Tarea Primer Parcial Control De Calidad.pdf

Introducción

En el presente informe se desarrollan los ejercicios de los capítulos 5 y 7 así mismo la elaboración de Hoja de Verificación para el proceso de matrícula de los estudiantes de primer ingreso y reingreso referencia el capítulo 9.

Ejercicios Capitulo 5

Estadísticas descriptivas:

La Calidad y la Variabilidad

9. Explique los errores en la interpretación de la media que señalan en la sección de errores en la toma de decisiones con el uso de la media?

R/ a) Cuando se calcula la media muchas personas al interpretar piensan que todos los datos son igual al dato calculado o que todos están cerca, cuando en realidad existe una variabilidad que es definida por otros factores.

b) Cuando no se conocen los conceptos de las medidas de tendencia central es muy común confundir con la moda.

c) Otro error es el confundir la media con la mediana.

d) Suponer que la media muestra es la misma que la poblacional, la media muestra es una variable aleatoria

10.Explique la relación entre la media y la desviación estándar que establece la reglaempírica y el teorema de Chebyshev?

R/La desigualdad de Chebyshev nos afirma que entre X– 2S y X+2S debe estar al menos el75% de los datos de la muestra; y que entre X + 3S está por lo menos el 89%.En cuanto a la regla práctica en muchos datos que surgen en la práctica se ha observado empíricamente qué entre X-S y X+S está el 68% de los datos de la muestra; y entre X + 2Sestá el 95% y entre X+ 3S está el 99%.Todos los intervalos anteriores son válidos solo para los datos muéstrales. Sin embargo silos intervalos se calculan con la media y la desviación estándar de la población, entonces serán válidos para toda la población. Lo que afirma el teorema de Chebyshev es válido para cualquier tipo de datos, independiente de su comportamiento o distribución, mientras que la regla empírica como su nombre lo dice se ha obtenido por medio de la observación empírica y es válida para muchos de los casos que se dan en la práctica, sobre todo si los datos tienen un comportamiento con cierto grado de similitud a una campana o la distribución normal.

11. Se desea investigar el peso promedio de 1000 artículos de un lote, por lo que se eligen aleatoriamente 40 de ellos, se pesan y se obtiene X = 252gr, con S= 5?

• Quiere decir que el peso medio de los 1000 artículos es de 252?

R/ No, esto no significa que el peso promedio que tienen los artículos es de 252g ya que la media solamente se ha obtenido de 40 artículos y no es directamente proporcional a los 1000 artículos que pueden aumentar o disminuir de esa media.

• La mayoría de los artículos pesa 252 gramos?

Esto no significa que todos o la mayoría de los artículos pesen 252g, ya que puede haber variaciones debido al total de todos los artículos.

• De los 40 artículos en la muestra uno pudo haber pesado 300 gramos?

3 (S)= 3 (5)= 15X= 252+15= 267No puede ser posible que uno de los datos haya pesado 300 gramos ya que el 99% delos datos esta en valores máximos de 267 gramos.

12. Una empresa se llevan los registros del número de fallas de equipos por mes, la media es de 10 y la mediana es de 5:?

a) Si usted tiene que reportar la tendencia central de fallas, ¿Qué numero reportaría?

R/ Yo reportaría el valor de 5 (que corresponde a la mediana). Ya que si usamos el dato de la media no es conveniente ya que a veces la media está afectada por datos “raros” o los extremos.

b)La discrepancia entre la media y la mediana se debió a que en varios meses ocurrieron pocas fallas?

R/ Si, lo más probable es que esta discrepancia

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