Estadistica - Parte Dos-páginas-76

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Proyecto de internet 719
renglón de la columna A. Utilice el mouse para hacer clic y
deslizar la esquina inferior derecha de esa celda, después
baje la celda para cubrir los primeros 200 renglones de la
columna A. Cuando suelte el botón del ratón, la columna A
debe contener 200 números aleatorios. También puede desli-
zar la esquina inferior derecha de la celda inferior moviendo
el mouse a la derecha, de forma que obtenga 20 columnas de
200 números cada una. Las diferentes columnas representan
los distintos días de fabricación.
Presione la tecla MATH, seleccione PRB,
luego el 5o. elemento del menú, randInt(, y proceda a teclear
1, 100, 200; luego oprima la tecla ENTER. Luego, haga
clic en STO y L1 para almacenar los datos en la lista L1.
Después, registre el número de defectos; repita el procedi-
miento hasta obtener resultados para 20 días simulados.
a. Construya una gráfica p para la proporción de marcapa-
sos defectuosos y determine si el proceso está bajo con-
trol estadístico. Como sabemos que el proceso en reali-
TI-83 Plus
dad es estable, con p 5 0.01, la conclusión de que no es
estable sería un error tipo I, es decir, tendríamos una se-
ñal falsa positiva, lo que nos haría suponer que el pro-
ceso necesita ajustarse, cuando en realidad se tiene que
dejar como está.
b. El resultado del inciso a es una simulación de 20 días.
Ahora simule otros 10 días de fabricación de marcapa-
sos, pero modifique estos últimos días de manera que la
tasa de incumplimiento de la norma sea del 3% en lugar
del 1%.
c. Combine los datos que se generaron en los incisos a y c
para representar un total de 30 días de resultados mues-
trales. Construya una gráfica p para este conjunto de
datos combinado. ¿Está el proceso fuera de control? Si
concluimos que el proceso no estaba fuera de control, co-
meteríamos un error tipo II, es decir, pensaríamos que
el proceso está bien cuando en realidad debería arre-
glarse o ajustarse para corregir el cambio a una tasa del
3% de incumplimiento de la norma.
de los DATOS a la DECISIÓN
Pensamiento crítico: ¿Están las cargas axiales bajo control estadístico?
¿Funciona como debe el proceso de
fabricación de latas?
Los ejercicios 5 y 6 de la sección 13-2, utilizaron
datos de proceso de una compañía de Nueva York
que fabrica latas de aluminio con un grosor de
0.0109 pulgadas para un distribuidor importante
de bebidas. Remítase al conjunto de datos 20 del
Apéndice B y realice un análisis de los datos de
proceso para las latas con 0.0111 pulgadas de gro-
sor. Los valores en el conjunto de datos son las
cargas axiales medidas de las latas, en tanto que
las tapas superiores se colocan en su lugar con
presiones que varían entre 158 libras y 165 libras.
Análisis de los resultados
¿Debe tomar acciones correctivas? Escriba un re-
porte que resuma sus conclusiones. Ponga énfasis
no sólo en el tema de la estabilidad estadística, sino
también en la capacidad de las latas para soportar
la presión que se aplica cuando se colocan las tapas
superiores. También compare el comportamiento
de las latas de 0.0111 pulgadas con el comporta-
miento de las latas de 0.0109 pulgadas y recomien-
de el grosor que tiene que utilizarse.
PROYECTO DE INTERNET Gráficas de control
Este capítulo introduce diferentes técnicas de grafi-
cación utilizadas para resumir y estudiar datos que
se asocian con un proceso, junto con métodos para
analizar la estabilidad de ese proceso. Con excep-
ción de la gráfica de rachas, no se requieren datos in-
dividuales para construir una gráfica. Por ejemplo, la
gráfica R se elabora a partir de rangos muestrales,
mientras que la gráfica p se basa en proporciones
muestrales. Éste es un punto importante, ya que los
datos reunidos de fuentes terciarias suelen presentar-
se en términos de estadísticos resumidos. Vaya al si-
tio Web de Estadística:
http://www.pearsoneducacion.net/triola
Localice el proyecto de Internet que se refiere a grá-
ficas de control. Ahí será conducido a conjuntos de
datos y fuentes de datos que utilizará en la construc-
ción de gráficas de control. De las gráficas resultan-
tes, se le pedirá que interprete y discuta las tenden-
cias en los procesos subyacentes.
¿Qué conceptos de estadística
utiliza?
Trabajo con análisis tan sencillos como la
correlación y las pruebas generales de sig-
nificancia, hasta análisis como la regresión
múltiple, análisis factorial, análisis de
correspondencia y análisis cluster.
¿Cómo utiliza la estadística 
en el trabajo?
Mi trabajo consiste en descubrir o cubrir
problemas de los clientes, y después en-
contrar si podemos aplicar una de nuestras
técnicas estadísticas a su problema específi-
co. Si una técnica no ayuda a un cliente, es
necesario saberlo. Un ejemplo de cómo uti-
lizo la estadística: un cliente diría: “yo ven-
do el producto X”, ya sea jugo, pan o una
cámara. Ellos tal vez controlen el 20% del
mercado. Pueden venir a nosotros para ver
si logran incrementar sus ventas en el merca-
do bajando su precio. Mi trabajo consistiría
en diseñar un estudio para analizar dicha
cuestión. Para hacerlo, debo diseñar un
estudio que tome en cuenta todo lo que
afecte las ventas de un producto. Con el
uso de técnicas como la regresión, si soy
capaz de crear un modelo con buena signi-
ficancia, aislaré influencias específicas sobre
las ventas y ofreceré recomendaciones.
Tienen que incluirse aspectos como la dis-
tribución estacional, así como cualquier
esfuerzo de comercialización que se haya
presentado. Además, debo tomar en cuen-
ta el precio de productos complementarios
(la mantequilla es un complemento del
pan, como la película lo es para la cámara)
y también productos competitivos. Por
ejemplo, el pan compite con los muffins in-
gleses (para mí lo hace).
¿Podría describir un ejemplo 
específico que ilustre cómo el uso 
de la estadística tuvo éxito 
al mejorar un producto o servicio?
Estamos haciendo un modelo variado 
para un producto de jugo. El cliente con-
sideró que las marcas propias o las marcas
privadas estaban afectando sus ventas,
por lo cual necesitaba bajar el precio para
mantener su mercado. Cuando termina-
mos de hacer el modelo, parecía que los
dos productos no competían entre sí por
el precio. Así, si las marcas propias dismi-
nuían sus precios, eso no afectaría sus
ventas, lo cual parecía carecer de sentido.
¿Cómo sería verdad esto? Lo que descu-
brimos fue que, cuando la marca privada
entraba a un mercado, robaba a todos los
clientes que compran los productos de
menor precio a toda costa. Sin embargo,
el resto permanecería cautivo. Por lo 
tanto, aunque el cliente perdió a algunos
de sus consumidores, el hecho de bajar
sus precios no lograría que ganara más
ventas o compradores.
¿Cree que las personas que buscan
un empleo se consideran mejores si
tienen estudios de estadística?
Claro que sí. Se le brinda cierto respeto a
quien sabe de estadística y puede explicarla
a alguien que no sabe, porque esto signi-
fica que uno realmente sabe y no sólo 
recita las páginas de un libro de texto.
Casi cualquier empleo utiliza estadística,
particularmente correlaciones y regresiones.
La gente dice cosas como “verifica si se
correlacionan”.
Dan O´Toole
Ejecutivo de cuenta: A. C.
Nielsen
En su trabajo en el Advanced
Analytics Group en A. C.
Nielsen, Dan crea soluciones
estadísticas para ayudar a
que clientes como Polaroid,
Ocean Spray y Gillette 
comprendan cuáles de sus
vehículos de venta producen
mayores ganancias. Dan 
tiene una maestría en Econo-
mía y Negocios del Bentley
College.
“Se le brinda cierto respeto a quien sabe 
de estadística y puede explicarla a alguien que no
sabe”.
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¿El uso que usted hace de la 
probabilidad y de la estadística está
aumentando, disminuyendo o 
permanece estable?
Definitivamente está aumentando. En este
negocio (consultoría) constantemente uno
se enfrenta al reto de aprender una nueva
técnica o de recurrir a una vieja técnica
para mejorarla. Además, porque constante-
mente sacamos nuevos productos, nuestra
comprensión de la estadística se debe
incrementarpara utilizar esas técnicas de
manera eficiente.
¿Qué tan benéfico considera que es
su conocimiento de estadística para
cumplir con sus responsabilidades?
No es cuestión de beneficio, se trata de
una necesidad. De hecho, encontramos
que debemos conocerla tan bien, que 
podamos explicarla a nuestros clientes en
términos “populares”.
En términos de la estadística, ¿qué
recomendaría a futuros empleados?
Mucha gente toma cursos de estadística,
pero el nivel de retención de la mayoría de
los conceptos es muy bajo. Si usted se tie-
ne que enfocar en ciertos conceptos cen-
trales, yo diría que necesita comprender la
correlación y la regresión; la comprensión
de tales conceptos le ayudará a interpretar
otros conceptos con los que se tope, como
la regresión múltiple. También aconsejaría
el análisis factorial, tan sólo una compre-
sión general lo pondría por arriba de la
curva en muchos aspectos.