Estadistica Aplicada En Al Ingenieria

ASIGNATURA: ESTADISTICA APLICADA EN LA INGENIERIA

TEMA: PRUEBAS DE HIPOTESIS EN EL CONTROL DE CALIDAD

ESTUDIANTE: FRANK LUNA QUISPE

CARRERA: INGENIERIA INDUSTRIAL

SEMESTRE: IV

INDICE

1. introducción……………………………………………………………………………………………………….3

2. definición de control de calidad…………………………………………………………………………3

3. ¿qué es control de calidad?....................................................................................4

4. pruebas de hipótesis……………………………………………………………………………………..…..5

5. pruebas de hipótesis para la media y proporciones ………………………………………..15

6. pruebas de hipótesis para proporciones…………………………………………………………..17

7. test de hipótesis estadística ……………………………………………………………………………..21

8. pruebas de hipótesis unilaterales y bilaterales…………………………………………………27

9. contrastes de hipótesis …………………………………………………………………………………….28

10. contrastes para la media………………………………………………………………………………..34

11. contrastes para la varianza…………………………………………………………………………….39

12. contrastes de una proporción………………………………………………………………………….41

13. contraste para la diferencia de medias apareadas…………………………………………43

14. contrastes sobre la diferencia de proporciones………………………………………………57

15. bibliografía……………………………………………………………………………………………………..59

INTRODUCCIÓN

El control de calidad moderno constituye una revolución en el pensamiento directivo, y su puesta en práctica en toda una empresa puede mejorar espectacularmente su cultura corporativa.

El control de calidad se hace cada vez más importante conforme avanza una industria y se moderniza la sociedad.

Espero sinceramente que el control de calidad alcance los siguientes objetivos:

- Fortalecer una tecnología industrial fiable y permitir la transferencia de tecnología a otros países para que prosperen.

- Asegurar un cimiento económico sólido para el futuro.

- Finalmente, permitir que las empresas compartan sus beneficios equitativamente con los consumidores, los empleados y los inversores, y eleven el nivel de vida de su nación.

- Si todas las naciones desempeñan su papel en el fomento del control de calidad, el mundo hallará la paz y sus habitantes podrán vivir juntos felices y armoniosamente.

- Todos debemos empeñarnos en crear una atmósfera animada y alegre dentro de nuestras empresas, y en crear unas vidas felices para nuestros países y para el mundo.

UNA DEFINICIÓN DE CONTROL DE CALIDAD (CC):

El CC es una nueva manera de pensar en la dirección y de considerarla. Según la definición de ISHIKAWA: “El control de calidad consiste en el desarrollo, producción y comercialización y prestación de servicios con una eficiencia dl coste y una utilidad óptimas, y que los clientes comprarán con satisfacción.

Para alcanzar estos fines, todas las partes de una empresa (alta dirección, oficina central, fábricas y departamentos individuales tales como la producción, diseño técnico, investigación, planificación, investigación de mercado, administración, contabilidad, materiales, almacenes, ventas, servicio, personal, relaciones laborales y asuntos generales) tienen que trabajar juntos. Todos los departamentos de la empresa tienen que empeñarse en crear sistemas que faciliten la cooperación y en preparar y poner en práctica fielmente las normas internas. Esto sólo puede alcanzarse por medio del uso masivo de diversas técnicas tales como métodos estadísticos y técnicos, las normas y reglamentos, los métodos computarizados, el control automático, el control de instalaciones, el control de medidas, la investigación operativa, la ingeniería industrial y la investigación de mercado”.

Ya que el control de calidad sólo puede alcanzarse organizando todos los puntos fuertes de la empresa, a esta clase de control de calidad se la llama control de calidad total (CCT). Para poner en práctica el CCT hace falta:

1- Tienen que participar todos los departamentos.

2- Todos los miembros de la empresa tienen que estar implicados (directores, ejecutivos, trabajadores, etc.).

3- El control de calidad se tiene que poner en práctica en conjunto.

¿QUE ES CONTROL DE CALIDAD?

El control de calidad son todos los mecanismos, acciones, herramientas que realizamos para detectar la presencia de errores. La función del control de calidad existe primordialmente como una organización de servicio, para conocer las especificaciones establecidas por la ingeniería del producto y proporcionar asistencia al departamento de fabricación, para que la producción alcance estas especificaciones. Como tal, la función consiste en la recolección y análisis de grandes cantidades de datos que después se presentan a diferentes departamentos para iniciar una acción correctiva adecuada.

Todo producto que no cumpla las características mínimas para decir que es correcto, será eliminado, sin poderse corregir los posibles defectos de fabricación que podrían evitar esos costos añadidos y desperdicios de material.

Para controlar la calidad de un producto se realizan inspecciones o pruebas de muestreo para verificar que las características del mismo sean óptimas. El único inconveniente de estas pruebas es el gasto que conlleva el control de cada producto fabricado, ya que se eliminan los defectuosos, sin posibilidad de reutilizarlo. Función Principal -Esta asegura de que sus productos o servicios cumplan con los requisitos mínimos de calidad

PRUEBAS DE HIPÓTESIS

CONCEPTOS BÁSICOS PARA EL PROCEDIMIENTO

Etapas básicas en pruebas de hipótesis. Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de un valor supuesto (Hipotético) en parámetro poblacional. Después de recolectar una muestra aleatoria, se compara la estadística muestral, así como la media, con el parámetro hipotético, se compara con una supuesta media poblacional. Después se acepta o se rechaza el valor hipotético, según proceda. Se rechaza el valor hipotético sólo si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.

- Etapa 1. Planear la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. La hipótesis nula (H0) es el valor hipotético del parámetro que se compra con el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.

- Etapa 2. Especificar el nivel de significancia que se va a utilizar. El nivel de significancia del 5%, entonces se rechaza la hipótesis nula solamente si el resultado muestral es tan diferente del valor hipotético que una diferencia de esa magnitud o mayor, pudiera ocurrir aleatoria mente con una probabilidad de 1.05 o menos.

- Etapa 3. Elegir la estadística de prueba. La estadística de prueba puede ser la estadística muestral (el estimador no segado del parámetro que se prueba) o una versión transformada de esa estadística muestral. Por ejemplo, para probar el valor hipotético de una media poblacional, se toma la media de una muestra aleatoria de esa distribución normal, entonces es común que se transforme la media en un valor z el cual, a su vez, sirve como estadística de prueba.

Consecuencias de las Decisiones en Pruebas de Hipótesis.

Decisiones Posibles Situaciones Posibles

La hipótesis nula es verdadera La hipótesis nula es falsa

Aceptar la Hipótesis Nula Se acepta correctamente Error tipo II o Beta

Rechazar la Hipótesis Nula Error tipo I o Alfa Se rechaza correctamente

- Etapa 4. Establecer el valor o valores críticos de la estadística de prueba. Habiendo especificado la hipótesis nula, el nivel de significancia y la estadística de prueba que se van a utilizar, se produce a establecer el o los valores críticos de estadística de prueba. Puede haber uno o más de esos valores, dependiendo de si se va a realizar una prueba de uno o dos extremos.

- Etapa 5. Determinar el valor real de la estadística de prueba. Por ejemplo, al probar un valor hipotético de la media poblacional, se toma una muestra aleatoria y se determina el valor de la media muestral. Si el valor crítico que se establece es un valor de z, entonces se transforma la media muestral en un valor de z.

- Etapa 6. Tomar la decisión. Se compara el valor observado de la estadística muestral con el valor (o valores) críticos de la estadística de prueba. Después se acepta o se rechaza la hipótesis nula. Si se rechaza ésta, se acepta la alternativa; a su vez, esta decisión tendrá efecto sobre otras decisiones de los administradores operativos, como por ejemplo, mantener o no un estándar de desempeño o cuál de dos estrategias de mercadotecnia utilizar.

La distribución apropiada de la prueba estadística se divide en dos regiones: una región de rechazo y una de no rechazo. Si la

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