPTUAL DE LA UNIDAD....- CONCEPTO DE LÍMITE DE UNA FUNCIÓN EN UN PUNTO....- LÍMITES LATERALES: CARACTERIZACIÓN....- LÍMITES Y OPERACIONES CON FUNCIONES: ÁLGEBRA
Más detallesDe esta forma, el problema de encontrar la mejor recta se concentra en calcular los valores de la pendiente (m) y de la ordenada al origen (b)
MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS E muchos de los experimetos que se realiza e Física, se obtiee u cojuto de parejas de úmeros (abscisa, ordeada) por los cuales ecesitamos, para obteer u modelo matemático que
Más detallesSíntesis de señales periódicas empleando las series trigonométrica y exponencial de Fourier
Sítesis de señales periódicas empleado las series trigoométrica y expoecial de Fourier Propuesta de práctica para el laboratorio de las asigaturas: ANÁLISIS DE SISEMAS Y SEÑALES y SEÑALES Y SISEMAS Hecha
Más detalles1. Muestreo Aleatorio Simple
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PEREIRA FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL Estadística III-Material 2-2012 Revisió y Cambios y Ampliació: Ig. José Alejadro Marí Fuete Primaria: Ig. César Augusto Zapata Urquijo
Más detallesSlide 1. Slide 2. Slide 3. Universidad Diego Portales Facultad de Economía y Negocios. Capítulo 4 Introducción a la Probabilidad.
Slide 1 Uiversidad Diego Portales Facultad de Ecoomía y Negocios Martes 13 de Abril, 2010 Slide 1 Slide 2 Capítulo 4 Itroducció a la Probabilidad Temas Pricipales: Experimetos, Reglas de Coteo, y Asigació
Más detallesEJERCICIOS DE SERIES DE FUNCIONES
EJERCICIOS DE SERIES DE FUNCIONES. Campo de covergecia. Covergecia uiforme. Determiar el campo de covergecia de la serie 2 se x. Aplicado el criterio de la raíz, la serie es absolutamete covergete cuado:
Más detallesGUIAS ÚNICAS DE LABORATORIO DE FÍSICA I ASPECTOS PRELIMINARES INTRODUCCIÓN AL CÁLCULO DE INCERTIDUMBRE EN LAS MEDICIONES
GUIAS ÚNICAS DE LABORATORIO DE FÍSICA I ASPECTOS PRELIMINARES INTRODUCCIÓN AL CÁLCULO DE INCERTIDUMBRE EN LAS MEDICIONES SANTIAGO DE CALI UNIVERSIDAD SANTIAGO DE CALI DEPARTAMENTO DE LABORATORIOS INTRODUCCIÓN
Más detallesGeneralidades. Esta publicación presenta información de 98 estaciones meteorológicas activas en el 2013, manejadas por las siguientes entidades:
Geeralidades I. Defiició de meteorología Es la ciecia iterdiscipliaria que estudia el estado del tiempo, el medio atmosférico, los feómeos allí producidos y las leyes que lo rige. Es el estudio de los
Más detallesPre-PAES 2016 Media aritmética, moda y mediana.
Pre-PAES 016 Media aritmética, moda y mediaa. Nombre: Secció: Las medidas de tedecia cetral (MTC) so ciertos valores alrededor de los cuáles tiede a cocetrarse los datos de ua població, esto se debe a
Más detallesINFERENCIA ESTADÍSTICA
X INFERENCIA ESTADÍSTICA Sea ua característica o variable aleatoria de la població objeto de estudio y sea ( X, X, X,..., X ) ua muestra aleatoria de dicha població. 1 3 U parámetro poblacioal es ua caracterizació
Más detallesExamen de la asignatura "Estadística aplicada a las ciencias sociales" Profesor Josu Mezo. Examen del 18 de junio de 2010
Eame de la asigatura "Estadística aplicada a las ciecias sociales" Profesor Josu Mezo. Eame del 18 de juio de 2010 Recordatorio de fórmulas (o todas so ecesarias) Σ N i c cifi s s sˆ ET 1 z estimador ET
Más detallesTEMA 6 SELECCIÓN DE INVERSIONES PRODUCTIVAS CON RIESGO (Parte I)
TEMA 6 SELECCIÓN DE INVERSIONES PRODUCTIVAS CON RIESGO (Parte I) Tema 6- Parte 1 1 EL MÉTODO de la TASA de DESCUENTO AJUSTADA al RIESGO : a = k + p E presecia de iflació a = k + p ( 1 + a ) = ( 1 + a )(
Más detalleses un proceso de conteo si representa el número de eventos ocurridos hasta el tiempo t.
PROCESOS ROBABILIDADES ESTOCÁSTICOS (ITEL-3005) (80807) Tema 4. Los Procesos Tema. de Fudametos Poisso y otros de Estadística procesos asociados Descriptiva Semaa Distribució 5 Clase 07 de frecuecias Lues
Más detallesIES Fco Ayala de Granada Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna INTERVALOS DE CONFIANZA PARA PROPORCIONES (2007)
IS Fco Ayala de Graada Solucioes Germá-Jesús Rubio Lua INTRVALOS D CONFIANZA PARA PROPORCIONS (007) jercicio 1- Tomada, al azar, ua muestra de 10 estudiates de ua Uiversidad, se ecotró que 54 de ellos
Más detallesEjemplo Solución. 2) Datos p 1 =253/300 p 2 =196/300 n 1 =n 2 =300 α= ) Ensayo de hipótesis
Ejemplo Solució ) Se trata de ua distribució muestral de diferecia de proporcioes. Se evalúa dos tipos diferetes de solucioes para pulir, para su posible uso e ua operació de pulido e la fabricació de
Más detallesMedidas de Tendencia Central
1 Medidas de Tedecia Cetral La Media La media (o promedio) de ua muestra x 1, x,, x de tamaño de ua variable o característica x, se defie como la suma de todos los valores observados e la muestra, dividida
Más detallesDeterminación del tamaño de una muestra (para dos o más muestras)
STATGRAPHICS Rev. 457 Determiació del tamaño de ua muestra (para dos o más muestras) Este procedimieto determia el tamaño de muestra apropiado para estimar o realiar pruebas de hipótesis respecto a alguo
Más detallesCód. Carrera: Área de Matemática Fecha: MODELO DE RESPUESTAS Objetivos 1 al 11.
rueba Itegral Lapso 03-7-76-77 /0 Uiversidad Nacioal Abierta Matemática I (Cód. 7-76-77) icerrectorado Académico Cód. Carrera: 6-36-80-08- -60-6-6-63 Fecha: 0 0-0 MODELO DE RESUESTAS Objetivos al. OBJ
Más detallesMATEMÁTICAS. Nivel Medio
MATME/PF/M11/N11/M12/N12 MATEMÁTICAS Nivel Medio Tareas de la carpeta Para utilizar e 2011 y 2012 Orgaizació del Bachillerato Iteracioal, 2009 10 págias 2 MATME/PF/M11/N11/M12/N12 ÍNDICE Itroducció Tareas
Más detallesSe utilizan los datos puntuales de altura de precipitación o intensidades máximas de lluvia registradas en una estación
.. Tormetas putuales Aspectos geerales Se utiliza los datos putuales de altura de precipitació o itesidades máximas de lluvia registradas e ua estació So válidas para áreas cuya extesió este defiida por
Más detalles