un estudio estadístico de si se venden pernos o no.

1. FABRICACION DE
1.587 1.648 1.625 1.623 1.580 1.577 1.636 1.627 1.639 1.611 1.593 1.608 1.583 1.621 1.648 1.626 1.571 1.592
1.605 1.611 1.608 1.594 1.631 1.581 1.569 1.560 1.557 1.632 1.641 1.638 1.617 1.523 1.553 1.645 1.624 1.667
1.586 1.519 1.605 1.612 1.584 1.548 1.619 1.663 1.648 1.625 1.599 1.680 1.627 1.644 1.536 1.624 1.625 1.548
1.549 1.525 1.544 1.545 1.574 1.586 1.544 1.655 1.595 1.548 1.633 1.671 1.611 1.573 1.609 1.578 1.604 1.559
PERNOS "LYCAN"
1.616 1.611 1.635 1.622 1.651 1.581 1.526 1.566 1.561 1.572 1.584 1.637 1.640 1.619 1.582 1.599 1.646 1.537
1.568 1.594 1.605 1.541 1.535 1.575 1.548 1.596 1.677 1.591 1.523 1.618 1.556 1.554 1.561 1.594 1.691 1.556
1.562 1.586 1.644 1.590 1.591 1.607 1.599 1.575 1.662 1.606 1.618 1.590 1.634 1.634 1.599 1.567 1.638 1.590
1.552 1.537 1.588 1.586 1.610 1.582 1.596 1.580 1.544 1.601 1.602 1.483 1.511 1.620 1.594 1.646 1.552 1.605
1.604 1.545 1.640 1.631 1.540 1.644 1.623 1.637 1.595 1.564 1.644 1.574 1.542 1.538 1.599 1.619 1.524 1.605
1.580 1.567 1.585 1.630 1.568 1.562 1.573 1.617 1.564 1.556 1.547 1.554 1.559 1.614 1.573 1.568 1.562 1.618
En la fabricacion de pernos el diámetro es una caracteristica importante para su uso. Con el objeto de
determinar si un lote cumple con las especificaciones del cliente, se extrae una muestra de 300 piezas y
se inspecciona. Los resultados de la inspección se encuentran en el archivo adjunto (de acuerdo a tu
número de lista.) Realiza un estudio estadístico agrupando los datos en 11 intervalos, calcula media
aritmetica, mediana, moda, desviacion media, varianza y desviación estándrar.

2. 1.564 1.703 1.615 1.619 ## 1.600 1.635 1.625 1.631 1.579 1.612 1.564
1.632 1.674 1.566 1.602 ## 1.631 1.632 1.619 1.539 1.613 1.627 1.656
1.595 1.625 1.580 1.578 ## 1.589 1.550 1.642 1.545 1.621 1.630 1.544
1.632 1.632 1.606 1.583 ## 1.594 1.639 1.554 1.576 1.601 1.613 1.601
1.536 1.591 1.563 1.619 ## 1.577 1.597 1.627 1.606 1.523 1.576 1.635
1.602 1.590 1.635 1.622 ## 1.583 1.648 1.592 1.588 1.532 1.639 1.608
1.537 1.603 1.567 1.608 ## 1.612 1.639 1.563 1.691 1.561 1.610 1.658
1.614 1.602 1.649 1.506 ## 1.592 1.617 1.681 1.569 1.635 1.582 1.609
1.657 1.598 1.549 1.588 ## 1.598 1.597 1.570 1.518 1.623 1.677 1.556
1.618 1.580 1.500 1.602 ## 1.587 1.553 1.647 1.623 1.572 1.663 1.655
numero de datos 300
maximo 1.7030000 datos aparentes
minimo 1.4830000 1.483 1.502
1.503 1.522
rango 0.2200000 1.523 1.542
1.543 1.562
intervalo 17.0000000 0.001 1.563 1.583
ajuste de intervalo -6 1.584 1.603
numero f. de intervalo 11.0000000 1.604 1.623
1.624 1.643
1.644 1.663
tamaño del intervalo 0.0200000 1.664 1.683
ajuste del tamaño 0.0001000 1.684 1.703
tamaño f. de intervalo 0.0201000
BIEN BIEN
BIEN BIEN
dato inicial l.i. 1.4830000
ajuste dato inicial 0.0000000
dato inicial l.i. 1.4830000
PERNOS LYCAN

3. datos reales
Lim. Inf. Lim. Sup. Xi Fi Fa Fri Frai FiXi desv media varianza
1.4825 1.5026 1.4926 2 2 0.006667 0.006667 2.9851 0.208504 0.021736959
1.5026 1.5227 1.5127 4 6 0.013333 0.020000 6.0506 0.336608 0.028326236
1.5227 1.5428 1.5328 18 24 0.060000 0.080000 27.5895 1.152936 0.073847857
1.5428 1.5629 1.5529 36 60 0.120000 0.200000 55.9026 1.582272 0.069544019
1.5629 1.5830 1.5730 51 111 0.170000 0.370000 80.22045 1.216452 0.029014813
1.5830 1.6031 1.5931 56 167 0.186667 0.556667 89.2108 0.210112 0.00078834
1.6031 1.6232 1.6132 55 222 0.183333 0.740000 88.72325 0.89914 0.014699141
1.6232 1.6433 1.6333 44 266 0.146667 0.886667 71.863 1.603712 0.058452095
1.6433 1.6634 1.6534 23 289 0.076667 0.963333 38.02705 1.300604 0.073546555
1.6634 1.6835 1.6735 8 297 0.026667 0.990000 13.3876 0.613184 0.046999327
1.6835 1.7036 1.6936 3 300 0.010000 1.000000 5.08065 0.290244 0.028080527
TOTALES= 479.0406 9.413768 0.445035869
|x= 1.596802
desviacion media= 0.03137923
varianza= 0.001483453
desviacion E.= 0.038515619
1.6936
PERNOS LYCAN
1.6936
1.6936

4. x y 70
1.4926 0
1.4926 2
PERNOS
1.5127 2
60
1.5127 0
1.5127 4
1.5328 4
1.5328 0
1.5328 18 50
1.5629 18
1.5629 0
1.5629 36
Histograma
1.5730 36 40
1.5730 0 |x
1.5730 51
1.5931 51
30 -1s
1.5931 0
1.5931 56 -2s
1.6132 56
1.6132 0
20
-3s
1.6132 55
1.6333 55
1s
1.6333 0 10
1.6333 44
1.6534 44 1.5 66
2s
1.6534 0 1.5 66
1.6534 23 0 1.6 66
3s
1.6735 23 1.4500 1.5000 1.5500 1.6000 1.6500 661.7000 0 1.7500
1.6
1.6735 0 1.6 66
1.6735 8 1.7 66
1.6936 8 66
1.6936 0
1.6936 3
Me= li + A ( N - FI-1 )
2
FI
Me= 1.5830 + 0.0201 ( 300 - 111 )
2
56
Me= 1.5830 + 0.0201 ( 150 - 111 )
56
Me= 1.5830 + 0.0201 ( 39 )
56
Me= 1.5830 + 0.0201 ( 0.7 )
Me= 1.5830 + 0.014
Me= 1.5970

5. PERNOS
1
2
3
4
5
6
7
8
PERNOS
1.200000
1.000000
0.800000
0.600000
Grafica poligonal
0.400000
0.200000
0.000000
0.0000 2.0000 4.0000 6.0000 8.0000 10.0000 12.0000
PERNOS
1
60
11 50 2
40
30
10 3
20
10
0 Grafica de Radar
9 4
8 5
7 6

6. x1 min 1.483
media= 1.596802 max 1.7030
mediana= 1.5931 med 1.5970 10 20
moda= 1.5931 q1 1.5730 15
q3 1.6333
Grafica de cajas y bigotes (pernos)
PERNOS
1.45 1.5 1.55 1.6 1.65 1.7 1.75

7. 70
60
PERNOS
50
Histograma
40
|x
30 -1s
-2s
20
-3s
10 1s
2s
0
1.4500 1.5000 1.5500 1.6000 1.6500 1.7000 1.7500 3s
PERNOS LYCAN
5.- Principalmente usare esta grafica (Histograma) para mejor explicación y comprencion de mi respuesta
las espesificaciones del cliente fueron de 1.5 - 0.15 como los datos de los que no nos debemos de pasar
como se puede ilustrar en la grafica trase los 3 sigmas positivos y los 3 negativos para hacer referencia
a los rangos que se encuentran las exigencias del cliente. Como vemos a simple vista observamos que
una de las barras del histograma se sale de nuestro rango especificado, ¿Qué significa que se aya salido?
pues que un tanto de las piezas frabricadas saldra defectuoso y si normalmente esta fuera de sitio esa
barra ahora imaginen cuando varien mas aun las barras variaran en 2 sigmas que ni siquiera nos sirve
de la misma forma que la media no se encuentra un tanto serca de la mitad de la barra lo cual su
variacion sera grande y a la hora de producir esas barras se descompondran mucho
6.- a) |X + S = 2.596802 |X - S = 0.596802
b) |X + 2S = 3.596802 |X - 2S = - 0.403198
c) |X + 3S = 4.596802 |X - 3S = -1.403198
7.- El TV es de 1.5 y nuestra media aritmetica es de 1.596802 por lo tanto que si es aseptable
nuestra media artmetica con el TV
8.- Si usamos las demas variaciones en caso de que el cliente pidiera otras especificaciones de igual manera
nuestros sigmas se seguirian saliendo por que se estan menejando enteros para que se estabilice nuestro
marquen de errores tendira que ser de .0015 o valores por debajo porque si manejamos enteros con decimales
lo que pasara es que consantemente se estaran saliendo de los rangos que el cliente espesifique
si normal mente ya no pasa de 2 sigma asta que se equivoque no me costea tener compromiso con el cliente
ya que no cuento con maquinaria o obreroso cualquier otro factor que influya en la produccion.

8. PERNOS LYCAN
9.- La estadistica para este trabajo nos sirvio para conocer porsentajes resultados para saber
si nos comprometeriamos con el cliente en la elaboracion de los pernos con las caracteristicas
que el cliente deseaba usamos una tabla para acomodar los valores y saber las cantidades
despues nos apoyamos en las graficas ya que tanto numero aveces puede llegar a confundir
unas graficas pueden ayudar mejor a la comprencion del observador y captan mas la tencion
a parte sirven para saber que ocurrio con los valores obtenidos como en el histograma
por ejemplo que nos sirvio como apoyo en este ejercicio de saber si contabamos con la
calidad suficiente para poder promover el negocio o si no negarlo al cliente para no quedar mal
investigaciones
1.- 7.- Servirian como conocer la probabilidad
de que se repitan una y otra vez
y saber que probabilida hay de que sea se numero
2.- Lo que se aprecia en el histograma como tendencia central,
variabilidad y comportamientos especiales será una información valiosa.
como lo podriamos ver en las demas graficas no solo en el histograma
todas muestran algo en particular informacion valiosa que faciltiara
la comprencion del resutlado y de que se esta haciendo
3.- USL 1.483
LSL 1.7030
TV 1.5970
4.- Según las espesificaciones para el cliente tendriamos que ser una empresa
que maneje como minimo 5 SIGMAS para cumplir las espesificaciones
que el nos esta pidiendo a pesar de las desviaciones
5.- Como podemos saber hay una grafica con el nombre del creador de este metodo que es gauss
y lo podremos ver en us grafica que es llamda la campana de gauss que ilustra
los valores como sifuera un histograma solo que de una manera mas comprendible
6.- La estadística aplicada en la Ingeniría se hace mediante la rama de la estadística que busca
implementar los procesos probabilísticos y estadísticos de análisis e interpretación de datos o
características de un conjunto de elementos al entorno industrial, a efectos de ayudar en la toma de
decisiones y en el control de los procesos industriales y organizacionales.
Pueden distinguirse tres partes:
* el estudio de las series temporales y las técnicas de previsión, y la descripción de los pasos necesarios
para el establecimiento de un sistema de previsión operativo y duradero en una empresa;
* el análisis multivariante, necesario para la extracción de información de grandes cantidades de datos,
una de las necesidades más apremiantes;
* el control de calidad y la fiabilidad.

9. PERNOS LYCAN
Ensayo
En este problema, nos dimos cuenta de la importancia de la estadistica y la
probabilidad, de que asumen un gran papel en las empresas, porque
constantemente mejoran sus estadisticas de venta o calidad, primero se nos
planteo el problema de que un cliente queria las piesas que salieran de un
sierto rango, si la estadistica, despues de un muestreo nos decia que no era
combeniente comprometernos con el cliente por las siguientes razones
primero acomodamos los datos desagrupados, los organizamos y los
acomodamos en intervalos de 11 haciendo algunas operaciones ilustradas
sacamos lo valores des pues, teniamos que sacar la marca de clase
promediandolo en seguida teniamos que sacar las frecuencias de los numeros
entre los intervalos despues teniamos que hacer la frecuencia acumulada,
frecuencia relativa y frecuencia relativa acumualda des pues de sacar fixi
varianza y desviacion media y desviacion estandar.
sacando estos resutlados como se puede ver en las graficas nos podemos dar
cuetna de que habia muchas piesas buenas pero por desgracia tambien
salieron muchas defectuosas y calculando las variaciones y considerando los
movimientos de la grafica del histograma, nuestros sigmas nos dijeron que
eramos una empresa que no alcansava ni siquiera los 4 sigmas requeridos
que eramos, una empresa de 2 sigmas que no era de convenciencia,
comprometerse con el cliente por que las piesas se ivan estar variando,
saliendo con muchas piezasd defectusas que el clietne por ser muchas piesas
malas no las iva a rechazar y las cargaria a nuestra cuenta y seria un insumo
inecesario en la caja de bigotes simplemten se ve como esta fuera de lugar de
la media sobra mucho para un costado de los valores que esta inclinada
mucho mas para el maximo por lo cual yo me di cuenta que aun asi
cambiando las especificaciones del cliente mis sigmas serian malos tendira
que ser un valor de sigmas de 0.0015 para tener una excelente produccion y
asi alcansar 5 sigmas que seria una empresa buena y hecha de buena calidad
.
las investigaciones que se hicieron fueron para darnos cuetna de que
realmetne estavamos haciendo y asi fue como ocurrio para resolver cada
paso del problema sacar las modas las medias las varianzas por que esos
valores aparecian por que los sigmas por que la normal todo ese tipo de
factores influyen bastante para tener el resultado que nosotros deseamos la
verdad que para poder ser buenas calidades si el cliente nos hubiera peido
una espesificacion mas grande y la emrpesa manejara peuqeños porsentajes
de error saldria la produccion pero cuales son los factores que influyen no lo
sabemos pero algo esta pasando y es cuando los encargados de la empresa
se deben poner las pilas para poder solucionar ese problema para poder
cumplir al cliente las espesificaciones que el pida .