ESTADÍSTICA APLICADA CON MINITAB [GC30]

Módulo 1. Estadística Descriptiva

Módulo 2. El Poder de los Datos
2.1. ¿Qué Son los Datos?
2.2.Estadística
2.3.Medir lo Correcto
2.4.Tipos de Datos
2.5.Niveles de Conocimiento
2.6.Transformación de los Datos de Atributos

Módulo 3. Datos Variables
3.1.Salidas
3.2.Población vs. Muestra
3.3.Estadística Descriptiva vs. Inferencial
3.4.Descripción de Conjuntos de Datos Variables
3.5.Tiempo de Colocación
3.6.Gráfica de Puntos
3.7.Histogramas
3.8.Gráfica de Puntos vs. Histogramas
3.9.Mediciones de Tendencia Central
3.10. Mediciones de Variación
3.11. Desviación Estándar

Módulo 4. Análisis de Pareto
4.1. ¿Qué Es un Diagrama de Pareto?
4.2.Elaboración de un Diagrama de Pareto
4.3.Interpretación de un Diagrama de Pareto
4.4.Usos de los Diagramas de Pareto

Módulo 5. Análisis del Sistema de Medición
5.1.Estudio del sistema de medición cruzado
5.2.Estudio del sistema de medición anidado
5.3.Estudio del sistema de medición extendido
5.4.Estudio de Repetibilidad y Reproducibilidad de Variables
5.5.Estudio de Repetibilidad y Reproducibilidad de Atributos
5.6.Pensamiento Estadístico y Gráficas de Control
5.7.Pensamiento Estadístico
5.8.Conocimiento de los tipos de Variación
5.9.Gráfica de X Barra y R
5.10. Gráficas de Control para Datos de Atributos:
5.11. Gráfica p
5.12. Gráfica u

Módulo 6. Capacidad del Proceso
6.1. ¿Qué es la Capacidad del Proceso?
6.2.Verificación de Datos Distribuidos Normalmente
6.3.Cálculo del Promedio y la Desviación Estándar del Proceso
6.4.Determinación de la Variación del Proceso y Comparación con los Límites de Especificación
6.5.Determinación de la Capacidad Potencial del Proceso (Cp)
6.6.Cálculo del Porcentaje más Allá de las Especificaciones
6.7.Cuantificación del Desempeño Real del Proceso (Cpk)
6.8.Determinación del Nivel Sigma del Proceso
6.9.Capacidad del Proceso con Datos de Atributos

Módulo 7. Estimaciones e Intervalos de Confianza
7.1.Inferencia Estadística
7.2. ¿Qué es una Estimación?
7.3.Estadísticas de la Muestra
7.4.Estimación de Punto
7.5.Intervalo de Confianza
7.6.Grado de Confianza.
7.7.Estimación para la Población
7.8.Punto de Estimación
7.9.Valores Críticos para el 95% de Confianza
7.10. Límites de Confianza para m en Muestras Grandes
7.11. Estimación de la Media de Población con Muestras Pequeñas
7.12. Estimación de una Proporción de la Población

Módulo 8. Pruebas de Hipótesis
8.1.Introducción
8.2.Hipótesis Nula y Alterna
8.3.El Valor – P
8.4.Pruebas de Hipótesis

Módulo 9. Análisis de Varianza (ANOVA)
9.1. ¿Por qué usar el ANOVA?
9.2. ¿Qué es el ANOVA?
9.3.Fuentes de la Variabilidad
9.4.Tablas y Gráficos de ANOVA
9.5.Gráfica de Multivarianzas
9.6.ANOVA de Una Vía
9.7.ANOVA de Dos Vías

Módulo 10. Correlación y Regresión Lineal
10.1. ¿Qué es una Correlación?
10.2. Regresión Lineal
10.3. ANOVA
10.4. Coeficiente de Correlación, r
10.5. R2 Ajustada
10.6. Significancia Total
10.7. ¿Por Qué Usar una Ecuación de Regresión?
10.8. Residuos

Módulo 11. Regresión Múltiple y Polinominal
11.1. Usa los Datos Históricos Primero
11.2. Modelos Polinominales
11.3. ¿Qué es la Regresión Múltiple?
11.4. El Problema de las Variables Correlacionadas
11.5. Método para Construcción de Modelos
11.6. Concentración de Variables Cuantitativas
11.7. Regresión Stepwise