Control de la calidad por medio de un sistema de medición.

Nombre del curso: Control estadístico de calidad.

Actividad: 4. Control de la calidad por medio de un sistema de medición.

Resultados:

a) Distribución normal: En esta distribución lo que nos interesa es el área bajo la curva, y lo que este fuera de ella se considera que esta fuera de control estadístico, por ejemplo si queremos conocer cual es la probabilidad obtener 1.5 en nuestros datos se haría lo siguiente

Z= (1.5-0)/2= 0.75

Y buscado en tabla seria:

0.75=.2734 x100= 27.34% de probabilidad de obtener 1.5

Distribución poisson:

• λ = 1 / 2000 hrs

P(x <= 200 hrs) = ?

Sabemos que

P(X <= x) = 1 - e^(-λx)

cuando

x >= 0

así que

P(X <= 200 hrs) = 1 - e^[ (-1 / 2000)(200) ]

P(X <= 200 hrs) = 1 - e^(-200 / 2000)

P(X <= 200 hrs) = 1 - e^(-1 / 10)

P(X <= 200 hrs) ≅ 1 - 0.9048

P(X <= 200 hrs) ≅ 0.0952

y por ende

P(X > 200 hrs) = 1 - 0.0952

P(X > 200 hrs) = 0.9048

lo que significa que el 90.48% de la población de procesadores durará al menos 200 hrs.

• la hipótesis se puede rechazar al 50% de confiabilidad debido a que solo se cuenta con dos variables “si” y “no” por lo tanto cada una tiene 50% respectivamente.

B)

* El error de tipo I se comete cuando la hipótesis nula es verdadera y como consecuencia del contraste se rechaza.

* El error tipo II se comete cuando la hipótesis nula es falsa y como consecuencia del contraste se acepta.

H0 Verdadera Falsa

Aceptar Decisón correcta

Probabilidad = 1 - α Decisión incorrecta:

ERROR DE TIPO II

Rechazar ERROR DE TIPO I

Probabilidad = α Decisión correcta

b)

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