Este documento presenta los resultados de una inspección de diámetro de 300 piezas de pernos. Se agruparon los datos en 11 intervalos y se calcularon estadísticas como la media aritmética, mediana, moda, desviación media, varianza y desviación estándar. Los cálculos estadísticos muestran que la media de 1.60040035 es mayor que el objetivo de 1.5, por lo que el lote probablemente no cumple con las especificaciones del cliente.

1. En la fabricacion de pernos el diámetro es una caracteristica importante
1.577 1.627 1.595 1.591 1.604 1.632 1.592 1.574 1.603 1.570 1.630 1.605 1.585 1.564 1.577 1.583 1.623 1.619
1.575 1.585 1.552 1.552 1.563 1.673 1.587 1.634 1.627 1.615 1.588 1.610 1.624 1.622 1.604 1.605 1.598 1.664
para su uso. Con el objeto de determinar si un lote cumple con las
1.551
1.604
1.672
1.662
1.559
1.597
1.622
1.592
1.550
1.597
1.575
1.570
1.640
1.544
1.583
1.608
1.612
1.623
1.578
1.609
1.542
1.564
1.583
1.597
1.598
1.500
1.637
1.616
1.642
1.610
1.537
1.620
1.629
1.634
1.607
1.568
especificaciones del cliente, se extrae una muestra de 300 piezas y se
1.588 1.640 1.614 1.628 1.580 1.561 1.588 1.620 1.592 1.557 1.632 1.557 1.603 1.586 1.621 1.569 1.545 1.570
inspecciona. Los resultados de la inspección se encuentran en el archivo
1.610 1.614 1.592 1.613 1.613 1.563 1.607 1.583 1.613 1.606 1.548 1.634 1.575 1.622 1.650 1.540 1.612 1.590
1.618 1.600 1.578 1.625 1.581 1.614 1.603 1.595 1.575 1.593 1.607 1.612 1.657 1.630 1.650 1.649 1.629 1.614
adjunto (de acuerdo a tu número de lista.) Realiza un estudio estadístico
1.650 1.557 1.654 1.557 1.604 1.574 1.601 1.619 1.590 1.581 1.567 1.633 1.583 1.581 1.659 1.599 1.598 1.565
agrupando los datos en 11 intervalos, clacula media aritmetica, mediana,
1.618 1.636 1.536 1.571 1.641 1.600 1.618 1.606 1.596 1.661 1.552 1.611 1.591 1.585 1.624 1.622 1.635 1.629
1.588 1.658 1.628 1.618 1.591 1.611 1.644 1.585 1.601 1.624 1.626 1.607 1.630 1.670 1.597 1.609 1.577 1.590
moda, desviacion media, varianza y desviación estándrar.

2. 1.631 1.588 1.618 1.600 1.607 1.602 1.591 1.608 1.563 1.598 1.608 1.613
1.597 1.597 1.579 1.578 1.584 1.565 1.571 1.558 1.624 1.603 1.568 1.568
1.639 1.582 1.576 1.619 1.560 1.593 1.609 1.616 1.605 1.604 1.662 1.585
1.554 1.574 1.591 1.595 1.595 1.623 1.600 1.651 1.569 1.588 1.596 1.594
1.616 1.599 1.722 1.566 1.626 1.647 1.615 1.599 1.618 1.585 1.587 1.671
1.599 1.550 1.579 1.610 1.554 1.583 1.535 1.631 1.634 1.622 1.609 1.647
1.618 1.605 1.631 1.621 1.575 1.610 1.592 1.617 1.588 1.590 1.544 1.563
1.645 1.610 1.601 1.626 1.638 1.646 1.597 1.609 1.560 1.629 1.583 1.565
1.601 1.563 1.576 1.614 1.573 1.615 1.544 1.636 1.578 1.539 1.548 1.605
1.530 1.631 1.599 1.592 1.616 1.602 1.605 1.643 1.569 1.569 1.569
300 NUM. DE DATOS
maximo 1.7220000 datos aparentes
minimo 1.5000000 1.5 1.519
1.520 1.540
rango 0.2220000 1.541 1.560
1.561 1.580
intervalo 17.0000000 0.001 1.581 1.600
ajuste de intervalo -6 1.601 1.621
numero f. de intervalo 11.0000000 1.622 1.641
1.642 1.661
1.662 1.682
tamaño del intervalo 0.0201818 1.683 1.702
ajuste del tamaño 0.0001000 1.703 1.722
tamaño f. de intervalo 0.0202818
BIEN BIEN
BIEN BIEN
dato inicial l.i. 1.5000000
ajuste dato inicial 0.0000000
dato inicial l.i. 1.5000000

3. DATOS REALES
Lim. Inf. Lim. Sup. Xi Fi Fa Fri Frai FiXi desv media varianza
1.4995 1.5198 1.5096 1 1 0.003344 0.003344 1.509640909 0.090759441 0.008237276
1.5198 1.5401 1.5299 6 7 0.020067 0.023411 9.179536364 0.422865734 0.029802572
1.5401 1.5603 1.5502 23 30 0.076923 0.100334 35.65470455 1.154503497 0.057951231
1.5603 1.5806 1.5705 47 77 0.157191 0.257525 73.81285909 1.405957343 0.042057788
1.5806 1.6009 1.5908 72 149 0.240803 0.498328 114.5353091 0.693516084 0.006680063
1.6009 1.6212 1.6111 78 227 0.260870 0.759197 125.6619 0.830672727 0.008846374
1.6212 1.6415 1.6313 47 274 0.157191 0.916388 76.67259545 1.453779021 0.04496752
1.6415 1.6618 1.6516 17 291 0.056856 0.973244 28.07743182 0.870625874 0.044587613
1.6618 1.6820 1.6719 7 298 0.023411 0.996656 11.70326818 0.500465734 0.03578085
1.6820 1.7023 1.6922 0 298 0.000000 0.996656 0 0 0
1.7023 1.7226 1.7125 1 299 0.003344 1.000000 1.712459091 0.112058741 0.012557161
TOTALES= 478.5197045 7.535204196 0.291468449
x= 1.60040035
desviacion media= 0.02520135
varianza= 0.000974811
desviacion E.= 0.031221961

4. x y
1.5096 0 Histograma
1.5096 1 100
1.5299 1
1.5299 0 90
1.5299 6
1.5502 6 80
1.5502 0
1.5502 23
70
1.5806 23
1.5806 0
1.5806 47 60
1.5908 47
1.5908 0 50
1.5908 72
1.6111 72
40
1.6111 0
1.6111 78
1.6313 78 30
1.6313 0
1.6313 47 20
1.6516 47
1.6516 0 10
1.7125 1
1.506734466 88
0
1.537956427 88
1.4500 1.5000 1.5500 1.6000 1.6500 1.7000 1.7500
1.569178388 88
1.60040035 88 0
1.631622311 88
1.662844272 88
88
Me= li + A ( N - FI-1 )
2
FI
Me= 1.6009 + 0.0203 ( 300 - 149 )
2
78
Me= 1.6009 + 0.0203 ( 150 - 149 )
78
Me= 1.6009 + 0.0203 ( 1 )
78
Me= 1.6009 + 0.0203 ( 0.012820513 )

5. CIRCULAR
POLIGONOS
1.200000
1.000000
0.800000
0.600000
0.400000
0.200000
0.000000
0 2 4 6 8 10 12
nuesto TV es de 1.5 y la media media aritmetica de la muestra
es de 1.60040035
que en mi opinion no es aceptable , ya que se pasa por 1 y eso ya es
demasiado

6. x1 min 1.5
media= 1.60040035 max 1.7220
mediana= 1.6111 med 1.6012 10 20
moda= 1.6111 q1 1.5908 15
q3 1.6516
CAJAS Y BIGOTES
1.45 1.5 1.55 1.6 1.65 1.7 1.75
la Estadistica en este ejercicio, primeramente nos sirve para tomar un
poco mas de experiencias hacia nosotros y asi saber si nuestra
empresa pueda con el pedido que son no pide , con base de calculos
estadisticos para asi poder tener una iea a que clase de pedido nos
enfrentaremos . La estadistica es escencial en las empresas ya que si
nosotros diriamos que si a cualquier pedido sin nunguna base de
calculos , la empresa tendria problemas , como en este caso, lo mejor
seria que no nos comprometamos con el cliente ya que los calculos
que realizamos nos dice que nuestra empresa no podra con ello,
sin embargo hubieramos aceptado, nuestra empresa hubira tenido
perdidas economicas e igual como su prestigio
tambien las grafiacas que relizamos sirven de mucho, y que podemos
ver as simple vista y con mayor comprension si la empresa es
apta para el requerimiento del cliente

7. ENSAYO
PRIMERO QUE NDA CREO QUE LA ESTADICTICA ES ESECENCIAL PARA LA
VIDA Y NO SOLO PARA LAS EMPRESAS, CREO QUE SIMPRE TENEMOS QUE
TENER UN PRONOSTICO PARA ALGUNAS COSAS DE LA VIDA .
YA ENTRANDO EN EL TEMA DE LAS EMPRESAS, POES CREO QUE ES ESENCIAL
YA QUE LAS EMPRESAS EN ESO SE BASAN PARA TENER UNA MEJOR
ORGANIZACIÓN , CREO QUE CON ELLO SE BASAN PARA LAS TOMAS DE
DESCICIONES QUE ES SUPER IMPORTANTE SABER SI SE PUEDE CUMPLIR CON
LOS REQUERIMIENTOS DEL CLIENTE, PARA ASI NO TENER PERDIDAS NI
PERDER EL PRESTIGIO
LAS EMPRESAS NENCECITAN EL PERSONAL ADECUADO CON BASES
ESTADISTICAS PARA QUE PUEDA OFRECER ALA EMPRESA MEJORAS Y AYUDE
CON NUEVOS METODOS E IDEAS LAS CUALES PUEDEN SER MUY UTIL
LA ESTADISTICA BIEN SE SABE QUE NO ES EXACTA ., PERO SI MUY PRECISAS
POR ESO LA EMPRESA TIENE QUE CONFIAR EN LOS CALCULOS YA QUE ESTOS
LOS PODRIAN SALVAR PROBLEMAS. COMO BIEN EMOS ESCUCHADO GRACIAS
A LA ESTADISTICA LAS EMPRESAS AN SUBIDO MUY ALTO COMO EMPRESAS DE
CLASE MUNDIAL CON EL MANEJO DE LAS SIGMAS , LAS CUALE AYUDAN A PODER
TENER UN MINIMO FALLO DE ERROR EN NUENTROS PRODUCTOS COMO BIEN
CONOSEMOS QUE LAS EMPRESAS DE MAYOR PRESTIGIO SON LAS QUE CUENTAS
CON UN MAYOR NUMERO DE SIGMAS
POR ULTIMO Y DEJANDO COMO COCLUCION ., SI QUIEREN SABER QUE TAN
IMPORTANTE ES LA ESTADISTICA PARA LA INGIENERIA INDUATRIAL , CREO
TODO SOBRE LAS EMPRESAS SE BASA EN ESTADISTICA Y QUE ES SUPER IMPOTANTE
Y ESENCIAL PARA QUE UNA EMPRESA FUNCIONE