Estadística Aplicada con Minitab [GC30]

OBJETIVO

Desarrollar las habilidades técnicas estadísticas necesarias para el análisis e interpretación adecuada de los datos mediante la utilización de un software estadístico: Minitab.

DIRIGIDO A

Personas y/o empresas que tienen la necesidad de realizar mejoras a través de la buena interpretación de los datos recolectados.

CONOCIMIENTOS PREVIOS SUGERIDOS

- Estadística básica.
- Excel básico
- Minitab básico (18 o anterior)

DURACIÓN

32 horas.

CERTIFICACIÓN RECONOCIDA

Curso Avalado por la STPS. Expedimos DC3.

ENTENDEMOS TUS NECESIDADES

Curso adaptable.

COMPROMISO SUSTENTABLE

Contamos con materiales digitales.

TEMARIO

+
1. Estadística Descriptiva

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

METODOLOGÍA EN CADA CAPACITACIÓN

Nuestra metodología prioriza la práctica sobre la teoría, asegurando un aprendizaje útil, dinámico y aplicable.

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Práctico

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Teórico

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