Caso estudio de ING de mantenimientoDescripción completa
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Caso I. Las ventas en miles de dólares de Electrom, S.A. durante los últimos 6 meses fueron de 70, 77, 73, 78, 8 ! 80. Asumiendo "ue estos seis meses constitu!en una #o$lación, la media claramente es µ % 77.&7. El director di rector de 'ar(etin) desea estimar esta media *desconocida* tomando una muestra de tama+o n%. Se es#era "ue el error de muestreo "ue es #ro$a$le "ue ocurra sea relativamente #e"ue+o. -ealice la distri$ución muestral. En $ase al teorema de limite central concluimos "ue la media #o$lacional es i)ual a la media de las medias muestrales es decir, i)ual 77.&7. la varia$ilidad del error est/ndar es menor "ue el de la desviación #o$lacional.
caso 1 artus Industries cuenta con siete em#leados de #roducción 1a "uienes se les considera #o$lac En la ta$la si)uiente se inclu!en los in)resos #or ora de cada em#leado.
Empleado 5oe Sam
Sue o$ 5an Art ed
Ingre sos x hora a2 La media de la #o$lación4 7.71 7 $2 La desviación est/ndar de la #o$lación4 0.70 7 c2 La media de la distri$ución muestral de media con muestras de ta d2 La desviación est/ndar de la distri$ución muestral de medias, es d 8 el error est/ndar de las medias.4 0.45
8 e2 La ta$la de ro$a$ilidades. 7 8 9
caso 2 Los tiem#os de servicio de los e:ecutivos "ue la$oran en Standard Cemicals son los si)uientes4
Nombre
Años
sno= tolson
0
?raft
ir=in
6
5ones
8
a2 ;Cu/ntas muestras de tama+o son #osi$les< 10 muestras $2 Ela$ore una lista de todas las muestras #osi$les de e:ecutivos de la calcule las medias. c2 >r)anice las medias en una distri$ución muestral. d2 Com#are la media #o$lacional ! la media de las medias de las muestras. e2 Com#are la dis#ersión en la #o$lación con la dis#ersión de la distri$uci de la media. f2 Constru!a la ta$la de #ro$a$ilidades.
d2 En $ase al teorema de limite central concluimos "ue la media #o$lacional es i)ual a la media de las medias muestrales es decir, i)ual .00 E2 La dis#ersión en la #o$lación es i)ual a .83 ! la dis#ersión de la distri$ución muestral es i)ual a &.73 es decir "ue es menor ! tiene menos varia$ilidad. @2 a$la de #ro$a$ilidad.
Caso 3
Caso 3 En el des#aco de a$o)ados a! seis socios. En la si)uiente ta$la se inclu!e el número de casos "ue en realidad atendió cada socio en los tri$unales durante el mes #asado. Soco
-uud u Sass Blores =ilelms Scuelle r
N!meros de casos 3 6 3 3 0 &
a2 ;Cu/ntas muestras de tama+o 3 son #osi$les< 20 muestras $2 Ela$ore una lista de todas las muestras #osi$les de 3 de la #o$lación ! calcule las medias. "er tabla Anexa. c2 >r)anice las medias en una distri$ución muestral. "er tabla Anexa. d2 Com#are la media #o$lacional ! la media de las medias de las muestras. En base al teorema de lmte central conclumos #ue la meda poblaconal es gual a la meda de las medas muestrales es decr$ gual 2.%7
e2 Com#are la dis#ersión en la #o$lación con la dis#ersión de la distri$ución muestral de la media. &a dspers'n en la poblac'n es gual a 1.() * la dspers'n de la dstrbuc'n muestral es gual a 0.(4 es decr #ue es menor * tene menos +arabldad.
f2 Constru!a la ta$la de #ro$a$ilidades.
5oanne ?at! err! D I ?issed A irl 1Live 'F Gn#lu))ed2 tt#s4HH===.!outu$e.comH=atc
@iana 5essie 5 D Blasli)t tt#s4HH===.!outu$e.comH=atc
dde(el La a Estación D Kue e KuerMa tt#s4HH===.!outu$e.comH=atc
Arturina elloDAdele tt#s4HH===.!outu$e.comH=atc
Ale:andro Sentirme FivoD Emanuel tt#s4HH===.!outu$e.comH=atcut >f eaven tt#s4HH===.!outu$e.comH=atc
Cristo#er 'icael 5ac(son D illie 5ean tt#s4HH===.!outu$e.comH=atc@oP ADa D a(e >n 'e tt#s4HH===.!outu$e.comH=atc
-amon Luis Bonsi D o! llueve #or dentro tt#s4HH===.!outu$e.comH=atc
@arlin -ic(! 'artin D La 'ordidita
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5oanne ! Cristo#er 5on Le)end ft 'e)an rainorD li(e im )onna lose !ou tt#s4HH===.!outu$e.comH=atc
@iana ! Ale:andro lan( S#aceHSt!le 1a!lor S=ift 'asDG#2 R Louisa endor tt#s4HH===.!outu$e.comH=atc
Arturina ! -amon @uele el AmorD Ale(s S!nte( tt#s4HH===.!outu$e.comH=atc
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