Inferencias de medias y varianzas

EQUIPO NATURAL DE TRABAJO N° 3

UNIVERSIDAD NORORIENTAL PRIVADA

GRAN MARISCAL DE AYACUCHO

DECANATO DE POSTGRADO

COORDINACION DE POSTGRADO

NUCLEO EL TIGRE

MAESTRIA DE INGENIERIA DE MANTENIMIENTO

MENCION CONFIABILIDAD INDUSTRIAL

CATEDRA: ESTADISTICA APLICADA

INTEGRANTES:

Rosal Francerys C.I: 20.170.787

Núñez Fabiana C.I: 20.546.072

Guzman Hirossay C.I: 21.175.558

Sandrea Leonel C.I: 19.626.290

Tanares Kristen C.I: 18.679.257

Tratamiento de datos y ajustes estadísticos


10 14 18 21 17

8 11 15 17 13

13 18 24 27 22

22 30 40 46 37

35 47 64 73 59

56 76 92 77 94

N: 30

Ẍ: ∑f.X/N

Ni: =1+3 1+3,3Log30 AT: 94 - 8 i: 14,3333

Ni: 6 AT: 86 i: 14 Ẍ 36,07

Ni Li Xi − Xs Ls X f F h H p f.X (x-ẋ)²

1 7,5 8 − 21 21,5 14,5 12 12 12∕30 12∕30 40 174 465,12

2 21,5 22 − 35 35,5 28,5 6 18 6∕30 18∕30 60 171 57,25

3 35,5 36 − 49 49,5 42,5 4 22 4∕30 22∕30 73,33 170 41,39

4 49,5 50 − 63 63,5 56,5 2 24 2∕30 24∕30 80 113 417,52

5 63,5 64 − 77 77,5 70,5 4 28 4∕30 28∕30 93,33 282 1185,65

6 77,5 78 − 94 91,5 86 2 30 2∕30 30∕30 100 172 2493,34

∑ 255 339 298,5 30 134 0 0 446,7 1082 4660,28

G: Ha: N/∑f/NHa: 30/∑F/N

Ha: 24,0457

G: 29,16283266

1. Del cálculo del tiempo promedio para metas organizacionales según lo obtenido y el nivel de cumplimiento de las mismas se define los

índices de efectividad en escala porcentual (Ver tabla), realice el tratamiento de datos con su respectiva interpretación.

Ni: 1+3,3LogN: AT: Dato Mayor - Dato Menor i: AT/Ni

Ẍ=1082/30

√(〖𝐗𝟏〗^𝐟𝟏∗〖𝐗𝟐〗^𝐟𝟐…..〖N

√(〖(14,5)〗^12∗〖〖(28,5)〗^6∗〖(42,5)〗^4∗〖(56,5)〗^2∗〖


Md: Li + * i Mo: Li + ∆1 * i S²: ∑(x-ẋ)²

∆1 + ∆2 N

Md: 7,5 + 30/2 - 0 * 14 Mo: 7,5 + 12 * 14 S²: 155,34

12 12 + 6

Md: 25 Mo: 16,8333

S:

S:

S: 12,46364937

N/2 - f. acum.anterior

f. mediana

Q70: 35,5+(((30*70/4)-18)/4)*14

49,5

35,5

1810

Q70: Li + (( N*K/100)-facum,ante)*i

P80: 49,5+((( 30*80/100)-24)/2)*14

D6: 21,5+((( 30*6/10)-12)/6)*14

P80: Li + (( N*K/100)-facum,ante)*i

D6: Li + (( N*K/100)-facum,ante)*i

√(〖𝟒𝟔𝟔𝟎,𝟐𝟖〗^ /𝟑𝟎)/𝟑𝟎

√(〖∑(𝐗 − Ẍ)〗 /𝑵)/𝟑𝟎


En la grafica se puede observar que el tiempo promedio para las metas organizacionales da como resultado que el punto medio y la frecuencia se

interceptan en el eje de las de las donde se muestra la efectiva según la escala porcentual estudiada.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

1 2 3 4 5 6

X

f


X Y Z

1,5 66 5,3

2,5 87 7,8

0,5 69 7,4

1,2 141 9,8

2,6 93 10,8

0,3 105 9,1

2,4 111 8,1

2 78 7,2

0,7 66 6,5

1,6 123 12,6

Intercepción 2,265897 X= 2,2

Variable X 1 0,22465 Y= 90

Variable X 2 0,062304

Z= 8,367528

2.- Estimar la ganancia de corriente en Ampere (Z) esperada cuando el tiempo de difusión (X) es de 2,2 horas y la resistencia (Y) de 90 ohm, aplicando un

modelo lineal de dos variables para ajuste de curvas con el método de mínimos cuadrados con base a diez datos muestrales tales como se muestra en la tabla

anterior.

Sustituyendo los valores X= 2,2 , Y= 90 en la ecuación de regresión obtenida, se tiene:

SOLUCIÓN: Para obtener la ganancia en Ampere se aplica un modelo de Regresión Lineal Múltiple con la siguiente ecuación: Z=a+bX+cY. Los coeficientes

a, b, c fueron obtenidos al utilizar la herramienta de análisis de datos con la función "Regresión". En la ventana de "Resultados" se muestran los valores

obtenidos para los coeficientes "a" (Intercepción), "b" (variable X1) y "c" (variable X2). Obteniendose la ecuación: Z= 2,2658 + 0,2246(X )+ 0,0623(Y).

0

20

40

60

80

100

120

140

160

1 2 3 4 5 6 7 8 9

X

Y

Z


Estadísticas de

la regresiónCoeficiente de

correlación

múltiple

0,757856226

Coeficiente de

determinación

R^2

0,574346059

R^2 ajustado 0,452730647

Error típico 1,596653456

Observaciones 10

Grados de

libertad

Suma de

cuadrado

s

Promedio

de los

cuadrado

s

FValor crítico

de F

Regresión 2 24,07888 12,03944 4,722642 0,050315096

Residuos 7 17,84512 2,549302

Total 9 41,924

CoeficientesError

típico

Estadísti

co t

Probabili

dadInferior 95%

Superior

95%

Inferior

95,0%

Superior

95,0%

Intercepción 2,265896727 2,141277 1,058199 0,325109 -2,797417876 7,329211 -2,797418 7,329211

Variable X 1 0,224650199 0,63321 0,35478 0,733203 -1,272654405 1,721955 -1,272654 1,721955

Variable X 2 0,062304457 0,020818 2,992799 0,020146 0,013077412 0,111532 0,0130774 0,111532

RESULTADOS

ANÁLISIS DE VARIANZA

Inferencias de medias y varianzas

Education

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