sábado, 30 de enero de 2016

Hablemos de... un ejercicio de SIMULACIÓN para Métodos Estadísticos



En esta entrada, les voy a presentar un sencillo ejercicio de SIMULACIÓN para el curso de MÉTODOS ESTADÍSTICOS I - IN6I02 31.

La SIMULACIÓN es el proceso de diseñar y desarrollar un modelo (computarizado) de un sistema o proceso y conducir experimentos con este modelo con el propósito de entender el comportamiento del sistema o evaluar varias estrategias con las cuales se puede operar el sistema.

SIMULACIÓN DE OPERACIONES DE UN AUTOLAVADO

Supóngase que como pasante de Ingeniería Industrial se le encomienda hacer un estudio de los tiempos de duración de las actividades de un autolavado, con la finalidad de determinar si es necesario contratar más personal, comprar más equipos o ampliar las estaciones. En la primera fase de tal estudio, su trabajo como analista va a ser simular las operaciones de las tres etapas por las que pasa un automóvil en el proceso.

De acuerdo con los datos históricos suministrados por el dueño del autolavado, los autos se lavan en tres etapas independientes. La distribución del tiempo necesario para la primera etapa, la limpieza preliminar (aspirado), es uniforme, entre 8 y 12 minutos. El tiempo dedicado a la segunda etapa, el lavado, tiene una distribución gamma con α=3 y β=12. La distribución del tiempo de secado, que es la última etapa, es normal, con una media de 10 minutos y una desviación estándar de 2 minutos.


a) Generar una muestra aleatoria que simule el tiempo total en el proceso (lo que se llevan las tres etapas) para 30 automóviles.

b) Calcular el tiempo promedio y la desviación estándar del tiempo total de servicio de autolavado, a partir del tiempo total de los 30 automóviles de la muestra.

c) Si se cuenta con una sola estación de aspirado, una de lavado y una de secado (3 operarios). Además de, un puesto de estacionamiento para esperar ser atendido y otro para despacho (mientras paga el servicio). ¿Cree usted que es probable atender a los 30 autos en una jornada de 8 horas diarias? ¿qué recomendaciones le haría, como futuro Ingeniero Industrial, al dueño del autolavado?

*Realizar esta actividad en su cuaderno y presentar el día martes 02 de febrero de 2016 a las 7:30am. No entregar en hojas sueltas al Profesor, solo mostrar evidencia en su cuaderno.



sábado, 12 de diciembre de 2015

Hablemos de... Revisión de Conocimientos | Métodos Estadísticos II - IN/I04 31

A continuación, pautas para continuar con la 1era Revisión de Conocimientos de este Martes 15 de Diciembre 2015 para Métodos Estadísticos II - IN7I04 31:

En fase anterior:
-Se presentó un Ejercicio del Libro de Montgomery, con las siguientes preguntas:

1) ¿Existen diferencias significativas entre los tratamientos?
-Deben presentar la tabla ANOVA con los cálculos tipo.

En la siguiente fase (martes 15), debemos responder:

2) ¿Se cumplen los supuestos... ? Normalidad - Independencia - Homocedasticidad
-Deben realizar las diferentes PRUEBAS:
-Aleatoriedad: Prueba de Rachas

-Normalidad: Prueba de Lilliefors.


-Homocedasticidad: Prueba de Cochran.

3) Si existiera diferencia, ¿Cuál es la diferente?
-Deben usar la prueba de Duncan


Referencias:

Prueba de Normalidad de Lilliefors


Prueba de Rachas
Tabla

Prueba de Igualdad de Varianzas


Prueba de Comparaciones Múltiples [DUNCAN]
Ejemplo Prueba de Duncan

Video Prueba de Duncan
Tablas de DUNCAN

Hablemos de... Pre-Evaluación 01 | Métodos Estadísticos I - IN6I02 31

A continuación las instrucciones para la realización de la PRE-Evaluación (5%) del Curso de MÉTODOS ESTADÍSTICOS I - IN6I02 31, la cual debe ser entregada a las 7:30 a.m. antes de la presentación de la 1era Revisión de Conocimientos de este martes 15 de Diciembre de 2015, SGE.

Paso 1.- Ubique  su cédula de identidad, e identifique el último número.

Paso 2.Ubique en su correo electrónico o en el Aula virtual el material correspondiente a los ejercicios del Montgomery (Exercises for section 6-3).

Paso 3.- Seleccione un (01) ejercicio de acuerdo con su número terminal de cédula, según el siguiente criterio:
Ejercicio 6-14: Estudiantes cuyo terminal de cédula sea 0.
Ejercicio 6-15: Estudiantes cuyo terminal de cédula sea 1.
Ejercicio 6-16: Estudiantes cuyo terminal de cédula sea 2.
Ejercicio 6-17: Estudiantes cuyo terminal de cédula sea 3.
Ejercicio 6-22: Estudiantes cuyo terminal de cédula sea 4.
Ejercicio 6-23: Estudiantes cuyo terminal de cédula sea 5.
Ejercicio 6-24: Estudiantes cuyo terminal de cédula sea 6.
Ejercicio 6-25: Estudiantes cuyo terminal de cédula sea 7.
Ejercicio 6-26: Estudiantes cuyo terminal de cédula sea 8.
Ejercicio 6-27: Estudiantes cuyo terminal de cédula sea 9.

Paso 4.- A partir de los datos no agrupados, calcule las medidas de tendencia central (media, moda, mediana), las medidas de dispersión (Rango, Desviación Estándar, Varianza) y el Coeficiente de Variación.

Paso 5.- Elabore la tabla de Distribución de frecuencias, y a partir de estos datos agrupados, estime las medidas de tendencia central (media, moda, mediana), las medidas de dispersión (Rango, Desviación Estándar, Varianza) y el Coeficiente de Variación.

Paso 6.- A partir de los datos agrupados, elabore un Histograma de frecuenciasDibuje la curva que mejor se ajusta a esos datos. Estime a partir de la curva dibujada, la media y la desviación estándar.

Paso 7.- Presente un resumen de la actividad realizada en una (01) sola hoja de papel bond tamaño carta. Incluya Datos, Cálculos Tipo, Resultados, Distribución de Frecuencia, Histograma, curva ajustada y sus conclusiones en un cuadro.

Paso 8.- Entregue al Profesor el día martes 15 de diciembre de 2015, a las 7:30 a.m. en la SGE, al momento de recibir la 1era Revisión de Conocimientos (15%).

Agradezco sus comentarios y acuse de recibo por @profmejias

sábado, 28 de noviembre de 2015

Hablemos de... Análisis Multivariante de Datos REV01 2018

Bienvenidos al curso de Técnicas de Análisis Multivariante de Datos [DII-6063]. Este Blog será un recurso complementario a las clases presenciales y a los demás recursos virtuales usados: Aula Virtual, e-mail, WhatsApp, entre otros. Agradezco comentarios!

Hay tanto material bueno en la Red, que el trabajo de seleccionar se hace muy difícil. La idea es presentar aquellos que sirvan de referencia, y que vayan desde lo más sencillo hasta lo más profundo. Como el objetivo medular es identificar cuales son las técnicas de análisis multivariante de datos que aplican o que pudieran aplicar a SU proyecto, debemos recorrer todo el abanico de opciones. Al finalizar el seminario, cada participante debería tener identificada la técnica más apropiada para el análisis de los datos disponibles.
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1) El material más sencillo encontrado para comenzar, es el de Manuel Salvador Figueras (salvador@unizar.esProfesor Titular de la Universidad de Zaragoza, España).
Al leerlo, se presta para una primera clase introductoria. Vamos a revisarla, y a mapear el contenido.

"Introducción al Análisis Multivariante"


"El Análisis Multivariante es el conjunto de métodos estadísticos cuya finalidad es analizar simultáneamente conjuntos de datos multivariantes en el sentido de que hay varias variables medidas para cada individuo ú objeto estudiado.
Su razón de ser radica en un mejor entendimiento del fenómeno objeto de estudio obteniendo información que los métodos estadísticos univariantes y bivariantes son incapaces de conseguir.
En esta lección se va a dar una breve visión general de dicho conjunto de técnicas exponiendo, brevemente, cuál es su finalidad, ilustrada con ejemplos.
Tres son los objetivos de la lección:
  • Definir qué es el Análisis Multivariante y cuáles son sus objetivos
  • Clasificar las distintas técnicas multivariantes, distinguiendo entre métodos de dependencia, interdependencia y estructurale e indicando, de forma resumida, los objetivos de las diversas técnicas multivariantes presentadas en la lección.
  • Indicar cuáles son las etapas a seguir en la resolución de un problema de Análisis Multivariante"
© Citar como: Salvador Figueras, M (2000): "Introducción al Análisis Multivariante", [en línea] 5campus.com, Estadística <http://www.5campus.com/leccion/anamul> [y añadir fecha consulta]este
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2) Este segundo material seleccionado, es de área de ciencias de la salud, pero tiene una estructura muy interesante, pues se pasea por el Método Científico, el Procesos de Investigación (Etapas), Modelos, entre otros temas clave para el desarrollo de una Tesis Doctoral.

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3) Este artículo titulado "Análisis multivariante, conceptos y aplicaciones en Psicología Educativa y Psicometría ", y tal como lo resumen los autores, brinda "un panorama introductorio sobre distintos conceptos de Análisis Multivariante (AM) y, por otra", proporciona "información acerca de diferentes aplicaciones realizadas en el área de la Psicología Educativa y de la Psicometría", que pudieran servir de referencia para realizar un documento sobre aplicaciones en Ingeniería Industrial.
Los autores argumentan en el resumen que "La disponibilidad de programas informáticos, el progreso de la tecnología y el desarrollo de la teoría multivariante, han producido en las últimas décadas un notable crecimiento en la utilización de métodos y modelos estadísticos en todos los campos de la investigación científica", agregando que: "Las técnicas que conforman el AM permiten abordar distintos problemas de predicción, clasificación y segmentación, habitualmente presentes en las realidades de diversas áreas de conocimiento."
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Resumen (resumido). En esta nota se presenta una clasificación de algunas técnicas de análisis estadístico multivariante. ..., el análisis multivariante se refiere a todos los métodos estadísticos que analizan simultáneamente medidas múltiples de cada individuo u objeto sometido a investigación; y en otras, palabras, cualquier análisis simultáneo de más de dos variables puede ser considerado aproximadamente como un análisis multivariante. ..., también puede definirse como el conjunto de técnicas estadísticas que de forma simultánea miden, explican y predicen todas las relaciones existentes entre los elementos que conforman una tabla de datos, proporcionando un resultado que debe ser interpretado minuciosamente por el analista.
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León Darío Bello Parias... y 5) un video... 

Introducción métodos multivariantes

León Darío Bello Parias



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Después de revisar, les pregunto: ¿Estos son los "top 5" para una Introducción a las Técnicas de Análisis Multivariante de Datos... en Ingeniería Industrial?

Otros:
-ANÁLISIS DE DATOS MULTIVARIANTES. Daniel Peña [LIBRO]

martes, 17 de noviembre de 2015

Hablemos de... Momentos de una Variable Aleatoria

Para MÉTODOS ESTADÍSTICOS I - IN6I02 31

Los Momentos de una Variable Aleatoria... son importantes para entender los temas que vamos a desarrollar en las clases siguientes, particularmente cuando veamos Teoría de Estimación.

A continuación algunos enlaces con material clave:





lunes, 26 de octubre de 2015

Actividad No. 01 | Métodos Estadísticos

A continuación las instrucciones para la realización de la actividad No. 01 del Curso de MÉTODOS ESTADÍSTICOS I - IN6I02 31 y de MÉTODOS ESTADÍSTICOS II - IN7I04 31 (re-edición Octubre 2015).

Paso 1.- Seleccione una etiqueta de algún producto de consumo masivo. Por ejemplo, la de un Yogurt:

No conseguí la del Migurt de Polar.

Paso 2.Investigue en Internet el proceso de fabricación del producto seleccionado. Por ejemplo, yo encontré este vídeo Proceso fabricación de Yogurt.

Paso 3.- Seleccione una característica crítica. Por ejemplo, en el proceso de fabricación de Yogurt, se puede seleccionar la VISCOSIDAD. http://es.wikipedia.org/wiki/Viscosidad
Debe identificar en la etiqueta o en el proceso (investigado) el valor nominal de la característica seleccionada y su tolerancia. Por ejemplo, yo encontré que la viscosidad de un Yogurt está alrededor de 11.865-11.875 cps.

Paso 4.- Analice los modos y efectos de fallas potenciales que pueda tener esta característica. Por ejemplo, Yogurt muy aguao (poco viscoso), o muy espeso (muy viscoso). A partir de este análisis, plantee un Problema potencial.

Paso 5.Genere al menos treinta (30) número aleatorios, suponiendo que la característica seleccionada sigue una Distribución Normal con media= valor nominal (por ejemplo 11.870 cps para la viscosidad, o el contenido neto de 125 g discutido en clase), y varianza = 1.
Para más detalle siga las instrucciones de este vídeo: Generación de Números Aleatorios Dist. Normal en Excel.

Paso 6.- A partir de los datos no agrupados, calcule las medidas de tendencia central (media, moda, mediana), las medidas de dispersión (Rango, Desviación Estándar, Varianza) y el Coeficiente de Variación. Ayuda: Análisis Estadístico de Datos en Excel

Paso 7.- Elabore la tabla de Distribución de frecuencias, y a partir de estos datos agrupados, estime las medidas de tendencia central (media, moda, mediana), las medidas de dispersión (Rango, Desviación Estándar, Varianza) y el Coeficiente de Variación.

Paso 8.- A partir de los datos agrupados, elabore un Histograma de frecuenciasDibuje la curva que mejor se ajusta a esos datos. Estime a partir de la curva dibujada, la media y la desviación estándar.

Paso 9.- Presente un resumen de la actividad realizada en su cuaderno. Incluya Etiqueta, Planteamiento del Problema, Datos, Resultados, Distribución de Frecuencia, Histograma y cálculos tipo, entre otros aspectos.

Paso 10.- Entregue al Profesor al momento de realizar la 1era Evaluación de Corte.

Agradezco sus comentarios y acuse de recibo por esta vía!

Hablemos de... Técnicas de presentación y organización de Datos | Tema 0

Re-Editado para Métodos Estadísticos [IN6I02 31] y II [IN7I04 31] - 2 2015

Para Métodos Estadísticos I (IN6I02 31) el objetivo es repasar algunos conceptos cubiertos en materias previas, preparándonos para los Momentos, Distribuciones Muestrales, Estimación y... PRUEBAS DE HIPÓTESIS.

Para Métodos Estadísticos II (IN7I04 31) el objetivo es repasar esas mismas Técnicas de Presentación y Organización de Datos usando Hoja de Cálculo (Excel).


Si no está familiarizado con estas técnicas, que son un repaso de cursos anteriores, le sugiero los siguientes recursos:


A continuación les dejo los datos del ejercicio 6-16 del Montgomery que trata sobre el porcentaje de algodón en una tela utilizada para la fabricación de franelas para caballeros. 



1) A partir de estos DATOS NO AGRUPADOS,  encontramos las medidas de tendencia central, las de variabilidad y las de forma. 2) Representamos gráficamente el conjunto de datos en un Diagrama de Cajas, Diagrama e Tallo y Hojas, Distribución de Frecuencia e Histograma de Frecuencia. 3) a partir de losDATOS AGRUPADOS, estimados  las medidas de tendencia central, las de variabilidad y las de forma, así como diferentes probabilidades, por ejemplo "... que "el % de algodón sea mayor a 37", o que "sea menor a 33".


Repasen lo aprendido con el siguiente ejercicio (6-14)




Espero sus comentarios...!