Evidencia 1 - lo necesario PDF

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NOMBRE: Hector Ruben Gonzalez Rodriguez

NOMBRE DE LA PROFESORA: María Monserrat Álvarez Treviño

ACTIVIDAD: MATERIA: EVIDENCIA 1 DISEÑO DE EXPERIMENTOS BIBLIOGRAFIA: minitab. (2019). soporte minitab 2018. 2018/05/25, de minitab Sitio web: https://support.minitab.com/es-mx/minitab/18/help-and-how-to/graphs/supporting-topics/graph-editingbasics/graphs-in-minitab/

Primera parte: 1. Como preparación para la evidencia, realiza los siguientes ejercicios: a. Realiza un diagrama que contenga los tipos de pruebas de Representación gráfica que incluye los modelos y los procesos del análisis y diseño de experimentos y su relación con la ingeniería industrial o de sistemas.hipótesis. Aquí algunas graficas que se utilizamos en la Ingeniería Industrial

INGENIERIA INDUSTRIAL REPRESENTACIONES GRAFICAS DE DISEÑO DE EXPERIMENTOS

b. Realiza una síntesis de dos autores que propongan etapas para el desarrollo de experimentos. ¿Cuáles etapas crees que son las más importantes? Quien empieza el diseño de experimentos a como lo conocemos hoy en día, no fue precisamente en el ámbito de la ingeniera sino en el de la química así como lo dice En 1951, George Box y Wilson desarrollaron algunas experimentaciones secuenciales en la industria química con gran éxito, por tanto, el diseño de experimentos se convirtió en una herramienta frecuente para la investigación y desarrollo. Vino para quedarse y eso ayudado a mejorar muchos procesos. El diseño experimental se plantea un conjunto de pruebas documentadas de manera en que los datos recabados puedan ser analizados mediante la estadística para obtener patrones o respuestas predecibles válidas y objetivas que nos formen una conclusión efectiva. Así como lo menciona Domínguez y Castaño (2016) definen el diseño de experimentos como “una metodología que permite planear distintas estrategias para seleccionar, controlar, analizar e interpretar diferentes condiciones de estudio de una manera objetiva y sistemática”.

2. Antes de realizar los dos experimentos que se te piden a continuación, prueba la hipótesis de que H0: σ2 = σ02 y H1: σ2 > σ02 respecto a una población con distribución normal con varianza σ2 = 2.4 si σ02 = 1.0 a. Una empresa productora de sacos de polipropileno está interesada en probar una nueva cantidad de carbonato de calcio para una nueva aplicación. En pruebas anteriores se ha observado que la modificación en la cantidad de carbonato hace variar la dureza, y se sospecha que a mayor cantidad de carbonato, la dureza aumenta. Se sabe que para los sacos tipo 1, una cantidad del 10% al 17% es suficiente, pero para el nuevo tipo de saco 2, aumentará la dureza de 16 al 22%. Realiza el experimento con un modelo de un factor de efectos fijos balanceados.

% CARBONATO

CORRIDA EXPERIMENTAL

ORDEN DE EJECUCION ALEATORIO

16

1

2

3

3

5

7

18

4

5

6

11

8

2

20

7

8

9

4

9

6

22

10

11

12

%CARBONATO

10

12

1

PRUEBA 1

2

3

TOTAL

PROMEDI O

16

9

10

4

23

7.66

18

8

3

12

23

7.66

20

5

16

3

24

8

22

9

4

11

24

8

94

7.83

SUMA

b. Se cuenta con una máquina impresora de bolsas de plástico, pero no se conocen los parámetros estadísticos. ¿Cómo realizarías el experimento para conocer sus parámetros estadísticos? Considero utilizar el método de estimación puntual ya que solamente necesitamos una muestra de tamaño n. La media se estima por medio de la media de la muestra x, después la varianza σ2 se estimó por medio de la varianza de la muestra S y la proporción se estima por medio de la proporción de elementos defectuosos x, tomados de una muestra de tamaño n. Segunda parte: 3. Busca información, en fuentes confiables, sobre las etapas de diseño experimental. 4. Con base en la información recabada y la presentada en el módulo, realiza una descripción detallada a través de una representación gráfica de cada una de las etapas. Etapa 1. Reconocer y establecer el problema. Identificar una serie de problemas a resolver para lograr los objetivos propuestos

Etapa 2. Selección de factores, niveles y rangos. Etapa 3. Selección de la variable de respuesta. Identifica las variables de salida del proceso para elegir aquella o aquellas quesean más significativas Etapa 4. Selección del diseño experimental. Determinar: Tamaño de la muestra, orden de ejecución, restricciones.

Etapa 5. Realizar el experimento. Al realizar el experimento se ha de seguir el plan previamente realizado; sin embargo, si al realizar el experimento se ve conveniente redefinir el plan, este debe ser redefinido.

Etapa 6. Análisis estadístico de los datos. Para realizar el análisis estadístico de los datos el diseño experimental puede utilizar algún paquete estadístico, que realizará cálculos y gráficas de forma automática.

Etapa 7. Conclusiones y recomendaciones. Para concluir es necesario que el experimentador que participó en la realización del experimento muestre sus propias conclusiones 5. Realiza los siguientes ejercicios. Toma en cuenta las muestras x1 y x2, registradas en la siguiente tabla: N:

1

2

x1

102

98

x2

102

98

3

4

5

6

7

8

9

101 105

99

100

97

104

101 105

99

100

97

104

10

11

12

13

14

15

98

101 105

99

100

97

104

98

101 105

99

100

97

104

a. Prueba la hipótesis de que H0: µ = 100 y H1: µ ≠ 100, con tomamos una muestra de x1 de tamaño n = 8 respecto a

= 0.05; si

una población de varianza conocida, σ = 2.5 con = 0.05. Con el apoyo del software representa de manera gráfica la población.

Estadísticas descriptivas Error estánda r de la Desv.Est media N Media . 15 100.66 7 9.

2.795

0.720

IC de 95% para μ (99.255, 102.079)

μ: media de x1 Desviación estándar conocida = 2.79

10.

Prueba

Hipótesis nula Hipótesis alterna

H₀: μ = 100 H₁: μ ≠ 100

Valor Z Valor p 0.93

0.355

RESULTADO LA HIPOTESIS NULA SE RECHAZA

a. Prueba la hipótesis de que H0: µ1 = µ2 y H1: µ1 > µ2; si tomamos dos muestras, una de x1de tamaño n1 = 10 y otra de x2 de tamaño n2 = 12, respecto a dos poblaciones de varianzas conocidas σ12 = 3.5 y σ22 = 4.2 con = 0.05. Con el apoyo del software representa de manera gráfica las poblaciones.

11.

Estadísticas descriptivas Error estánda r de la Desv.Est media N Media .

Muestr a Muestra 1 Muestra 2

101 3.5000

0.0500

0.0050

99 4.2000

0.0500

0.0050

Estimación de la diferencia Diferenci a -0.70000

IC de 95% para la diferencia (-0.71395, -0.68605)

Prueba Hipótesis nula Hipótesis alterna

H₀: μ₁ - µ₂ = 0 H₁: μ₁ - µ₂ ≠ 0

Valor T GL Valor p

-98.99 197

0.000

a. Prueba la hipótesis de que H0: µ = 100 y H1: µ < 100, con = 0.05 si tomamos una muestra de x1, de tamaño n = 8 respecto a una población de varianza desconocida, con = 0.05. Con el apoyo del software representa de manera gráfica la población.

Estadísticas descriptivas Error estánda r de la IC de 95% media para μ N Media 104

8.000

0.274

(7.464, 8.536)

12. μ: media de Muestra Desviación estándar conocida = 2.79

Prueba Hipótesis nula Hipótesis alterna

H₀: μ = 100 H₁: μ ≠ 100

Valor Z Valor p -336.28

0.000

13.

a. Prueba la hipótesis de que H0: μ1 = μ2 y H1: μ1 ≠ µ2; si tomamos dos muestras, una de x1 de tamaño n1 = 15 y otra de x2 de tamaño n2 = 10, respecto a dos poblaciones de varianzas desconocidas con = 0.05. Con el apoyo del software representa de manera gráfica las poblaciones.

b. Prueba la hipótesis de que H0: σ2 = σ02 y H1: σ2 > σ02, si tomamos una muestra de x2 de tamaño n = 11 respecto a una población con distribución normal σ02 = 1.3 con = 0.05. Con el apoyo del software representa de manera gráfica la población.

Toma como base la solución de los problemas anteriores y los conceptos vistos hasta el momento, reflexiona sobre lo siguiente: ¿Piensas que es importante plantear hipótesis para realizar la experimentación? Tu respuesta debe ir acompañada de una opinión personal sustentada en los resultados de tu investigación, la actividad y lo que aprendiste. Nota: tu aportación no deberá exceder de 10 renglones. Siempre es y será bueno tener una hipótesis nula y una alternativa para que sea más certero tu experimento., aprendí que las hipótesis en un experimento son muy efectivas y al momento de obtener resultados ya tienes conocimiento de ello....