Estadística Práctica Aplicada a la Calidad

Módulo I. Estadística práctica aplicada a la calidad

unidad 1: probabilidad y combinatoria

• suceso aleatorio y concepto de probabilidad
• suma de probabilidades
• sucesos mutuamente excluyentes
• probabilidades condicionadas. Producto de probabilidades
• sucesos independientes
• ¿para qué sirve la probabilidad?
• repaso a la teoría combinatoria
• variaciones y permutaciones
• combinaciones
• variaciones con repetición

unidad 2: distribuciones de probabilidad y parámetros

• estadísticos
• concepto de variable aleatoria continua y discreta. Atributos
• función de densidad y función de distribución para variables discretas
• función de densidad y de distribución para variables continuas
• intervalos de frecuencia para variables continuas
• parámetros estadísticos
• parámetros de posición
• parámetros de dispersión
• parámetros de asimetría (o sesgo)
• parámetro de aplanamiento o curtosis

unidad 3: algunas distribuciones de probabilidad conocidas

• introducción
• distribución normal
• adición de variables normales independientes
• teorema central del límite
• similitudes en las tres distribuciones de variables discretas: hipergeométrica, binomial y de poisson
• distribución hipergeométrica
• distribución binomial
• distribución de poisson
• aproximaciones entre distribuciones
• similitudes en las tres distribuciones de variables continuas: c2 (ji cuadrado) de pearson, t de student y f de fisher
• distribución c2 de pearson
• distribución "t" de student
• distribución "f" de fisher-snedecor

unidad 4: fundamentos del muestreo y de la estimación

• introducción al muestreo
• parámetros muestrales
• propiedades de los parámetros muestrales
• distribuciones de los parámetros muestrales
• el problema de la estimación
• estimación puntual
• estimación por intervalos de confianza
• cuatro casos de intervalos de confianza para la media
• intervalos de confianza para la desviación típica
• consideraciones sobre el tamaño de muestra n
• cálculo del tamaño de muestra n, para lotes aislados
• muestreo de lotes continuos. Normas une 66000

unidad 5: contraste de hipótesis

• introducción
• toma de decisiones estadísticas
• principios del contraste de hipótesis
• cómo diseñar un contraste de hipótesis
• algunas simplificaciones en el contraste de hipótesis
• ocho casos de contraste de hipótesis
• variación de los datos muestrales respecto de una distribucióndeterminada

unidad 6: regresión

• introducción
• variables correlacionadas y líneas de regresión
• utilidad práctica de la línea de regresión
• correlación y sus grados: coeficiente de correlación
• método a seguir en la regresión y correlación
• elección del tipo de línea de regresión
• estimación de los parámetros de la línea de regresión
• ajuste por el método de los mínimos cuadrados
• cálculo de la línea de regresión con excel
• ajuste para más de dos variables por mínimos cuadrados (regresión múltiple)

unidad 7: correlación

• bondad del ajuste. Coeficiente de correlación
• correlación no lineal (caso más general)
• correlación lineal y coeficiente de covarianza
• intervalos de confianza para estimar valores medios e individuales
• ensayo de la hipótesis ? = o (coeficiente de correlación de la población, ? = o)
• ensayo de la hipótesis ? = r (variación de r conocido el coeficiente de correlación, ? de la población)
• ensayo de una diferencia significativa entre dos coeficientes de correlación
• coeficiente de correlación múltiple
• aplicaciones a las encuestas de satisfacción
• consideraciones finales

unidad 8: funciones estadísticas en la hoja excel

• introducción
• barra de menús: insertar ? fx función
• barra de menús: herramientas