Estadística Práctica Aplicada a la Calidad ES/GE/0063 No puedes conocer lo que no mides. No puedes gestionar no lo que no conoces. No puedes mejorar lo que no gestionas
Duracion: 50 horas
Metodología formativa:
A Distancia
In Company

Finalidad

El profesional de la calidad se ve obligado a aplicar técnicas estadísticas en su labor diaria: cálculo de muestras para la realización de encuestas de satisfacción de clientes, interpr

etación de tendencias de indicadores de procesos, cálculo de gráficos de control o establecimiento de planes de muestreo de productos comprados son un ejemplo de actividades que requieren un conocimiento estadístico sencillo pero que, históricamente, los métodos pedagógicos y la ausencia de textos especializados han complicado.

Este curso pretende dar al profesional de la calidad la capacitación necesaria para poder utilizar las técnicas estadísticas necesarias en su trabajo.

Dirigido a:

Todas aquellas personas que quieran conocer las principales aplicaciones prácticas de la estadística en el mundo de la empresa, en las actividades profesionales y en el ámbito de la calidad.

Programa

 

MÓDULO I. ESTADÍSTICA PRÁCTICA APLICADA A LA CALIDAD
UNIDAD 1: PROBABILIDAD Y COMBINATORIA
Objetivos
1. SUCESO ALEATORIO Y CONCEPTO DE PROBABILIDAD
2. SUMA DE PROBABILIDADES
3. SUCESOS MUTUAMENTE EXCLUYENTES
4. PROBABILIDADES CONDICIONADAS. PRODUCTO DE PROBABILIDADES
5. SUCESOS INDEPENDIENTES
6. ¿PARA QUÉ SIRVE LA PROBABILIDAD?
7. REPASO A LA TEORÍA COMBINATORIA
8. VARIACIONES Y PERMUTACIONES
9. COMBINACIONES
10. VARIACIONES CON REPETICIÓN
 
UNIDAD 2: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD Y PARÁMETROS ESTADÍSTICOS
Objetivos
1. CONCEPTO DE VARIABLE ALEATORIA CONTINUA Y DISCRETA. ATRIBUTOS
2. FUNCIÓN DE DENSIDAD Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN PARA VARIABLES DISCRETAS
3. FUNCIÓN DE DENSIDAD Y DE DISTRIBUCIÓN PARA VARIABLES CONTINUAS
4. INTERVALOS DE FRECUENCIA PARA VARIABLES CONTINUAS
5. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS
6. PARÁMETROS DE POSICIÓN
7. PARÁMETROS DE DISPERSIÓN
8. PARÁMETROS DE ASIMETRÍA (O SESGO)
9. PARÁMETRO DE APLANAMIENTO O CURTOSIS
 
 
UNIDAD 3: ALGUNAS DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CONOCIDAS
Objetivos
INTRODUCCIÓN
1. DISTRIBUCIÓN NORMAL
2. ADICIÓN DE VARIABLES NORMALES INDEPENDIENTES
3. TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE
4. SIMILITUDES EN LAS TRES DISTRIBUCIONES DE VARIABLES DISCRETAS: HIPERGEOMÉTRICA, BINOMIAL Y DE POISSON
5. DISTRIBUCIÓN HIPERGEOMÉTRICA
6. DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
7. DISTRIBUCIÓN DE POISSON
8. APROXIMACIONES ENTRE DISTRIBUCIONES
9. SIMILITUDES EN LAS TRES DISTRIBUCIONES DE VARIABLES CONTINUAS: ?2 (ji cuadrado) de PEARSON, t de STUDENT Y F de FISHER
10. DISTRIBUCIÓN ?2 DE PEARSON
11. DISTRIBUCIÓN "t" DE STUDENT
12. DISTRIBUCIÓN "F" DE FISHER-SNEDECOR
 
 
UNIDAD 4: FUNDAMENTOS DEL MUESTREO Y DE LA ESTIMACIÓN
Objetivos
1. INTRODUCCIÓN AL MUESTREO
2. PARÁMETROS MUESTRALES
3. PROPIEDADES DE LOS PARÁMETROS MUESTRALES
4. DISTRIBUCIONES DE LOS PARÁMETROS MUESTRALES
5. EL PROBLEMA DE LA ESTIMACIÓN
6. ESTIMACIÓN PUNTUAL
7. ESTIMACIÓN POR INTERVALOS DE CONFIANZA
8. CUATRO CASOS DE INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA MEDIA
9. INTERVALOS DE CONFIANZA PARA LA DESVIACIÓN TÍPICA
10. CONSIDERACIONES SOBRE EL TAMAÑO DE MUESTRA n
11. CÁLCULO DEL TAMAÑO DE MUESTRA n, PARA LOTES AISLADOS
12. MUESTREO DE LOTES CONTINUOS. NORMAS UNE 66000
SOLUCIÓN A LOS EJERCICIOS DE AUTOEVALUACIÓN
 
UNIDAD 5: CONTROL DE PROCESOS
Objetivos
INTRODUCCIÓN
1. GRÁFICOS DE CONTROL DE PROCESO POR VARIABLES
2. GRÁFICOS DE CONTROL DE PROCESO POR ATRIBUTOS
3. ESTUDIOS DE CAPACIDAD
SOLUCIÓN A LOS EJERCICIOS DE AUTOEVALUACIÓN
 
UNIDAD 6: CONTRASTE DE HIPÓTESIS
Objetivos
INTRODUCCIÓN
1. TOMA DE DECISIONES ESTADÍSTICAS
2. PRINCIPIOS DEL CONTRASTE DE HIPÓTESIS
3. CÓMO DISEÑAR UN CONTRASTE DE HIPÓTESIS
4. ALGUNAS SIMPLIFICACIONES EN EL CONTRASTE DE HIPÓTESIS
5. OCHO CASOS DE CONTRASTE DE HIPÓTESIS
6. VARIACIÓN DE LOS DATOS MUESTRALES RESPECTO DE UNA DISTRIBUCIÓN DETERMINADA
SOLUCIÓN A LOS EJERCICIOS DE AUTOEVALUACIÓN
 
UNIDAD 7: REGRESIÓN 
Objetivos
INTRODUCCIÓN
1. VARIABLES CORRELACIONADAS Y LÍNEAS DE REGRESIÓN
2. UTILIDAD PRÁCTICA DE LA LÍNEA DE REGRESIÓN
3. CORRELACIÓN Y SUS GRADOS: COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
4. MÉTODO A SEGUIR EN LA REGRESIÓN Y CORRELACIÓN
5. ELECCIÓN DEL TIPO DE LÍNEA DE REGRESIÓN
6. ESTIMACIÓN DE LOS PARÁMETROS DE LA LÍNEA DE REGRESIÓN
7. AJUSTE POR EL MÉTODO DE LOS MÍNIMOS CUADRADOS
8. CÁLCULO DE LA LÍNEA DE REGRESIÓN CON EXCEL
9. AJUSTE PARA MÁS DE DOS VARIABLES POR MÍNIMOS CUADRADOS (REGRESIÓN MÚLTIPLE)
SOLUCIÓN  A LOS EJERCICIOS DE AUTOEVALUACIÓN
 
UNIDAD 8: CORRELACIÓN
Objetivos
1. BONDAD DEL AJUSTE. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
2. CORRELACIÓN NO LINEAL (CASO MÁS GENERAL)
3. CORRELACIÓN LINEAL Y COEFICIENTE DE COVARIANZA
4. INTERVALOS DE CONFIANZA PARA ESTIMAR VALORES MEDIOS E INDIVIDUALES
5. ENSAYO DE LA HIPÓTESIS ρ = O (COEFICIENTE DE CORRELACIÓN DE LA POBLACIÓN, ρ = O)
6. ENSAYO DE LA HIPÓTESIS ρ = r (VARIACIÓN DE r CONOCIDO EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN, ρ DE LA POBLACIÓN)
7. ENSAYO DE UNA DIFERENCIA SIGNIFICATIVA ENTRE DOS COEFICIENTES DE CORRELACIÓN
8. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN MÚLTIPLE
9. APLICACIONES A LAS ENCUESTAS DE SATISFACCIÓN
10. CONSIDERACIONES FINALES
 
SOLUCIÓN  A LOS EJERCICIOS DE AUTOEVALUACIÓN
 
UNIDAD 9: FUNCIONES ESTADÍSTICAS EN LA HOJA EXCEL 
Objetivos
INTRODUCCIÓN
1. BARRA DE MENÚS: INSERTAR →  fx  Función
2. BARRA DE MENÚS: HERRAMIENTAS
 
TABLAS DE DISTRIBUCIONES:
o TABLA  - I.   CURVA NORMAL TIPIFICADA
o TABLA  - II.  DISTRIBUCIÓN    DE PEARSON
o TABLA  - III. DISTRIBUCIÓN t DE Student
o TABLA  - IV. DISTRIBUCIÓN F DE FISHER – SNEDECOR
o TABLA  - V. DISTRIBUCIÓN F DE FISHER - SNEDECOR
o TABLA  - VI. DISTRIBUCIÓN DE FISHER - SNEDECOR
o TABLA  - VII. DISTRIBUCIÓN F DE FISHER - SNEDECOR
o TABLA  - VIII.  FACTORES PARA LA CONSTRUCCIÓN DE GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES
o TABLA  - IX. LETRAS CÓDIGOS DEL MUESTREO POR ATRIBUTOS
o TABLA  - X. TABLA PARA INSPECCIÓN POR ATRIBUTOS
o TABLA  - XI. ELECCIÓN DE TAMAÑO DE MUESTRA. MUESTREO POR VARIABLES
o TABLA  - XII. TABLA PARA MUESTREO POR VARIABLES
BIBLIOGRAFÍA
 

 

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- Tutoría personalizada
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  • Al finalizar el curso el alumno recibirá un diploma de aprovechamiento del mismo

 

 

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