Trabajo de Estadistica II UPC

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Fisica - Serway vol.1

SESION 12

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UNIVERSIDAD PERUANA DE CIENCIAS APLICADAS FACULTAD DE INGENERIA

TRABAJO ENCARGADO 2015-

CURSO: Estadística Aplicada

DOCENTE: Cárdenas Solis, Celia Hermelind

INTEGRANTE

Soto Valencia, Cindy Pao

Paredes Perales, Patricia Roxan

 Sign upAvila, to vote on Edgar this title Stepha Sanchez

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 Not useful

Manrique Fernand

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1. Análisis del caso y marco teórico. 1.1.

Análisis del caso

Los muebles han tenido una gran importancia ocupado un lugar fijo dentro de diferentes ambientes. Su función de brindar comodidad es u de los aspectos que han hecho que sea así de importante, porque una buena parte de los muebles cuentan con un colchón, en el caso de la camas, y con cojines, como los sillones, por eso la calidad de estos deb ser alta, para lograr satisfacción por parte del consumidor.

Por otro lado, en el caso de las bolsas y empaques de plásticos, se sabe que el tiempo que toman en degradarse es de 150 años, por eso terminan siendo un residuo muy difícil de reciclar, además, cuando se incineran generan una gran cantidad de tóxicos en el humo. Para evita esto se diseñaron las bolsas y empaques biodegradables, las cuales en a 5 años desaparecen, ya que su descomposición comienza ni bien se deja de usar.

En esta ocasión, la empresa empresa que será analizada en este caso caso es Dream Perú S.A.C., que es una de las empresas más importantes del país, con una experiencia de 42 años en el mercado y líderes en la industria del descanso, confort y bienestar. En Latinoamérica, es considerada como una gran empresa con una área de producción de 80 mil mt2, y cuent con tres áreas de negocio: colchones, espumas y plásticos. Además, tiene más de 1000 colaboradores y son los primeros en la aplicación de tecnología biodegradable en empaques y bolsas plásticas.

1.2.

Marco teórico

El tema de investigación que vamos a realizar es sobre las fallas que se puede ocasionar por una parada no programada en las instalaciones, como un corte de energía no previsto o grandes fluctuaciones en la tensión que daña las tarjetas electrónicas de los equipos. Sign up to vote on this title



Useful mediante Para esto, la empresa decidió realizar unestudio  Not usefuluna muestra aleatoria de diferentes reportes generados durante el segundo semest del año 2014, para identificar que equipos tienen mayor cantidad de

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1. Análisis del caso y marco teórico. 1.1.

Análisis del caso

Los muebles han tenido una gran importancia ocupado un lugar fijo dentro de diferentes ambientes. Su función de brindar comodidad es u de los aspectos que han hecho que sea así de importante, porque una buena parte de los muebles cuentan con un colchón, en el caso de la camas, y con cojines, como los sillones, por eso la calidad de estos deb ser alta, para lograr satisfacción por parte del consumidor.

Por otro lado, en el caso de las bolsas y empaques de plásticos, se sabe que el tiempo que toman en degradarse es de 150 años, por eso terminan siendo un residuo muy difícil de reciclar, además, cuando se incineran generan una gran cantidad de tóxicos en el humo. Para evita esto se diseñaron las bolsas y empaques biodegradables, las cuales en a 5 años desaparecen, ya que su descomposición comienza ni bien se deja de usar.

En esta ocasión, la empresa empresa que será analizada en este caso caso es Dream Perú S.A.C., que es una de las empresas más importantes del país, con una experiencia de 42 años en el mercado y líderes en la industria del descanso, confort y bienestar. En Latinoamérica, es considerada como una gran empresa con una área de producción de 80 mil mt2, y cuent con tres áreas de negocio: colchones, espumas y plásticos. Además, tiene más de 1000 colaboradores y son los primeros en la aplicación de tecnología biodegradable en empaques y bolsas plásticas.

1.2.

Marco teórico

El tema de investigación que vamos a realizar es sobre las fallas que se puede ocasionar por una parada no programada en las instalaciones, como un corte de energía no previsto o grandes fluctuaciones en la tensión que daña las tarjetas electrónicas de los equipos. Sign up to vote on this title

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Useful mediante Para esto, la empresa decidió realizar unestudio  Not usefuluna muestra aleatoria de diferentes reportes generados durante el segundo semest del año 2014, para identificar que equipos tienen mayor cantidad de

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Costo de reparación por hora Costo de evaluación de la falla Tiempo de evaluación de la falla Horas de reparación Costo total Edad del operador Experiencia del operador

De todas estas variables, se escogerán las más importantes de la empresa Dream Perú S.A.C., y con ayuda del Minita se podrá detectar que tan consecuentes son estas fallas y la posible solución a su problem para que la empresa puede seguir siendo líder sin que estos problemas afecte su reputación y la calidad de sus productos.

2. Planteamiento del problema y objetivos. 2.1.

Planteamiento del problema En el siguiente caso analizaremos una empresa de producción colchones, espumas y plásticos, nos enfocaremos en las áreas producción de las tres áreas mencionadas.

Se realizara una mejora en el caso del cambio de tensión y cor de electricidad, se revisaría los equipos que se averían a causa esto y adquirir un buen estabilizador o UPS para evitar que electricidad queme las placas.

Para cuando las maquinas tengan paros imprevistos tendrá q realizar con anticipación un mantenimiento con una perso especializada en la máquina, para evitar que se averíen en ple proceso de producción y hagan que esta tenga problemas.

2.2.

Objetivo general Sign up to vote on this title



Brindar a las empresas de producción de espumas, colchone  Useful  Not useful plásticos algunos criterios para la mejora en su productivida realizando un estudio de las fallas que presentan y corregirla

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Objetivo 4: Analizar la homogeneidad en el área de producc para los colchones y plásticos Objetivo 5: Determinar el tiempo de producción en el área producción para cada producto.

Objetivo 6: Determinar cuál de los turnos de producción tiene ma falla de tipo eléctrico

Objetivo 7: Analizar si el tipo de falla tiene algún tipo de relación c la planta de producción.

Objetivo 8: Analizar si el tipo de falla tiene algún tipo de relación c el turno de falla Objetivo 9: Verificar si el área de producción tiene un tipo relación con los equipos averiados 3. Definición de variables, tipos y escalas.

Población: tipo de problema en los equipos en las diferentes áreas producción y cuáles de estas son perjudicadas debido a las constan paradas no programadasYou're Reading a Preview

Unlock full a free trial. deaccess la with información de los diferentes repo Muestra: 500 observaciones generados durante el segundo semestre del año 2014

Download With Free Trial

Elemento o unidad de análisis: una muestra fallada registrada en la inspecc de calidad de los productos fabricados en el segundo semestre del año 2 en las plantas de la empresa Dream Perú S.A.C. Nombre de la variable Día se la semana de la falla Área de producción Turno de falla Especificación del producto Planta de producción Equipo averiado Tipo de falla

Tipo de variable Escala Cuantitativa Razón Cualitativa Nominales Cualitativa Nominales Sign up to voteNominales on this title Cualitativa Not useful Cualitativa  Useful Nominales Cualitativa Nominales Cualitativa Nominales

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4. Pruebas de hipótesis. 4.1.

Prueba de hipótesis para un parámetro:

4.1.1. Prueba de hipótesis para la media muestral desconocida (µ):

Objetivo: La empresa Dream Perú S.A.C. desea verificar el costo reparación por hora promedio en el área de producción para colchones. El área de producción toma como muestra 146 colcho y estudia el contenido medio, obteniendo una media 742. Asumiendo que el tiempo de reparación sigue una distribución norm y se utiliza  =5%, ¿la empresa debe verificar el costo de reparac por hora de los colchones? Solución: H0: μ=742.37 no se debería verificar H1: μ=742.37 se debería verifica r

Prueba de μ = 742.37 vs. ≠ 742.37

Variable costo

N 146

Media 742.4

Error estándar You're Reading a Preview de la Desv.Est. media IC de 95% Unlock full access with a free trial. 562.4 46.5 (650.4, 834.4)

T -0.00

1.000


Como p= 1.000 > 0,05. No se rechaza la hipótesis nula.

Bajo un nivel de significación del  =5% podemos concluir que la media permanece 742.37, por lo tanto, la empresa no tomaría la decisión de verificar el costo de reparac por hora en los colchones.

4.1.2.

2

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 Useful  Not useful Suponiendo que el tipo de falla eléctrico se considera estable si la desviación están de las horas de paradas es utilizado en el tipo de falla eléctrico a un tiempo de 3 ho

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Solución:  ∶   ≤ 3  ∶   > 3

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Pruebas

Variable paradas

Método Chi-cuadrada Bonett

Estadística de prueba GL Valor p 54873.09 13 0.000 — — 0.000

Como p= 0,000 < α=0,05. Se rechaza la hipótesis nula.

Con un nivel de significancia del 5% podemos afirmar que la varianza del tiemp utilizado en las horas de paradas es mayor a 3 minutos. Entonces, el tiempo en las paradas no es estable con el tipo de falla eléctrico, por lo tanto se debe verificar el tipo de falla eléctrico por las horas de paradas

4.1.3. Prueba de hipótesis para la p

Un representante de la empresa selecciona al azar 500 especificaciones producto para observar en que planta de producción se realiza cada una de ella concluye que 126 de ellas son realizadas en la planta de Chimbote. Así que e representante puede decir que, más del 28% de especificaciones se realizan en planta de Chimbote. Se utiliza un nivel de especificación de 5%. You're Reading a Preview

 ∶  ≤ 0.28  ∶  > 0.28 ̂ =

126 500

Unlock full access with a free trial.

= 0.252


Prueba e IC para una proporción Prueba de p = 0.28 vs. p > 0.28

Muestra 1

X 126

N 500

Muestra p 0.252000

Uso de la aproximación normal

Límite inferior de 95% 0.220063

Sign up to vote on this title Valor Z Valor p  Useful  -1.39 0.918

Not useful

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Prueba de hipótesis para dos parámetros

4.2.1. Prueba de Hipotesis para dos parámetros

El ingeniero de la empresa Dream Perú S.A.C está evaluando las áreas producción para determinar la confiabilidad de estas. Se realiza pruebas con las áreas de colchones y plásticos y se registró el tiempo horas que requieren en la reparación de las máquinas (según la base da empresa Dream Perú S.A.C.). Con un nivel de significancia del 5% ¿ puede afirmar que las varianzas de las cuales se han extraído las muest son homogéneas? 1. H0: σ2 ≠ σ2 H1: σ2 = σ2 2. Prueba en Minitab 17 Método Hipótesis nula Hipótesis alterna Nivel de significancia

σ(tiempo colchones) / σ(tiempo plasticos) = 1 σ(tiempo colchones) / σ(tiempo plasticos) ≠ 1 α = 0.05

Se utilizó el método F. Este método es exacto sólo para datos normales.

Estadísticas IC de 95% para Variable tiempo colchones tiempo plasticos

You're Reading a Preview N Desv.Est. Varianza Desv.Est. Unlock full access with a free trial. 146 1.891 3.576 (1.696, 2.137) 284 1.677 2.811 (1.549, 1.827)


Relación de desviaciones estándar = 1.128 Relación de varianzas = 1.272

Intervalos de confianza de 95% IC para IC para relación de relación de Método Desv.Est. varianza F (0.982, 1.304) (0.964, 1.701)


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Pruebas Estadística Método GL1

GL2

de prueba

Valor p

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4.2.2. Prueba de hipótesis para dos medias independientes

La empresa Dream Perú S.A.C. tiene la hipótesis de que el área producción de colchones requiere de más tiempo de reparación que área de plásticos. Se realizaron pruebas con ambas áreas y se registró tiempo en horas (base de datos de la empresa). Con un nivel significación del 5% ¿La empresa puede afirmar que el tiempo producción de colchones es mayor que el de plásticos? 1. µ1 ≤ µ2 µ1 > µ2

Se rechaza la hipótesis de la empresa Se afirma la hipótesis de la empresa

2. Prueba en Minitab 17 T de dos muestras para tiempo colchones vs. tiempo plasticos

tiempo colchones tiempo plasticos

N 146 284

Media 5.99 6.81

Desv.Est. 1.89 1.68

Error estándar de la media 0.16 0.099

Diferencia = μ (tiempo colchones) - μ (tiempo plasticos) Estimación de la diferencia: -0.827 Límite inferior 95% de la diferencia: -1.121 Prueba T de diferenciaYou're = 0 (vs. >): aValor T = -4.63 Valor p = 1.000 Reading Preview = 428 Ambos utilizan Desv.Est. agrupada 1.7522 Unlock full access = with a free trial.

3. Como:

p= 1.000 > α = 0.05 Entonces: No se rechaza H0 Download With Free Trial

4. Con un nivel de significación del 0.05 no existe evidencia estadística para afirmar que el área de producción de colchones requiere de más tiempo de reparación.

4.2.3. Prueba de hipótesis para dos proporciones de la El gerente de producción desea saber si Sign el turno de producción up to vote on this title mañana o la tarde tiene mayor falla del tipo eléctrico. Para realizar la Useful  Not useful comparación se tomó una muestra de máquinas que presentan fallas (base de datos). Los resultados fueron:

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1. H0: р1 - р2 ≤ 0 H1: р1 - р2 > 0


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El turno de la tarde presenta más fallas El turno de la mañana presenta más fallas

2. Prueba en Minitab 17 Prueba e IC para dos proporciones Muestra 1 2

X 46 31

N 157 150

Muestra p 0.292994 0.206667

Diferencia = p (1) - p (2) Estimación de la diferencia: 0.0863270 Límite inferior 95% de la diferencia: 0.00553713 Prueba para la diferencia = 0 vs. > 0: Z = 1.74 Valor p = 0.041 Prueba exacta de Fisher: Valor p = 0.053

3. Como:

p = 0.053 > 0.05 Entonces: No se rechaza H0.Con

4. Con un nivel de significancia de 0.05 existe evidencia estadística para afirmar que el turno de la tarde presenta mayor cantidad d fallas del tipo eléctrico.

5. Pruebas chi cuadrado.

You're Reading a Preview

5.1.

Pruebas de Independencia. Unlock full access with a free trial. Download With Free Trial OBJETIVO 7: TIPO DE FALLA VS LA PLANTA DE PRODUCCION

- Se busca ver si los tipos de fallas, los cuales son eléctricos, electróni y mecánicos; tienen alguna relación con respecto a la planta ubicación, es decir, en donde las maquinas se encuentran. De e forma, mediremos si existe algún impacto ambiental sobre los equip y entre otros.

HIPOTESIS




 Useful  Not useful H0: EL TIPO DE FALLA ES INDEPENDIENTE A LA PLANTA DE PRODUCCIO

H1: EL TIPO DE FALLA NO ES INDEPENDIENTE A LA PLANTA

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Gráfica de distribución Chi-cuadrada, df=6

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0.14 0.12 0.10 d a d i s n e D

0.08 0.06 0.04 0.02 0.05

0.00

0

12.59

X

Si Chi calculado mayor a 12.59, entonces se rechaza H0

Si Chi calculado es menor o igual a 12.59, entonces no se rechaza H

PROCEDIMIENTO Y CALCULO ESTADISTICO

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

DECISION ESTADISTICA Y CONCLUSION

Useful

 Not useful

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HIPOTESIS H0: EL TIPO DE FALLA ES INDEPENDIENTE AL TURNO DE FALLA H1: EL TIPO DE FALLA NO ES INDEPENDIENTE AL TURNO DE FALLA

NIVEL DE SIGNIFICACION: 0.05 ESTADISTICA DE PRUEBA v= 4gl Gráfica de distribución Chi-cuadrada, df=4 0.20

0.15 d a d i s n e D

0.10

0.05

0.05

0.00

0

9.488

X


Si Chi calculado mayor a access 9.488, entonces Unlock full with a free trial. se rechaza H0

Si Chi calculado es menor o igual a 9.488, entonces no se rechaza H Download With Free Trial



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Con un nivel de significación del 0.05, se puede afirmar que el tipo falla es independiente con respecto al turno de falla. Ello significa, q no existe ninguna relación entre el tipo de falla que se genera y la h de turno de esta.

OBJETIVO 9: AREA DE PRODUCCION VS EQUIPO AVERIADOS

- Se desea encontrar una relación entre los equipos averiados y el u que se dan de estas en las áreas de producción. De esta forma, podríamos determinar un incorrecto manejo de estas mismas y entr otros. HIPOTESIS H0: LOS EQUIPOS AVERIADOS SON INDEPENDIENTES AL AREA PRODUCCION H1: LOS EQUIPOS AVERIADOS NO SON INDEPENDIENTES AL AREA PRODUCCION

NIVEL DE SIGNIFICACION: 0.05 ESTADISTICA DE PRUEBA v= 14gl



Gráfica de distribución

Download With Free Trial Chi-cuadrada, df=14 0.09 0.08 0.07 0.06 d a d i s n e D

0.05 0.04 0.03 0.02 0.01


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P valor=0.000 < 0.05, Se rechaza Ho. Con un nivel de significación 0.05, se puede afirmar que los equipos averiados no independientes con respecto a las áreas de producción. Ello signifi que si existe una relación entre los equipos averiados y las áreas don  se producen y son usados. Sign up to vote on this title 

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6. Diseño experimental con un factor

Objetivo 10: El gerente de la empresa Dream Perú S.A.C. desea analizar el cos de reparación por hora de cada colchón, para ello se investigan en los tres tip de falla con un nivel de significación de 0.05.

¿Al menos un tipo de falla afecta el costo de reparación por hora del colchón

Normalidad de errores:  :       :      



Como el P valor = 0.010 < 0.05 entonces se Rechaza Ho, por lo tanto con un ni de significación del 5% se asume que los errores no se distribuyen normalment

Homogeneidad de varianzas:  :      :     


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Prueba de varianzas iguales: C6 vs. factores Múltiples intervalos de comparación para la desviación estándar, α = 0.05

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Comparaciones mú ltipl Valor p 0.001 Prueba de Levene

Eléctrico

Valor p 0.010

s e r o t c a f

Electrónico

Mecanico

400

500

600

700

800

900 1000 1100 1200 1300

Si los intervalos no se sobreponen, las Desv.Est. correspondientes son significativamente diferentes.

Como el Pvalor = 0.010 < 0.05 entonces se Rechaza Ho, por lo tanto con un niv You're Reading a Preview de significación del 5% se asume la heterogeneidad de varianzas Unlock full access with a free trial.

Analisis de varianza del DCA

 :  =  =  = 4 Download With Free Trial  :       Análisis de Varianza Fuente factores Error Total

GL 2 497 499

SC Ajust. 10085285 372897135 382982421

MC Ajust. 5042643 750296

Valor F 6.72

Valor p 0.001


 −  = 0.001 <  = 0.05

se rechaza la H 0Useful



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Conclusión: Con un nivel de significación del 5% podemos afirmar que hay

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Realizamos la prueba de comprobación usando la Prueba de Tukey Comparaciones en parejas de Tukey Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95% factores Mecanico Electrónico Eléctrico

N 205 179 116

Media 1052.7 1041.5 711.2

Agrupación A A B

Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.



En el grafico se puede observar que:


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Para la diferencia de medias mecánico – eléctrico el cero se encuentra en el intervalo, por lo tanto las medias son iguales, sin embargo para la

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No hay diferencias significativas entre electrónico y eléctrico y mecánic y eléctrico. Se recomienda usar Mecánico - Electrónico ya que presenta menor costo de reparación por el tipo de falla.

Objetivo 11 Se desea investigar las edades de los operarios en las diversas plantas. CHIMBOTE ICA

LIMA TACNA

27

39

24

31

27

27

28

40

21

38

33

37

35

36

18

26

28

39

22

24

40

29

23

32

29

24

32

28

39

21

34

31

40

19

36

24

35

34

27

36



Evaluamos los supuestos: Normalidad de errores H0: Los errores se distribuyen normalmente H1: Los errores no se distribuyen normalmente




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p-valor = 0.150 > 0.05

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Decisión: No se rechaza Ho


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Conclusión: Con un nivel de significación del 5% se asume que los errore se distribuyen normalmente.

Homogeneidad de varianzas H_0: Las variancias son iguales H_1: Las variancias no son iguales Test for Equal Variances: Edad vs Fabricas Multiple comparison intervals for the standard deviation, α = 0.05 Multiple Comparisons P -Val ue

1

0 .6 0 7

Levene’ s Test P -Val ue

0 .3 6 7

2 s a c i r b a F

3


4

4

5

6

7

8

9 10 11 13 Download With 12 Free Trial

If intervals do not overlap, t he corresponding stdevs are significantly different.

P-valor = 0.367 > 0.05 Decisión: No se rechaza Ho Conclusión: Con un nivel de significación delSign 5%. sevote asume la up to on this title homogeneidad de varianzas.  Useful  Not useful

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P-valor= 0.485 <α= 0.05 No se rechaza la H0

Conclusión: Con un nivel de significación del 5% podemos afirmar que n hay diferencias significativas. Es decir, son homogéneas. De esta forma, se puede afirmar que las varianzas y las medias entre las fábricas son similares. 7. Diseño por bloques

Objetivo 12: Se desea calcular el costo de evaluación de la falla generado por los t tipos de fallas. Dado que el tiempo de evaluación de la falla pue afectar el costo, se ha decidido utilizar un diseño aleatorio de bloques, q permita controlar el efecto del tempo de evaluación. FACTOR BLOQUE VARIABLE RESPUESTA


Tipos de falla Tiempo de evaluación de la falla Costo de evaluación de la falla



Homogeneidad de varianzas H0: Las varianzas son homogéneas H1: Las varianzas son heterogéneas EstadísticaMétodo de prueba

Valor p

Comparaciones múltiples Levene

Sign vote on this title up to 0.083 —

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Como P valor = 0.010 < 0.05. Se Rechaza H0 . Se puede concluir al 5% significación que los errores no se distribuyen normalmente. 

¿Proporcionan los datos suficiente evidencia que indique que tiempo afecta el costo de evaluación ¿

H0: Los tiempos generan el mismo costo de evaluación You're Reading a Preview H1: Los tiempos no generan el mismo costo de evaluación Unlock full access with a free trial. Análisis de Varianza Fuente

Download With Free Trial GL

SC Ajust.

MC Ajust.

Valor F

Valor p

Tiempo

6

7021

1170.11

2.91

0.008

tipo

2

195

97.62

0.24

0.784

491

197169

401.57

5

1195

238.90

0.59

0.706

486

195975

499

204519

Error Falta de ajuste Error puro Total

403.24 Sign up to vote on this title

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Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95% tiempo

N

Media

Agrupación

2.30

67

137.053

A

2.00

114

133.719

A

B

1.60

57

133.378

A

B

1.10

134

132.988

A

B

2.50

91

131.448

A

B

1.50

36

122.417

1.00

1

90.745

B A

B

Las medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.

Se puede concluir que el tiempo 2.30 genera mayor costo de evaluac y el tiempo 1.50 genera el menor costo de evaluación. Mientras que demás tiempos presentan medias similares.

8. Diseño experimental con dos factores


Objetivo 13: Un ingeniero sospecha que en el costo de evaluación de la fa Unlock full access with a free trial. de las áreas de producción influyen el tiempo de evaluación y el tipo de Entonces selecciona una muestra de 500 productos. Con un nivel Download With Free Trial significación de 5%. VARIABLE RESPUESTA= Y

Costo de evaluación

FACTOR A : Primer factor

Tipo de falla

FACTOR B: Segundo factor

Tiempo de evaluación

Homogeneidad de varianzas Ho: Las varianzas son homogéneas H1: Las varianzas son heterogéneas


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Como P valor = 0.339 > Alfa= 0.05 No se rechaza Ho. Con un nivel significación del 5%, las varianzas son Homogéneas.

Prueba de normalidad de errores: Ho: Los errores se distribuyen normalmente. H1: Los errores no se distribuyen normalmente.


Como Pvalor = 0.010 < Download 0.05. Se rechaza With Free Ho. Trial Se puede concluir al 5% significación, los errores no se distribuyen normalmente.



Pruebe si existe algún efecto significativo debido a la interacción del t de falla y el turno de falla.

Ho: No hay interacción entre el tipo de falla y el turno de falla en relación a horas de parada.  Sign up to vote on this title

H1: Hay interacción entre el tipo de falla y el turno de falla a las ho Notrelación useful  Useful en de parada.

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Como P valor = 0.481 > 0.05 .No se rechaza Ho. Se puede concluir Al 5% significación, no existe interacción entre el tipo de falla y el turno de falla relación a las horas de parada.

Objetivo 14: El ingeniero del área de mantenimiento sospecha que en el term colchones influyen el tipo de motor y la marca del producto. Entonces selecci marcas de colchones, Colors Evolution, Loft Royal Organic y Resort Collectio tipos de motores. A un nivel de significación del 5%.

VARIABLE RESPUESTA= Y FACTOR A: Primer factor FACTOR B: Segundo factor

Terminado de colchones Marca del producto Tipo de Motor

a) Homogeneidad de varianzas Ho: Las varianzas son homogéneas en los 3 grupos. H1: Las varianzas son heterogéneas en los 3 grupos. Pruebas

Estadística

Método

de prueba

—

Comparaciones múltiples Levene

You're Reading a Preview 0.41

Valor p 0.480 0.902


Como Pvalor = 0.902 > 0.05. No se rechaza Ho. Se puede concluir con u Download With Free Trial significación del 5%, que las varianzas son Homogéneas.

b) Prueba de Normalidad de errores Ho: Los errores se distribuyen normalmente. H1: Los errores no se distribuyen normalmente. Sign up to vote on this title

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Conclusión: Al 5% de significación, los errores se distribuyen normalmente. Por lo tanto, se cumplen los dos supuestos del modelo.

c) Se desea probar si existe algún efecto significativo en el termina colchones debido a la interacción entre el tipo de motor y la marc producto.

Ho: No hay interacción entre el tipo de motor y la marca del produ relación al terminado de colchones. H1: Hay interacción entre el tipo de motor y la marca del producto en re al terminado de colchones. Análisis de Varianza

Fuente

GL

SC Ajust.

MC Ajust.

Valor F

MARCAPRODUCTO

2

168.52

84.259

21.06

TIPOMOTOR

2

246.52

123.259

30.81

MARCAPRODUCTO*TIPOMOTOR

4

571.04

142.759

35.69

Error

18

72.00

4.000

Total

26

1058.07

Valo

0.


Como P valor = 0.000 < 0.05. Se rechaza Ho. Conclusión: Al 5% de significación, existe interacción entre el tipo de mo Download With Free Trial marca del producto en relación al terminado de colchones.

d) Comparaciones múltiples (método Tuckey) Agrupar información utilizando el método de Tukey y una confianza de 95%

Sign up to vote on this title TIPOMOTOR*MARCAPRODUCTO

N

A CoEvol

3

 Useful Media 72.6667

A

 Not useful Agrupación

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Conclusión. (Fijando el tipo de motor) Si se desea tener un mejor terminado de colchones se sugiere:

- Con el tipo de motor A, una marca de producto de CoEvol o LROrga. - Con el tipo de motor C, una marca de producto de CoEvol. - Con el tipo de motor B, una marca de producto ReColl o LROrga.

Objetivo 15: Uno de los operarios de la empresa Dream Peru hizo una

revisión general y tiene una duda acerca de las horas de parada por equipo averiado y la planta de producción. De esta manera, el prueba con cuatro plantas de producción, Chimbote, Ica, Lima y Tacna respectivamente. Asimismo, prueba con equipo averiado como calder cortador, motor, moto reductora, sensores, tarjetas electrónicas, trensaresortes. A un nivel de significación del 5%, usaremos directament la base de datos. a. Verificaremos si se cumplen los supuestos necesarios para validar los resultados VARIABLE RESPUESTA= Y

You're ReadingHoras a Preview de parada

FACTOR A : Primer factor

Horas parada: Unlock full access with a freede trial.

calderos, cortador, motor, moto reductor, sensores, tarjeta Download Withelectrónicas, Free Trial trensaresortes

FACTOR B: Segundo factor

Planta de Producción: Chimbote, Ica, Lima y Tacna

PRUEBA DE VARIANZAS IGUALES Las hipótesis para la prueba de varianzas son: Sign up to vote on this title

Ho: Las varianzas son homogéneas  Useful  Not useful H1: Las varianzas son heterogéneas

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PRUEBA DE NORMALIDAD DE ERRORES

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Las hipótesis para la prueba de normalidad de errores son:

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Ho: Los errores se distribuyen normalmente. H1: Los errores no se distribuyen normalmente.



Conclusion: Pvalor= 0.010<0.05 ( valor de prueba = 0.059), entonces Rechazamos Ho, por lo tanto, a un nivel de significación del 5%, los errore no se distribuyen normalmente, eso quiere decir que no se cumplen los d supuestos del moledo

b. Luego probaremos si existe algún efecto significativo en las horas de paradas de los colchones debido a la interaccion entre la  Sign up to vote on esto, this titlerealizarem planta de producción y el equipo averiado. Para  Useful  Not useful todas las pruebas necesarias.

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ANALISIS DE INTERACCION

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Ho: No hay interacción entre el equipo averiado y la planta de producción en relación al terminado superficial.



H1: Hay interacción entre el equipo averiado y la planta de producción en relación al terminado superficial. Pvalor = 0.910 > 0.05 , entonces se No Rechaza Ho. Con un nivel de significación del 5%, no hay interacción entre el equipo averiado y la planta de producción en relación al terminado superficial. 9. Analisis de regresión lineal simple y no lineal

OBJETIVO 16: Encontrar un modelo que relacione la experiencia de los operar limeños en base a la edad de este mismo con un nivel de significación del 0.0 Asimismo, estimar la experiencia en años de un trabajador que tiene 28 años d edad con un intervalo de predicción del 95%. Para ello, se toma 21 muestras d la población de Lima de forma aleatoria. 1. Muestras aleatorias EDAD DEL You're EXPERENCIA LNExperiencia Reading a Preview OPERADOR OPERADOR (x) Unlock full access (y) with a free trial. 24 28 33 18 22 23 32 28 39 25 39


1.8 2.3 6.5 1.0 2.7 2.6 4.6 3.8 10.5 3.4 6.7

0.5878 0.8329 1.8718 0.0000 0.9933 0.9555 1.5261 1.3350 Sign up to vote on this title  Useful 2.3514  Not useful 1.2238 1.9021

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Hallando el coeficiente de determinación

EXPERENCIA OPERADOR (y) 12

y = 0.3562x - 5.5483 R² = 0.7592

10

y = 0.0077x 2 - 0.0981x + 0.7314 R² = 0.7713

8

y = 0.0018x 2.295 R² = 0.8099

6 4

y = 0.3667e 0.0812x R² = 0.8115

2 0 0

10

20

30

40

50

Ecu R´2 prioridad 75.92 4 lineal 80.99 2 potencial 77.13 3 cuadrática You're Reading a Preview exponencial 81.15 1 Unlock full access with a free trial.

Se escoge como primer modelo, la regresión exponencial ya que tiene el R2 Download With Free Trial más alto de las demás regresiones.

Verificación del modelo exponencial Verificación de supuestos Prueba de normalidad  los Pvalor > 0.05, Con un nivel de significación de 5%, se puede concluir que Sign up to vote on this title errores tienen una distribución normal. Useful Not useful



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Prueba de Auto correlación Durbin-Watson Statistic = 1.54749

No existe auto correlación entre los residuos. Se cumple ambos supuestos

Análisis del modelamiento

Analisis de Varianza Source

DF

Adj SS

Adj MS

F-Value

P-Value

1

7.5564

7.55639

81.82

0.000

1

7.5564

7.55639

81.82

0.000

19

1.7548

0.09236

11

1.1384

0.10349

8

0.6165

0.07706

20

9.3112

Regression EDADOPERADOR (x) Error Lack-of-Fit Pure Error Total

1.34

0.345

Resumen del modelo S

R-sq

0.303906

81.15%

R-sq(adj)

R-sq(pred) You're Reading a Preview

80.16% Unlock 77.68% full access with a free trial.

Coeficientes Term Constant EDADOPERADOR (x)

Download With Free Trial T-Value P-Value

Coef

SE Coef

-1.003

0.267

-3.76

0.001

0.08123

0.00898

9.05

0.000

VIF

1.00

Ecuacion de Regresion LNExperiencia = -1.003 + 0.08123 EDADOPERADOR (x)


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Trabajo de Estadistica II UPC

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