DISEÑO ÓPTIMO DE DIAGRAMAS EWMA.
|
|
- Rocío Alcaraz Montoya
- hace 5 años
- Vistas:
Transcripción
1 Saber, Uversdad de Orete, Veeuela.Vol. 2. Nº 2: (2000) DISEÑO ÓPTIMO DE DIAGRAMAS EWMA. NELSON BRACHO Departaeto de Estadístca Uversdad de Orete. RESUMEN E este artículo se descrbe el esquea de Crowder para dseñar u dagraa EWMA y se preseta alguas tablas co resultados de logtud eda de corrda que perte el dseño del so. PALABRAS CLAVES: Dseño Ópto, Dagraa EWMA, LMC. ABSTRACT Ths paper descrbes Crowder s outle for the desg of a EWMA chart, ad presets soe tables wth the results of average ru legth whch allow ths EWMA chart desg. KEY WORDS:Optal Desg, EWMA Chart, ARL. INTRODUCCIÓN El dagraa de cotrol Proedo Móvl Expoecalete Poderado (dagraa EWMA) fue troducdo e el cotrol estadístco de la caldad por Roberts (959), coo ua herraeta, para cotrolar la eda de u proceso de produccó. El autor asuedo u proceso depedete e détcaete dstrbudo oral, presetó curvas de Logtud Meda de Corrda (LMC) basadas sobre sulacoes y cocluyó, que el dagraa EWMA es ejor que el dagraa X para detectar pequeños cabos (cabos etre y 2.0 ) e la eda de procesos. S ebargo, el dagraa EWMA, propuesto por Roberts, o ha sdo utlado e la práctca coo se esperaba, esto es debdo báscaete a que la seleccó de la costate suavadora ( 0 < ) y la apltud k de los lítes de cotrol para dseñar el dagraa se hace de aera arbtrara. Crowder (989) propoe u esquea de dseño ópto del dagraa EWMA, basado sobre la LMC, que resuelve el problea de la escogeca de y los lítes de cotrol; adeás preseta alguas gráfcas de LMC para el dseño del dagraa. Obteer (, k) de las gráfcas de LMC es u poco egorroso, por lo que el propósto de este artículo es presetar alguas tablas de LMC del dagraa EWMA, que haga ás fácl el dseño del so. PROMEDIO MÓVIL EXPONENCIALMENTE PONDERADO (EWMA). Los valores sucesvos de u EWMA geerados por el estadístco uestral Y t vee expresado por: Z t = ( )Z t- + Y t co 0 < y t =, 2,... Z t es el valor del EWMA e el tepo t, Yt es ua observacó dvdual o ua eda uestral e el tepo t, asuda co dstrbucó oral, y es ua costate suavadora. Nótese que para =, el valor del EWMA depede úcaete de la observacó ás recete coo es el caso del dagraa, etras que para valores de cercaos a cero la observacó ás recete recbe poco peso, coo es el caso del dagraa CUSUM. LÍMITES DE CONTROL DEL DIAGRAMA EWMA E lo que sgue, se asue que las Y t so edas uéstrales dstrbudas depedeteete N(µ, 2 /), co µ y 2 coocdas. Bajo estos supuestos Roberts (959) uestra que: () Recbdo: Julo 999. Acep. Mayo del dode µ y 2 so la eda y la varaca del EWMA 44
2 Dseño ópto de dagraas EWMA respectvaete. Por cosguete, los lítes de cotrol del dagraa EWMA de apltud k-sga vee dados por: LSC = µ y (2) LIC = µ DISEÑO ÓPTIMO DEL DIAGRAMA EWMA. La estratega del dseño está basada e seleccoar (, K) de tal aera que dada la logtud eda de corrda (LMC) bajo cotrol, la LMC del dagraa de u cabo D e la eda (e udades de / ) sea ía. La cobacó (, K) es ópta e el setdo de que para ua LMC bajo cotrol elegda, producrá ua LMC fuera de cotrol ía. Para el dseño del dagraa EWMA co estas codcoes, Crowder (989) recoeda las sguetes etapas: Etapa : Elegr la eor LMC aceptable cuado el cabo e la eda es D = 0. La Seleccó de la LMC está basada foralete sobre codcoes, tales coo el costo asocado a ua falsa alara y el tepo del proceso. Etapa 2: Decdr qué agtud del cabo e la eda debe ser detectada lo ás rápdo posble. Etapa 3: + k k = µ + k 2 = µ k 2 Ua ve que se tega la LMC de la Etapa y la agtud del cabo de la Etapa 2, e la tabla correspodete a la LMC de la Etapa, se escoge los valores de y K que hace ía la LMC para el cabo especfcado e la Etapa 2. PROCEDIMIENTO PARA OBTENER LA LMC DEL DIAGRAMA EWMA. Crowder (987a y b), uestra que la LMC del dagraa EWMA puede ser expresada coo la solucó de la ecuacó tegral: /2 /2 L(D) = + dode D es la agtud del cabo, f es la fucó de de- sdad de probabldad N(0,) y h = k. Usado cuadratura de Gauss de putos, la ecuacó (3) pue- 2 de ser expresada uércaete coo L(D) = + = W L(P ) f /2 {[ P - (- )D] /} Evaluado L(D) e el cabo D = d y los putos P, =, 2,...,, se obtee el sguete sstea de ecuacoes leales L(d) = + = W L(P ) f {[ P - (- )d] /} L(P ) = + W L(P )f... L(P ) = + = = W L(P )f {[ P - (- )P ]/} {[ P - (- )P ]/} Asgádoles valores a y k, el sstea de ecuacoes leales, se puede resolver y obteer la LMC del cabo D = d (L(d)). Se elaboraro tablas para LMC bajo cotrol de,,,, resolvedo el sstea de ecuacoes leales co ayuda de u prograa e FORTRAN, utlado cuadratura de Gauss de 24 putos. EJEMPLO DE UN DISEÑO ÓPTIMO DE DIAGRAMA EWMA. Supógase que se quere dseñar u dagraa EWMA, co LMC =, cuado D = 0, y que detecte rápdaete u cabo e la eda de. Etapa : La LMC bajo cotrol (D = 0) es. Etapa 2: h h L(y) f {[ y ( )D] /} El cabo e la eda que debe ser detectado lo ás dy 45
3 NELSON BRACHO rápdo posble es, es decr, D =.0. Etapa 3: De la tabla 2 correspodete a la LMC bajo cotrol de, se tee que los valores de y k que hace ía la LMC para D =.0 so: = 0.5 y K = 2.654; susttuyedo estos valores de y K e la expresó dada e (2) se tee que los lítes de cotrol del dagraa EWMA so. LSC = µ y LIC = µ /2 /2 = µ + 6 = µ 6 REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS CROWDER, S. V. 987a. A sple ethod for studyg ru legth dstrbutos of expoetally weshted ovg average chart. Techoetrcs. (29): CROWDER, S. V. 987b. Average legths of expoetally weshted ovg average cotrol charts. Joural Quelty Techology. (9): CROWDER, S. V Desg of expoetally wghted ovg average schees. Joural Qualty Techology. (2): ROBERTS, S. W. 959 Cotrol chart test based o geoetrc ov average. Techoetrcs. (): TABLA N Logtud Meda de Corrda Bajo Cotrol para
4 47 TABLA N 2 Logtud Meda de Corrda Bajo Cotrol para = D k = Dseño ópto de dagraas EWMA
5 48 TABLA N 3 Logtud Meda de Corrda Bajo Cotrol para NELSON BRACHO
6 49 TABLA N 4 Logtud Meda de Corrda Bajo Cotrol para Dseño ópto de dagraas EWMA
Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión
Modelos de Regresó E muchos problemas este ua relacó herete etre dos o más varables, resulta ecesaro eplorar la aturaleza de esta relacó. El aálss de regresó es ua técca estadístca para el modelado la
Más detallesInferencia Estadística
Ifereca Estadístca Poblacó y muestra Coceptos y defcoes Muestra Aleatora Smple (MAS) Cosderemos ua poblacó, cuya fucó de dstrbucó esta dada por F(), la cual está costtuda por u úmero fto de posbles valores,
Más detallesSolución Práctica Evaluable 2. Oligopolio y Competencia Monopolística. 16/11/2012
Solucó Práctca Evaluable. Olgopolo y Copeteca Moopolístca. 6//0 Cosdere u olgopolo de Courot co epresas que produce u be hoogéeo. La fucó versa de deada es p ) = 0 y todas las epresas tee el so coste argal
Más detallesBreves apuntes sobre la teoría de errores.
Radar de subsuelo. Evaluacó para aplcacoes e arqueología y e patroo hstórco-artístco 903 Aexo 6 Breves aputes sobre la teoría de errores. A6.. Itroduccó. Se troduce breveete los coceptos fudaetales de
Más detallesNOMBRE. para los nuevos datos, incrementando 5 unidades cada calificación. entonces la media sumando 5 unidades a cada calificación es
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE INGENIERÍA DIVISIÓN DE CIENCIAS BÁSICAS COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS DEPARTAMENTO DE PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PRIMER EAMEN FINAL RESOLUCIÓN SEMESTRE
Más detallesREGRESIÓN LINEAL SIMPLE
RGRIÓN LINAL IMPL l aálss de regresó es ua técca estadístca para vestgar la relacó fucoal etre dos o más varables, ajustado algú modelo matemátco. La regresó leal smple utlza ua sola varable de regresó
Más detallesPyE_ EF1_TIPO2_
SEMESTRE 9- TIPO DURACIÓN MÁIMA.5 HORAS JUNIO DE 9 NOMBRE. "Scram" es el térmo que utlza los geeros ucleares para descrbr u rápdo cerre de emergeca de u reactor uclear. La dustra uclear ha hecho esuerzos
Más detallesRegresión - Correlación
REGRESIÓN Regresó - Correlacó Aálss que requere la cosderacó de o más varables cuattatvas e forma smultáea. Aálss de Regresó: estuda la relacó fucoal de ua o más varables respecto de otra Aálss de Correlacó:
Más detallesANEXO D. Cálculo del cortante basal
Cálculo del cortate basal CÁLCULO DEL CORANE BASAL El cálculo del cortate basal perte deterar la fuerza lateral total coo cosecueca de las fuerzas erca que se duce a u sstea de N rados de lbertad, dstrbuyédolo
Más detallesMEDICIONES Y CÁLCULO DE ERRORES
7. OBJETIVOS: MEDICIONES Y CÁLCULO DE ERRORES. Efectuar edcoes drectas: edr el perodo del pédulo sple. Efectuar edcoes drectas: edr el volue de u paralelepípedo.. Aplcar el cálculo de errores e las edcoes
Más detallesANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL
ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL TIPOS DE RELACIONES ENTRE VARIABLES Dos varables puede estar relacoadas por: Modelo determsta Modelo estadístco Ejemplo: Relacó de la altura co la edad e ños.
Más detalles1.3. Longitud de arco.
.. Logtud de arco. Defcó. Sea C ua curva suave defda paramétrcamete por la fucó vectoral f : R R / f () t = ( f() t, f() t,, f ( t) ) e el espaco R, co t [ a, b], que se recorre exactamete ua vez cuado
Más detallesque queremos ajustar a los datos. Supongamos que la función f( x ) describe la relación entre dos cantidades físicas: x e y = f( x)
APROXIMACIÓN DISCRETA DE MÍNIMOS CUADRADOS Las leyes físcas que rge el feómeo que se estuda e forma expermetal os proporcoa formacó mportate que debemos cosderar para propoer la forma de la fucó φ ( x)
Más detallesGUíAS DE TRABAJOS PRÁCTICOS N 2 y N 3 (2do Cuatrimestre 2018) GRÁFICOS DE CONTROL
GUíAS DE TRABAJOS PRÁCTICOS 2 y (2do Cuatrmestre 208) GRÁFICOS DE COTROL ) Guía o 2: El admstrador de servcos de ua ageca grade de automóvles desea estudar la catdad de tempo requerdo para efectuar u tpo
Más detallesMÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA EL CONTROL DE CALIDAD
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS MÉRIDA ESTADO MÉRIDA Admstracó de la Produccó y las Operacoes II Prof. Mguel Olveros MÉTODOS
Más detallesAnálisis Numérico y Programación. Unidad III. -Interpolación mediante trazadores: Lineales, cuadráticos y cúbicos
Aálss Numérco y Programacó Udad III -Iterpolacó medate trazadores: Leales, cuadrátcos y cúbcos Prmavera 9 Aálss Numérco y Programacó Coceptos geerales Problema geeral: Se tee u cojuto dscreto de valores
Más detallesCÁLCULO NUMÉRICO (0258)
CÁLCULO NUÉRICO (58) Tema 4. Apromacó de Fucoes Juo. Ecuetre los polomos de meor grado que terpola a los sguetes cojutos de datos plateado y resolvedo u sstema de ecuacoes leales: 7 y 5-4 7 y 4 9 6.5.7.
Más detallesERRORES EN LAS MEDIDAS (Conceptos elementales)
ERRORES E LAS MEDIDAS (Coceptos elemetales). Medda y tpos de errores ormalmete, al realzar varas meddas de ua magtud físca, se obtee e ellas valores dferetes. E muchas ocasoes, esta dfereca se debe a causas
Más detallesLa inferencia estadística es primordialmente de naturaleza
VI. Ifereca estadístca Ifereca Estadístca La fereca estadístca es prmordalmete de aturaleza ductva y llega a geeralzar respecto de las característcas de ua poblacó valédose de observacoes empírcas de la
Más detalles1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL
Estadístca y probabldad 1 DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL 1.1 DISTRIBUCIONES ESTADÍSTICAS Se usa dagramas de barras, dode la altura de éstas represeta la recueca de cada
Más detallesAnálisis de Regresión y Correlación Lineal
Aálss de Regresó y Correlacó Leal Dr. Pastore, Jua Igaco Profesor Adjuto. Aálss de Regresó y Correlacó Leal Hasta ahora hemos cetrado uestra atecó prcpalmete e ua sola varable de respuesta umérca o e seres
Más detalles2. Hay alguna diferencia entre decir que la masa de una persona es 75 kg o g?
Físca y Quíca ºBachllerato UNIDAD : La actvdad cetífca CUESTIONES INICIALES-PÁG. 9. Sabrías expresar la velocdad de 0,0 /s e k/h? k 000 v = 0,0 = 0,0 s h s 3600s k 36,0 h. Hay algua dfereca etre decr que
Más detallesLa teoría de colas ha tenido un énfasis especial en el tratamiento de sistemas estocásticos.
.- INTRODUCCIÓN La teoría de colas es objeto de ua apla bblografía que aborda desde el estudo de ssteas forado por ua cola co u servdor hasta coplejas redes de colas de espera. Los ssteas de colas fora
Más detallesAnálisis de Regresión y Correlación Lineal
Aálss de Regresó y Correlacó Leal 2do C. 2018 Mg. Stella Fgueroa Clase Nº 14 Tpos de relacoes etre varables Exste u compoete aleatoro por lo que las predccoes tee asocado u error de predccó. Modelo determsta
Más detallesMEJORAMIENTO ANIMAL - ANEXO T.P. # 3 HERENCIA SIMPLE EN FAMILIAS
Mejoraeto Aal Dto. Agrooía, UN Rev. 5// MEJORAMIENTO ANIMAL - ANEXO T.. # HERENCIA IMLE EN FAMILIA Cálculos de Nveles de egurdad y de Catdad de Tests de Apareaetos Requerdos. U descedete por apareaeto
Más detallesAPROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS
APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS Sugerecas para que mparte el curso Ha llegado el mometo e que es coveete resolver ejerccos aplcado
Más detalles4 METODOLOGIA ADAPTADA AL PROBLEMA
4 MEODOLOGA ADAPADA AL PROBLEMA 4.1 troduccó Báscamete el problema que se quere resolver es ecotrar la actuacó óptma sobre las tesoes de los geeradores, la relacó de tomas de los trasformadores y el valor
Más detallesSupongamos que hemos aplicado el test F y hemos rechazado la H0.
Comparacó de medas tomadas de a pares CONDICION Meda s --------- ---------- ------ ---------- 0.00 3.0000 0.00 3.73 3 97.00 3.0000 4 93.00.44 TOTAL 98.73.6036 Supogamos que hemos aplcado el test F y hemos
Más detallesDiseño De Plantas UIS. Ing. Edwin Alberto Garavito H.
MEJORMIENTO DEL DISEÑO DE DISTRIBUCIONES DE PLNT MEDINTE L UTILIZCIÓN DE CRFT. QUÉ ES CRFT? CRFT (Coputerzed Relatve llocato of Facltes Techque es uo de los paquetes de software ás avazados que se utlza
Más detallesTest de Hipótesis. Error de tipo I: Rechazar H 0 siendo H 0 Verdadera. Error de tipo II: No rechazar H 0 siendo H 0 Falsa
Error tpo I: Rechazar H sedo H Verdara Test Hpótess Error tpo II: No rechazar H sedo H Falsa Nvel Sgfcacó: = P(error tpo I = P(Rechazar H sedo H Verdara Probabldad error tpo II: = P(error tpo II = P(No
Más detallesEn esta sección estudiaremos el caso en que se usa un solo "Predictor" para predecir la variable de interés ( Y )
Regresó Leal mple. REGREIÓN IMPLE El aálss de regresó es ua herrameta estadístca la cual utlza la relacó, etre dos o más varables de modo que ua varable pueda ser predcha desde la (s) otra (s). Por ejemplo
Más detallesUNIDAD 14.- Distribuciones bidimensionales. Correlación y regresión (tema 14 del libro)
UIDAD.- Dstrbucoes bdmesoales. Correlacó regresó (tema del lbro). VARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMESIOALES Vamos a trabajar sobre ua sere de feómeos e los que para cada observacó se obtee u par de meddas.
Más detallesGENERACIÓN TERMOELÉCTRICA. Cálculo de la toma de las extracciones de un ciclo de vapor
GNRCIÓN TRMOLÉCTRIC. Cálculo de la toa de las extraccoes de u cclo de apor ISML PRITO ÍNDIC D MTRIS CÁLCULO D LOS PUNTOS D TOM D LS XTRCCIONS PR QU L MJOR DL RNDIMINTO DL CICLO RGNRTIVO S MÁXIM. MJOR N
Más detallesDivisión de Estadísticas y Proyecciones Económicas (DEPE) Centro de Proyecciones Económicas (CPE)
Comsó Ecoómca para Amérca Lata y el Carbe (CEPAL Dvsó de Estadístcas y Proyeccoes Ecoómcas (DEPE Cetro de Proyeccoes Ecoómcas (CPE Estmacó Putual de Parámetros Chrsta A. Hurtado Navarro Mayo, 006 Estmacó
Más detallesTema 2: Distribuciones bidimensionales
Tema : Dstrbucoes bdmesoales Varable Bdmesoal (X,Y) Sobre ua poblacó se observa smultáeamete dos varables X e Y. La dstrbucó de frecuecas bdmesoal de (X,Y) es el cojuto de valores {(x, y j ); j } 1,, p;
Más detallesRespuesta. Si 100 manzanas es una muestra suficientemente grande podemos ocupar el TCL. Por lo tanto:
Curso: Estadístca Iferecal (ICO 8306) Profesores: Esteba Calvo, Pablo Huechapa y Omar Ramos Ayudates: José T. Meda, Fabo Salas y Daela Vlches PROBLEMA Cosdere que Ud. es dueño de u campo que produce mazaas,
Más detalles2.4 Pruebas estadísticas para los números pseudoaleatorios
Capítulo Números pseudoaleatoros.4 Pruebas estadístcas para los úmeros pseudoaleatoros 34 E la seccó. se presetaro dversos algortmos para costrur u cojuto r, pero ése es sólo el prmer paso, ya que el cojuto
Más detallesNOMBRE Apellido Paterno Apellido Materno Nombre(s)
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO FACULTAD DE INGENIERÍA DIVISIÓN DE CIENCIAS BÁSICAS COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS DEPARTAMENTO DE PROBABILIDAD ESTADÍSTICA SEGUNDO EXAMEN FINAL RESOLUCIÓN SEMESTRE
Más detalles2.5. Área de una superficie.
.5. Área de ua superfce. Sea g ua fucó co prmeras dervadas parcales cotuas, tal que z g( x y), 0 e toda la regó D del plao xy. Sea S la parte de la gráfca de g cuya proyeccó e el plao xy es como se lustra
Más detallesTEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx
TEMA 3 Meddas de varabldad y asmetría 1. MEDIDAS DE VARIABILIDAD La varabldad o dspersó hace refereca al grado de varacó que hay e u cojuto de putuacoes. Por ejemplo: etre dos dstrbucoes que preseta la
Más detallesAnálisis de Regresión
Aálss de Regresó Ig. César Augusto Zapata Urqujo Ig. José Alejadro Marí Del Río Facultad de Igeería Idustral Uversdad Tecológca de Perera 0-05 Modelo de Regresó Leal Smple Y Dados A (, ) =,,. Gráfco o
Más detallesAplicaciones de Balances de Energía en Reactores Batch
plcacoes de Balaces de Eergía e Reactores Batch Para u reactor batch, el BdeM se epresa como la ecuacó para determar el tempo de resdeca: t N ( rv Separado varables: V N Esta es ua ecuacó dferecal ordara
Más detallesDada una sucesión x1, x2, x3,... x n dos a dos independientes, con una misma distribución de probabilidad y con esperanza µ y varianza σ
TEOREMA DE BERNOULLI GENERALIZADO > 0 Dada ua sucesó x1, x, x3,... x dos a dos depedetes, co ua msma dstrbucó de probabldad y co esperaza µ y varaza lím Se verfca que P x µ = 1 ó lím P x µ > = 0 El límte,
Más detallesGráfica de los resultados experimentales: Variable Independiente: Variable Dependiente: Variable asociada:
:: OBJETIVOS [3.] o Apreder a presetar los datos epermetales como grafcas -. o Apreder a usar las hojas de papel logarítmco Semlogarítmco o Determar la relacó matemátca de ua grafca leal de datos epermetales
Más detalles( ) Tabla 2. Formulas para gráficas de control. Fórmula. Rsk = xk + 1 -Xk -------- X Rs -------------- Z USL. Gráfica (Símbolo) R, S ó Rs.
Boletí Técco Septebre No. Tabla esultados cálculos Núero edcoes Valor áxo Valor ío ago Proedo Desvacó Ídce capacdad l proceso Ídce capacdad l proceso Ídce capacdad aqua Ídce capacdad aqua Fraccó fectva
Más detallesEl algoritmo EM para las estimacion de parametros en mezclas gaussianas. Una mezcla de distribuciones con K componentes tiene la forma
E agorto EM para as estaco de paraetros e ezcas gaussaas Edgar Acua. Ua ezca de dstrbucoes co copoetes tee a ora x π x... π x dode cada copoete es ua ucó de probabdad Posso, Boa, etc o ua uco de desdad
Más detallesMATEMÁTICAS 4º ESO. TEMA 2: COMBINATORIA
Fracscaos T.O.R. Cód. 87 MATEMÁTICAS º ESO. TEMA : COMBINATORIA.. La regla de la sua el producto.. Varacoes s repetcó.. Varacoes co repetcó.. Perutacoes s repetcó.. Cobacoes s repetcó.. Núeros cobatoros.7.
Más detalles1. Modelo de Transporte
. Modelo de Trasporte Se trata de u odelo partcular de Redes-Fluo s establecetos teredos o de trasbordo. Para forular u odelo geérco se defe las varables y los paráetros sguetes: s = total de udades dspobles
Más detallesModelos de Regresión Simple
Itroduccó a la Ifereca Estadístca Dept. of Mare cece ad Appled Bology Jose Jacobo Zubcoff Modelos de Regresó mple Que tpo de relacó exste etre varables Predccó de valores a partr de ua de ellas Varable
Más detallesDISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL
Smposo de Metrología 4 al 7 de Octubre DISTRIBUCIÓ DE LA MEDIA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CETRAL Wolfgag A. Schmd Cetro acoal de Metrología Tel.: (44) 4, e-mal: wschmd@ceam.mx Resume: De acuerdo al Teorema
Más detallesLa Metodología de la Verosimilitud Empírica
La Metodología de la Verosmltud Empírca Gozalo Delgado Facultad de Matemátcas, Uversdad Autóoma de Guerrero Méxco deggozalo@aol.com Probabldad y Estadístca Superor Resume Se expoe la metodología de la
Más detallesTema 60. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS: CÁLCULO, PROPIEDADES Y SIGNIFICADO.
Tema 60.Parámetros estadístcos. Calculo propedades y sgfcado Tema 60. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS: CÁLCULO, PROPIEDADES Y SIGIFICADO.. Itroduccó. Defcó de estadístca. Estadístca descrptva y estadístca ferecal.
Más detallesUNIDAD TEMÁTICA 9 REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN ENUNCIADO 1
ESCUELA UNIVERSITARIA DE TÉCNICA INDUSTRIAL UNIDAD TEMÁTICA 9 REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN ENUNCIADO La sguete tabla muestra la ota fal e los exámees de estadístca (E) e vestgacó operatva (IO) de ua
Más detallesTablas HASH. Agustín J. González ELO320: Estructura de Datos y Algoritmos 1er. Sem. 2002
Tablas HASH Agustí J. Gozález ELO32: Estructura de Datos y Algortos er. Se. 22 Itroduccó Muchas aplcacoes requere u cojuto dáco que soporte las operacoes de u dccoaro: Isert, Search, Delete. Por ejeplo
Más detallesExpectativas del Mercado y Creación de Valor en la Empresa
2d teratoal Coferece o dustral Egeerg ad dustral Maagemet X Cogreso de geería de Orgazacó September 3-5, 28, Burgos, Spa Expectatvas del Mercado y Creacó de Valor e la Empresa elpe Ruz López 1, Cáddo Barrea
Más detallesMétodo de semivarianza y varianza para la selección de un portafolio óptimo. Semivariance and variance method for selecting an optimal portfolio
Método de sevaraza y varaza para la seleccó de u portaolo ópto Sevarace ad varace ethod or selectg a optal portolo Lzbeth María de Jesús Urbe, Mguel Ágel Martíez Daá, Gustavo aírez Valverde ESUMEN E los
Más detallesVARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN
VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN - INTRODUCCIÓN E este tema se tratará de formalzar umércamete los resultados de u feómeo aleatoro Por tato, ua varable aleatora es u valor umérco que correspode
Más detallesESTADÍSTICA poblaciones
ESTADÍSTICA Es la parte de las Matemátcas que estuda el comportameto de las poblacoes utlzado datos umércos obtedos medate epermetos o ecuestas. ESTADÍSTICA La Estadístca tee dos ramas: La Estadístca descrptva:
Más detallesINFERENCIA ESTADÍSTICA
IE Cocepto de fereca estadístca INFERENCIA ESTADÍSTICA ESTIMACIÓN PUNTUAL DE PARÁMETROS IE I a. Sea u expereto aleatoro exstete e el udo físco. Se drá que dcho expereto preseta peraeca estadístca s, a
Más detallesPARÁMETROS ESTADÍSTICOS ... N
el blog de mate de ada: ESTADÍSTICA pág. 6 PARÁMETROS ESTADÍSTICOS MEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN Las tablas estadístcas y las represetacoes grácas da ua dea del comportameto de ua dstrbucó, pero ese cojuto
Más detallesRELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES NUMÉRICAS REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. CORRELACIÓN. realizar el calibrado en análisis instrumental.
RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES NUMÉRICAS REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. CORRELACIÓN Los métodos de regresó se usa para estudar la relacó etre dos varables umércas. Este tpo de problemas aparece co frecueca e el
Más detallesMedidas de Tendencia Central
Meddas de Tedeca Cetral Ua edda de tedeca cetral es u valor que se calcula a partr de u cojuto de datos y que se utlza para descrbr los datos e algua fora. Geeralete quereos que el valor sea represetatvo
Más detallesOrden de la tirada. Figura 1: Frecuencia relativa de cara para una sucesión de 400 tiradas.
Estadístca (Q) Dra. Daa M. Kelmasky 99. Teoremas límte Frecueca Relatva 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9.0 0 00 00 300 400 Orde de la trada Fgura : Frecueca relatva de cara para ua sucesó de 400 tradas. La fgura muestra
Más detallesGRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO A
Febrero 20 EAMEN MODELO A Pág. 1 GRADO EN PICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO Códgo Asgatura: 620137 FEBRERO 20 EAMEN MODELO A Tabla 1: Para estudar la relacó etre las putuacoes e u test () y el redmeto
Más detallesApéndice 1. Ajuste de la función gamma utilizando el método de máxima probabilidad ( maximum likelihood )
Apédces Apédces 357 Apédce. Ajuste de la fucó gamma utlzado el método de máma probabldad mamum lkelhood Se descrbe a cotuacó el ajuste de la fucó gamma utlzado e el apartado.2..2 pága 28. Véase Burguess
Más detallesProblemas de Polímeros. Química Física III
Problemas de Polímeros Químca Físca III 7..- Del fraccoameto de ua muestra de u determado polímero se obtuvero los sguetes resultados: Fraccó º, g 5, g/mol,75,6,886,89,,75,57,56 5,9,68 6,8,8 7,55,5 8,6,9
Más detallesEspecialista en Estadística y Docencia Universitaria PRUEBAS DE NORMALIDAD MÉTODO DE KOLMOGOROV SMIRNOV
Especalsta e Estadístca y Doceca Uverstara PRUEBAS DE NORMALIDAD MÉTODO DE KOLMOGOROV SMIRNOV Tal vez el método más recomedable para el caso e que F(x) es ua dstrbucó cotua es el método para ua muestra
Más detallesG - Métodos de Interpolación
ESCUELA SUPERIOR DE NÁUTICA Y MÁQUINAS NAVALES / NAUTIKAKO ETA ITSASONTZI MAKINETAKO GOI ESKOLA TEKNIKOA FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS G - Métodos de Iterpolacó Polomo de terpolacó de Lagrage. Polomo de terpolacó
Más detallesMétodos indirectos de estimación: razón, regresión y diferencia
Métodos drectos de estmacó: razó, regresó dfereca Cotedo. Itroduccó, defcó de estmadores drectos. Estmador de razó, propedades varazas. Límtes de cofaza. 3. Tamaño de la muestra e los estmadores de razó
Más detallesCAPITULO TRES. Conceptos De Diseño
CAPIULO RES Coceptos De Dseño La dea ás portate de la etodología de dseño para el cotrol de odo deslzate fue subrayada e la seccó.4. De acuerdo a esta dea, cualquer procedeto de dseño debe cosstr de dos
Más detallesVideal. V m. = ZxVideal EJERCICIOS RESUELTOS:
EJERCICIOS RESUELOS: Datos:. U taque rígdo cotee dos klool de gas trógeo y 6 klool de CO a 00ºK y 5 Mpa. Calcule el volue del taque basádose e: a. Ecuacó de gas deal b. Regla de Kay c. Factores de copresbldad
Más detallesANTES DE COMENZAR RECUERDA
ANTES DE COMENZAR RECUERDA 00 Po tres ejemplos de úmeros reales que o sea racoales, y otros tres ejemplos de úmeros reales que o sea rracoales. Respuesta aberta. Tres úmeros reales que o sea racoales:,
Más detallesQué es ESTADISTICA? OBJETIVO. Variabilidad de las respuestas. Las mismas condiciones no conducen a resultados exactamente similares PROBLEMA SOLUCIÓN
Qué es ESADISICA? Es u couto de la rama de las Matemátcas Es algo aburrdo que mplca u motó de cuetas 3 Es u couto de téccas que se puede usar para probar cualquer cosa 4 Es u couto de coocmetos téccas
Más detalles7. Muestreo con probabilidades desiguales.
7. Muestreo co probabldades desguales. 7. Itroduccó. 7.. Probabldades de clusó. 7.. Pesos del dseño muestral. 7.. Alguos métodos co probabldades desguales. 7. Estmacó de la meda, proporcó total poblacoales.
Más detallesTema 1. La medida en Física. Estadística de la medida Cifras significativas e incertidumbre
Tema. La medda e Físca Estadístca de la medda Cfras sgfcatvas e certdumbre Cotedos Herrameta para represetar los valores de las magtudes físcas: los úmeros Sstemas de udades Notacó cetífca Estadístca de
Más detalles1 Estadística. Profesora María Durbán
Tema 5: Estmacó de Parámetros Tema 5: Estmacó de Parámetros 5. Itroduccó y coceptos báscos 5. Propedades de los estmadores 5.4 Dstrbucó de u estmador e el muestreo Objetvos del tema: Al fal del tema el
Más detallesSEMESTRE DURACIÓN MÁXIMA 2.5 HORAS DICIEMBRE 10 DE 2008 NOMBRE
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE INGENIERÍA DIVISIÓN DE CIENCIAS BÁSICAS COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS PROBABILIDAD ESTADÍSTICA SEGUNDO EAMEN FINAL RESOLUCIÓN SEMESTRE 009- DURACIÓN
Más detallesLOS NÚMEROS COMPLEJOS
LOS NÚMEROS COMPLEJOS por Jorge José Osés Reco Departameto de Matemátcas - Uversdad de los Ades Bogotá Colomba - 00 Cuado se estudó la solucó de la ecuacó de segudo grado ax bx c 0 se aaló el sgo del dscrmate
Más detallesTeoría Simplificada de ERRORES Suscriben este documento los coordinadores de Laboratorio de Química, Física I y Física II.
Teoría Smplfcada de ERRORES Suscrbe este documeto los coordadores de Laboratoro de Químca, Físca I y Físca II. Defcoes Báscas: -Error absoluto (o error): Itervalo xe dode co máxma probabldad se ecuetra
Más detallesTEMA 5: ANÁLISIS CONJUNTO DE VARIABLES ALEATORIAS Y DISTRIBUCIÓN DE AGREGADOS
MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA LA EMPRESA TEMA 5: ANÁLISIS CONJUNTO DE VARIABLES ALEATORIAS DISTRIBUCIÓN DE AGREGADOS 5..- Dstrbucoes -dmesoales. Aálss margal y codcoado 5..- Varables aleatoras depedetes. Propedades
Más detallesTEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS
Tema 1 Ifereca estadístca. Estmacó de la meda Matemátcas CCSSII º Bachllerato 1 TEMA 1 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 1.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS UTILIZACIÓN DE
Más detallesControl estadístico de procesos. Control de procesos. Definición de proceso bajo control estadístico. Causas de la variabilidad en un proceso
Cotrol de procesos Hstórcamete ha evolucoado e dos vertetes: Cotrol automátco de procesos (APC) empresas de produccó cotua (empresas químcas) Cotrol estadístco de procesos (SPC) e sstemas de produccó e
Más detallesTEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO Introducción.
TEMA 5.- LA DECISIÓN DE INVERTIR EN UN CONTEXTO DE RIESGO 5..- Itroduccó. Stuacoes segú el vel de formacó: Certeza. Icertdumbre parcal o resgo: (Iversoes co resgo) Icertdumbre total: (Iversoes co certdumbre)
Más detallesAnálisis de la varianza de un factor
Aálss de la varaza de u factor El test t de muestras se aplca cuado se quere comparar las medas de dos poblacoes co dstrbucoes ormales co varazas guales y se observa muestras depedetes para cada poblacó
Más detallesESTADÍSTICA TEÓRICA: ESTIMADORES
Gestó Aeroáutca: Estadístca Teórca Facultad Cecas Ecoómcas y Empresarales Departameto de Ecoomía Aplcada Profesor: Satago de la Fuete Ferádez ESTADÍSTICA TEÓRICA: ESTIMADORES Estadístca Teórca: Estmadores
Más detallesDistribuciones Muestrales
Estadístca II / Fucoes Varables Aleatoras. Ig. Dey Gozález Dstrbucoes Muestrales Muestreo Aleatoro Poblacó Muestra Herrametas Estadístcas Medaa Muestral ) ) / (( ) / ( ) / ( ; es mpar ; es par = = Meda
Más detalles6.1. Solución. P( de que falle un televisor) = 1/5000 = p X = Número de televisores averiados de entre los asegurados.
Estadístca ara geeros Ejerccos resueltos TEMA 6- CONVERGENCIA DE VARIABE AEATORIA 6 olucó ( de que falle u televsor) / Núero de televsores averados de etre los asegurados B ( ) ( 9 ) Alcado el Teorea Cetral
Más detallesIntroducción a la Inferencia Estadística. Dept. of Marine Science and Applied Biology Jose Jacobo Zubcoff
Itroduccó a la Ifereca Estadístca Dept. of Mare cece ad Appled Bology Jose Jacobo Zubcoff Modelos de Regresó mple Que tpo de relacó exste etre varables Predccó de valores a partr de ua de ellas Varable
Más detallesIntroducción al Algebra Lineal en Contexto Autor José Arturo Barreto M.A. Web:
Itroduccó al Algebra Leal e Cotexto Autor José Arturo Barreto M.A. Web: www.abaco.com.e www.mprofe.com.e josearturobarreto@yahoo.com Descomposcó e Valor Sgular (SVD: Sgular Value Decomposto) El sguete
Más detallesx x x x x Y se seguía operando
. INTRODUCCIÓN. DEFINICIONES UNIDAD : Números complejos Cuado se teta resolver ecuacoes de segudo grado como por ejemplo x 4x 0, se observa que o 4 6 5 4 6 tee solucoes reales x x, pues o exste raíces
Más detallesMEDIDAS DE CENTRALIZACIÓN
Educagua.com MEDIDAS DE CETRALIZACIÓ Las meddas de cetralzacó so estadístcos que releja algú valor global de la sere estadístca. Las prcpales meddas de cetralzacó so: Meda artmétca smple. Meda artmétca
Más detallesTema 16: Modelos de distribución de probabilidad: Variables Continuas
Aálss de Datos I Esquema del Tema 6 Tema 6: Modelos de dstrbucó de robabldad: Varables Cotuas. EL MODELO RECTANGULAR. EL MODELO NORMAL, N(μ, σ) 3. MODELO CHI-CUADRADO DE PEARSON, χ k 4. MODELO t DE STUDENT,
Más detalles10 MUESTREO. n 1 9/ / σ σ 1
10 MUESTREO 1 Cómo varará la desvacó típca muestral s se multplca por cuatro el tamaño de la muestra? Y s se aumeta el tamaño de la muestra de 16 a 144? S µ y so la meda y la desvacó típca poblacoales,
Más detallesEstimación de Parámetros. Estimación Puntual. Universidad Técnica Federico Santa María. Estimación de Parámetros. Estimación de Parámetros.
Uversdad Técca Federco ata María Estmacó de Parámetros Capítulo 7 Estmacó de Parámetros Estadístca Computacoal II emestre 007 Prof. Carlos Valle Pága : www.f.utfsm.cl/~cvalle e-mal : cvalle@f.utfsm.cl
Más detallesMATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades
MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temátco: Estadístca y Probabldades Empezaremos este breve estudo de estadístca correspodete al cuarto año de Eseñaza Meda revsado los dferetes tpos de gráfcos.. GRÁFICOS ESTADÍSTICOS
Más detallesTema 5: Equilibrio General Parte III OWC Economía para Matemáticos. Fernando Perera Tallo ttp://bit.ly/8l8ddu
y Tea 5: Equlbro Geeral Parte III OWC Ecooía para Mateátcos Ferado Perera Tallo ttp://bt.ly/8l8ddu Esteca de Equlbro Ferado Perera-Tallo A lo largo de esta presetacó os vaos a cocetrar e espacos Eucldos,
Más detallesANÁLISIS DE REGRESIÓN. Departamento de Matemáticas Universidad de Puerto Rico Recinto Universitario de Mayagüez
ANÁLISIS DE REGRESIÓN Feradez Departameto de Matemátcas Uversdad de Puerto Rco Recto Uverstaro de Mayagüez REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Regresó: cojuto de téccas que so usadas para establecer ua relacó etre
Más detallesTransparencias de clase
Trasparecas de clase Dada ua tabla de datos se ha de ecotrar ua ucó que tome los valores requerdos e los putos dados; e el caso que os ocupa la ucó buscada será de carácter polómco Teorema: El polomo de
Más detallesTransformada Z. Definición y Propiedades Transformada Inversa Función de Transferencia Discreta Análisis de Sistemas
5º Curso-Tratameto Dgtal de Señal Trasformada Z Defcó y Propedades Trasformada Iversa Fucó de Trasfereca Dscreta Aálss de Sstemas 7//99 Capítulo 7: Trasformada Z Defcó y Propedades 5º Curso-Tratameto Dgtal
Más detalles