ALGUNOS EJEMPLOS SOBRE CONTROL ESTADISTICO EN MINITAB

AUTORES: Huerga Castro, María del Carmen. [email protected]. Universidad de León. Abad González, Julio Ignacio. [email protected]. Universidad de León. PALABRAS CLAVE: Técnicas estadísticas, control de calidad, industria agroalimentaria RESUMEN:

Ejercicios de Estadística Descriptiva

La estadística es comúnmente considerada como una colección de hechos numéricos expresados en términos de una relación sumisa, y que han sido recopilado a partir de otros datos numéricos. Kendall y Buckland (citados por Gini V. Glas / Julian C. Stanley, 1980) definen la estadística como un valor resumido, calculado, como base en una muestra de observaciones que generalmente, aunque no por necesidad, se considera como una estimación de parámetro de determinada población; es decir, una función de valores de muestra

La Estadística está constituida por un conjunto de métodos de análisis de datos que pueden agruparse en tres categorías: La Estadística Descriptiva, el Análisis Exploratorio de Datos y la Inferencia Estadística, que se describen a continuación: Estadística Descriptiva. Es un conjunto de procedimientos que tienen por objeto resumir

2003

El método clásico de resolución de problemas de control óptimo estocástico en tiempo continuo está basado en la ecuación de Hamilton-Jacobi-Bellman, que caracteriza a la función valor óptimo. En este trabajo probamos que, en problemas en los que el parámetro de difusión es independiente de las variables de control, éstas quedan caracterizadas de forma directa por un sistema semilineal de ecuaciones en derivadas parciales. Mediante este nuevo enfoque resolvemos explícitamente el problema homogéneo unidimensional y aplicamos los resultados obtenidos al estudio de un problema de gestión óptima de un recurso natural no renovable en ambiente de incertidumbre. Palabras y frases clave: Control estocástico, fórmula de Itô, ecuación de Hamilton-Jacobi-Bellman, ecuación parabólica semilineal, recurso no renovable.

1. Se sabe que la cuarta parte de los habitantes de una gran ciudad tiene menos de 50 años y que la probabilidad de que un habitante muera de cáncer es 0.1 en el caso de que tenga menos de 50 años, y 0.2 en otro caso. (a) Determinar la probabilidad de que un habitante, elegido al azar, no muera de cáncer. (b) Si una persona murió de cáncer, ¿cuál es la probabilidad de que tuviera menos de 50 años? 2. Una compañía aérea afirma que la duración de sus vuelos entre las ciudades A y B se distribuye según una ley Normal de media no superior a 1.2 horas. Sin embargo, la competencia afirma que ésto no es cierto ya que, después de tomar 9 vuelos al azar, observó una duración media de 1.78 horas y una cuasivarianza de 0.36. ¿Avalan estos datos la afirmación de la competencia? (Utilice α = 0.05) Datos auxiliares: t8,0.05 = 1.86 ; z0.05 = 1.645 ; z0.025 = 1.96 3. Una empresa compra grandes cantidades de una clase de dispositivos electrónicos. La decisión para aceptar o rechazar un lote de dichos elementos se toma en base a una muestra aleatoria de 100 unidades. Si el lote se rechaza cuando se encuentran 3 ó más unidades defectuosas, ¿cuál es la probabilidad de rechazar un lote con un 1% de dispositivos defectuosos? 4. Con el fin de describir el comportamiento de una variable cuantitativa X bajo unas condiciones determinadas, se procedió a su observación. Los datos registrados se resumen en la siguiente tabla de frecuencias: