Descripción de las prácticas de la Unidad 3

Descripción de las prácticas de la Unidad 3

En este documento se te presentan varias prácticas en las cuales debes de determinar para cada una de ellas lo siguiente:

• Estadística Descriptiva (media, moda, desviación estándar, varianza, etc)

• Autocorrelación

• Tipo de distribución

• Si es distribución continua o discreta y porqué

Todas las práctica deben realizarse en Stat::Fit de Promodel.

Todos los datos generados debes incluirlos como reporte de la práctica (deben incluir los puntos antes mencionados que debes determinar)

Práctica no. 1

Nombre de la práctica: Ajuste de datos con Stat::Fit

Objetivo Determinar la distribución de probabilidad a partir de un conjunto de datos utilizando la herramienta de software Stat::Fit

Introducción La herramienta de software Stat::Fit de Promodel se utiliza para analizar y determinar el tipo de distribución de probabilidad de un conjunto de datos.

Esta utilería permite comparar los resultados entre varias distribuciones analizadas mediante una calificación.

Entre sus procedimientos emplea las pruebas Chi-cuadrada, de Kolmogorov-Sminov y de Anderson-Darling. Además calcula los parámetros apropiados para cada tipo de distribución, e incluye información estadística adicional como media, moda, valor mínimo, valor máximo y varianza, entre otros datos.Stat::Fit se puede ejecutar desde la pantalla de inicio de Promodel, o bien desde el comando Stat::Fit del menú Tools.

Material y Equipo • Equipo de computo

• Software Promodel versión 7 o superior

Metodología 1. Recolectar 50 datos del número de automóviles que entran en una gasolinera por hora.

2. Determinar la distribución de probabilidad con un nivel de significancia α de 5 por ciento.

3. Introducir los datos en el Stat::Fit, despliegue el menú Statistics y selecciones el comando Descriptive.

4. Seleccionar el comando Autofit del menú Fit en la pantalla principal de Stat::Fit.

5. Seleccionar el tipo de distribución que se desea probar. Por ejemplo seleccionar una distribución de tipo discreto: discrete distributions, ya que los datos de la variable aleatoria (automóviles/hora) tienen esa característica.

6. Hacer clic en el botón ok para que el proceso de ajuste se lleve a cabo.

7. Mostrar el resultado; este se presenta en la ventana Automatic Fitting donde se describen las distribuciones de probabilidad analizadas, su posición de acuerdo al ajuste y si los datos siguen o no alguna de las distribuciones.

Sugerencias Si usted quiere ver los resultados en forma gráfica, es decir, mostrar el histograma, haga clic con el ratón en cualquiera de las dos distribuciones y enseguida se desplegará el histograma.

Reporte de la práctica 1

1. Tabla Datos obtenidos

2. Estadística Descriptiva (media, moda, desviación estándar, varianza, etc)

3. Autocorrelación (incluir gráfico)

4. Tipo de distribución (incluir gráfico)

5. Si es distribución continua o discreta y porqué

Práctica no. 2

Utilice la siguiente tabla de datos del estudio del comportamiento del tiempo entre roturas de cierto filamento medido en minutos/rotura:

4.33 1.61 2.16 2.88 0.70 0.44 1.59 2.15 8.59 7.36

9.97 7.86 5.49 0.98 4.52 2.12 4.44 0.82 6.96 3.04

2.81 14.39 3.44 9.92 4.38 8.04 2.18 6.19 4.48 9.66

4.34 1.76 2.30 5.24 11.65 10.92 12.16 6.60 0.85 4.82

1.36 3.53 6.58 1.45 8.42 3.69 2.44 0.28 1.90 2.89

Tabla 1 Tabla de datos para Kolmogorov

Reporte de la práctica 2

1. Estadística Descriptiva (media, moda, desviación estándar, varianza, etc)

2. Autocorrelación (incluir gráfico)

3. Tipo de distribución (incluir gráfico)

4. Si es distribución

...