investigacion y estadistica en ingenieria

Jaime Gutiérrez2011 II set -ene

CREACION Y FORMULACIÓN DE MODELOS ALGORITMOS FILOSOFÍA

Producto Silla Capitán Silla camaradaSilla

Americaca Alta

Silla americana

baja

Silla Rey Español

Silla Reina Española


Americaca Alta

Silla americana

baja

Silla Rey Español


Utilidad/Unid 36.00 40.00 45.00 38.00 35.00 25.00

Espigas largasEspigas cortasPatasAsientos pesadosAsientos ligerosTravesaños pesadosTravesaños ligerosBarrotes capitánBarrotes camaradaBarrotes americanaBarrotes español


Americaca Alta

Silla americana

baja

Silla Rey Español


Espigas largas 8 0 12 0 8 4REQUISITOS DE RECURSOS PARA SILLAS

Producto Silla CapitánSilla

CamaradaSilla

Americana Alta

Silla Americana

baja

Silla Rey Español


Espigas largas 8 0 12 0 8 4Espigas cortas 4 12 0 12 4 8Patas 4 4 4 4 4 4Asientos pesados 1 0 0 0 1 1Asientos ligeros 0 1 1 1 0 0Travesaños pesados 6 0 4 0 5 0Travesaños ligeros 0 4 0 5 0 6Barrotes capitán 1 0 0 0 0 0Barrotes camarada 0 1 0 0 0 0Barrotes americana 0 0 1 0 0 0Barrotes español 0 0 0 0 1 1

REQUISITOS DE RECURSOS PARA SILLAS

Producto

Espigas largas -EL 1280 1280Espigas cortas -EC 1900 1900Patas -P 1090 1090Asientos pesados -AP 190 190Asientos ligeros -AL 170 170Travesaños pesados -TP 1000 1000Trvesaños ligeros -TL 1000 1000Barrotes capitán -BC 110 110Barrotes camarada -BC 72 72Barrotes americana -BA 93 93Barrotes español -BE 85 85

INVE

NTA

RIO

FI

NA

LINVENTARIO INICIAL

Producto

Espigas largas -EL 1280 1280Espigas cortas -EC 1900 1900Patas -P 1090 1090Asientos pesados -AP 190 190Asientos ligeros -AL 170 170Travesaños pesados -TP 1000 1000Trvesaños ligeros -TL 1000 1000Barrotes capitán -BC 110 110Barrotes camarada -BC 72 72Barrotes americana -BA 93 93Barrotes español -BE 85 85

INV

ENTA

RIO

FI

NA

LINVENTARIO INICIAL

UTILIDAD TOTAL $:


CamaradaSilla

Americana Alta

Silla Americana

baja

Silla Rey Español


Espigas largas 8 0 12 0 8 4 0 1280 1280Espigas cortas 4 12 0 12 4 8 0 1900 1900Patas 4 4 4 4 4 4 0 1090 1090Asientos pesados 1 0 0 0 1 1 0 190 190Asientos ligeros 0 1 1 1 0 0 0 170 170Travesaños pesados 6 0 4 0 5 0 0 1000 1000Travesaños ligeros 0 4 0 5 0 6 0 1000 1000Barrotes capitán 1 0 0 0 0 0 0 110 110Barrotes camarada 0 1 0 0 0 0 0 72 72Barrotes americana 0 0 1 0 0 0 0 93 93Barrotes español 0 0 0 0 1 1 0 85 85

UTILIDAD TOTAL $: 0

REQUISITOS DE RECURSOS PARA SILLAS TOTAL INVENTARIO INICIAL

INVENTARIO FINAL


CamaradaSilla

Americana Alta

Silla Americana

baja

Silla Rey Español


Utilidad/Unid36.00 40.00 45.00 38.00 35.00 25.00

CANT PRODUCIDA 0 0 0 0 0 0


jaime gutiérrez-AGOSTO 2011

HOJA DE CÁLCULO ELECTRÓNICA DE PLANEACIÓN DE PRODUCCIÓN DE SILLAS

UTILIDAD TOTAL $: 0


TOTALINVENTARIO

INICIALINVENTARIO

FINAL


CamaradaSilla

Americana Alta

Silla Americana

baja

Silla Rey Español


Utilidad/Unid36.00 40.00 45.00 38.00 35.00 25.00





UTILIDAD TOTAL $: 1095


TOTALINVENTARIO

INICIALINVENTARIO

FINAL


CamaradaSilla

Americana Alta

Silla Americana

baja

Silla Rey Español


Utilidad/Unid36.00 40.00 45.00 38.00 35.00 25.00







TOTALINVENTARIO

INICIALINVENTARIO

FINAL


Camarada

Silla Americana

Alta

Silla Americana

baja

Silla Rey Español


Utilidad/Unid 36.00 40.00 45.00 38.00 35.00 25.00CANT PRODUCIDA 36 40 45 38 35 25




TOTALINVENTARIO

INICIALINVENTARIO

FINALREQUISITOS DE RECURSOS PARA SILLAS


camarada

Silla Americaca

Alta

Silla americana

baja

Silla Rey Español


Utilidad/Unid 36.00 40.00 45.00 38.00 35.00 25.00


Espigas largas 8 0 12 0 8 4 1280 1280 0Espigas cortas 4 12 0 12 4 8 2320 1900 -420Patas 4 4 4 4 4 4 1200 1090 -110Asientos pesados 1 0 0 0 1 1 220 190 -30Asientos ligeros 0 1 1 1 0 0 80 170 90Travesaños pesados 6 0 4 0 5 0 600 1000 400Travesaños ligeros 0 4 0 5 0 6 1080 1000 -80Barrotes capitán 1 0 0 0 0 0 100 110 10Barrotes camarada 0 1 0 0 0 0 40 72 32Barrotes americana 0 0 1 0 0 0 0 93 93Barrotes español 0 0 0 0 1 1 120 85 -35



TOTALINVENTARIO

INICIALINVENTARIO

FINALREQUISITOS DE RECURSOS PARA SILLAS


La investigación, la estadística y la industria

¿ Cuál es la problemática?

¿ Cuál es el problema?

¿ Cuál es el objetivo?

SI:

¿Dónde están las variables?

Hipótesis de investigación: el proceso JEGA-11 produce menor tasa de desperdicios en la fabricación de sillas en la empresa Moldani. Villa El Salvador. Lima 2011

:. Hipótesis nula : H0 : u(tradicional)=u(método JEGA-

11)

Hipótesis alternativa : H1: u(tradicional) ≠ u(método JEGA-11)

ANÁLISIS DE VARIANZA (ANOVA DE UN

CRITERIO) Método Estadístico: Comprobar 2 ó Mas Medias Poblacionales (Ui)

P1

Muestra 1

μ1

μ

2

Muestra 2

m1 m2 m3 ... mk

S12 S2

2 S32 SK

2

n1 n2 n3 ... nk

gl1= (n1-1) gl2= (n2-1) gl3= (n3-1) ... glk= (nk-1)

K=3

Decisión: A/R: Ho

P2

)1( nkwgl

1bgl k

kk

iw

sssss

2...3

22

21

22

kk

n xxxxxxi

bs ...3212

2

1

)(

n1

s1

n1

s1

211

210

:

:

uu

uu

H

H

solucióndeoEstadístic FISHER

hipótesis las probar para ntoProcedimie

muestras las de interior al varianza

muestra entre varianza

w

bFca s

s

2

2

CÁLCULO DE VALOR CRÍTICO VALOR

))1(;1( nkkFTaF

Ing. Jaime Gutiérrezw

b

S

SFca

2

2

SOLUCIÓN: MUESTREO ALEATORIO, si aún es grande y /o para saber si el proceso tiene efectividad, hacer un “piloto”

Cuantos elementos medir????

Cual es el “ error estándar” para esta muestra de 357 observaciones?

¿ Cuales elementos seleccionaré de toda la población?

CUAL ES EL COMPORTAMIENTO DE LA “DATA”

ECUACIÓN DE TENDENCIA LINEAL

ECUACIÓN DE TENDENCIA POTENCIAL

ECUACIÓN DE TENDENCIA LOGARITMICA

ECUACIÓN DE TENDENCIA EXPONENCIAL

ECUACIÓN DE TENDENCIA PARABÓLICA

95.44%

99.74%

VALOR O ÍNDICE: SILLAS MOLDANI NIVEL CONFIANZA: 99.74% 3

FECHA DESPERDICIO MEDIA MÓVIL 20 LIM. SUPERIOR LIM. INFERIOR1 04/09/2010 0.982 05/09/2010 1.203 06/09/2010 0.904 07/09/2010 0.955 08/09/2010 0.866 09/09/2010 0.907 10/09/2010 0.108 11/09/2010 0.109 12/09/2010 0.1210 13/09/2010 0.1111 14/09/2010 0.1412 15/09/2010 0.2013 16/09/2010 0.2414 17/09/2010 0.1515 18/09/2010 0.1416 19/09/2010 0.1617 20/09/2010 0.2118 21/09/2010 0.1519 22/09/2010 0.1720 23/09/2010 0.14 0.40 1.53 -0.7421 24/09/2010 0.13 0.35 1.43 -0.7222 25/09/2010 0.12 0.30 1.21 -0.6123 26/09/2010 0.14 0.26 1.08 -0.5624 27/09/2010 0.13 0.22 0.89 -0.4525 28/09/2010 1.25 0.24 1.10 -0.62355 24/08/2011 0.16356 25/08/2011 0.25357 26/08/2011 0.54

5 - En el gráfico se representan la cotización y las series calculadas.

4 - La hoja calcula la media móvil 20, y los lim. sup. e inf. en función del nivel de significación elegido y suponiendo una distribución normal. Dichos límites son las bandas de Bollinger.

1 - Indicar nombre del VALOR y NIVEL CONFIANZA

bandas de Bollinger

6 - Para mejorar la visión, modificar en el gráfico Formato de ejes/Escala/Mínimo , indicando un valor algo inferior al mínimo de cotización en el periodo. Esto es para evitar la asignación automática de Mínimo=0 por parte del programa.

Ing. Jaime Gutiérrez A.

7 - Los datos pueden obtenerse de portales de Internet que suministran cotizaciones en formato Excel, como por ejemplo Yahoo Finanzas, Invertia, Megabolsa, etc.

INSTRUCCIONES

2 - En la columna B7:B200, FECHA , introducir o pegar el periodo de análisis

3 - En la columna C7:C200, COTIZACIÓN , introducir o pegar los datos de cotización. Formato número.

EMPRESA

PERIODO DESPERDBRONCE EFICIENCIAVOLATILIDAD

DIARIAVOLATILIDAD

ANUAL1 0.982 1.20 20.75%3 0.90 -28.77%4 0.95 5.41%5 0.86 -9.95%6 0.90 4.55%7 0.10 -218.73%8 0.10 -1.00%9 0.12 18.23%10 0.11 -8.70%11 0.14 24.12% 71.86% 1158.68%12 0.20 35.67% 72.93% 1175.98%13 0.24 18.23% 73.67% 1187.81%14 0.15 -47.00% 74.06% 1194.12%354 0.45 -63.60% 77.46% 1248.93%355 0.156 -105.94% 85.97% 1386.23%356 0.248 46.36% 41.55% 670.01%357 0.542 78.18% 51.10% 824.04%

MEDIAS DEL DESPERDICIO. -0.16% 82.61% 1332.06%

análisis de la volatilidad

SILLAS MOLDANI

Ing

jaim

e G

uti

érr

ez A

.

empresa:

FECHA DESPERDICIO MEDIA(12) MEDIA(29) MACD MEDIA(10) DIFER(2)

1 04/09/2010 0.982 05/09/2010 1.203 06/09/2010 0.904 07/09/2010 0.955 08/09/2010 0.866 09/09/2010 0.907 10/09/2010 0.108 11/09/2010 0.109 12/09/2010 0.1210 13/09/2010 0.1111 14/09/2010 0.1412 15/09/2010 0.20 0.5513 16/09/2010 0.24 0.4914 17/09/2010 0.15 0.4015 18/09/2010 0.14 0.3316 19/09/2010 0.16 0.2717 20/09/2010 0.21 0.2118 21/09/2010 0.15 0.1519 22/09/2010 0.17 0.1620 23/09/2010 0.14 0.1621 24/09/2010 0.13 0.1622 25/09/2010 0.12 0.1623 26/09/2010 0.14 0.1624 27/09/2010 0.13 0.1625 28/09/2010 1.25 0.24 0.39 -0.1526 29/09/2010 1.04 0.31 0.39 -0.0827 30/09/2010 1.02 0.39 0.38 0.01355 24/08/2011 0.156 0.74 0.47 0.27 0.04 0.23356 25/08/2011 0.248 0.75 0.44 0.31 0.09 0.22357 26/08/2011 0.542 0.78 0.46 0.32 0.14 0.19

oscilador de las medias móviles (MACD)

SILLAS MOLDANI-VILLA EL SALVADOR-agosto 2011

10.00

11.00

12.00

13.00

14.00

15.00

16.00

17.00

18.00

19.00

20.00

SELECCIONAR LAS LECTURAS:252;191;207;104;108;277;6;272;291y254

observ "X" ONZAS DE BRONCE1 252 0.20002 191 0.32503 207 1.03004 104 0.15605 108 1.01006 277 0.13207 6 0.90008 272 0.16509 291 1.0100

10 254 1.0000

DESPERDICIO

Si la media de los desperdicios en este piloto de n= 10 lecturas de la pérdida de material de bronce en las SILLAS MOLDANI es 0.5928 onzas de bronce: cuánto será la pérdida de material en toda la POBLACION al 95% de nivel de confianza?

Confidence Interval for Sample

Data Known0.20000.3250 Population Normal?1.0300 Population Stdev. 0.45

0.1560 Sample Size 10 n Finite Population Correction

1.0100 Sample Mean 0.5928 x -bar Population Size 5000 N0.1320 Correction Factor 0.99910.9000

0.1650 99% 0.5928 ± 0.36655 = [ 0.226253 , 0.959347 ] ---> [ 0.226583 , 0.959017 ]1.0100 95% 0.5928 ± 0.27891 = [ 0.313892 , 0.871708 ] ---> [ 0.314143 , 0.871457 ]1.0000 90% 0.5928 ± 0.23407 = [ 0.358733 , 0.826867 ] ---> [ 0.358944 , 0.826656 ]

80% 0.5928 ± 0.18237 = [ 0.410432 , 0.775168 ] ---> [ 0.410596 , 0.775004 ]

UnknownPopulation Normal? Yes

Sample Size 10 nSample Mean 0.5928 x -bar

Sample Stdev. 0.423162 s

99% 0.5928 ± 0.43488 = [ 0.157922 , 1.027678 ]95% 0.5928 ± 0.30271 = [ 0.290088 , 0.895512 ]90% 0.5928 ± 0.2453 = [ 0.347501 , 0.838099 ]80% 0.5928 ± 0.18507 = [ 0.407729 , 0.777871 ]

Confidence Interval

Confidence Interval

INTERVALOS DE CONFIANZA DE LA PÉRDIDA DE BRONCE:

Yes

Confidence Interval for Sample

Data Known

1 0.97512 1.2000 Population Normal?

3 0.9000 Population Stdev. 0.45

4 0.9500 Sample Size 357 n Finite Population Correction

5 0.8600 Sample Mean 0.438814 x -bar Population Size 5000 N

6 0.9000 Correction Factor 0.9637

7 0.1010

8 0.1000 99% 0.438814 ± 0.06135 = [ 0.377466 , 0.500161 ] ---> [ 0.379691 , 0.497936 ]

9 0.1200 95% 0.438814 ± 0.04668 = [ 0.392134 , 0.485493 ] ---> [ 0.393827 , 0.4838 ]

10 0.1100 90% 0.438814 ± 0.03917 = [ 0.399639 , 0.477988 ] ---> [ 0.401059 , 0.476568 ]11 0.14 80% 0.438814 ± 0.03052 = [ 0.408291 , 0.469336 ] ---> [ 0.409398 , 0.468229 ]12 0.213 0.24 Unknown14 0.15 Population Normal? Yes15 0.14 Sample Size 200 n16 0.16 Sample Mean 0.438814 x -bar17 0.21 Sample Stdev. 0.363526 s18 0.1519 0.165 20 0.14 99% 0.438814 ± 0.06685 = [ 0.371961 , 0.505666 ]21 0.132 95% 0.438814 ± 0.05069 = [ 0.388124 , 0.489503 ]22 0.12 90% 0.438814 ± 0.04248 = [ 0.396335 , 0.481292 ]23 0.14 80% 0.438814 ± 0.03305 = [ 0.405761 , 0.471866 ]24 0.132

354 0.45355 0.156356 0.248357 0.542

Confidence Interval

Confidence Interval

INTERVALOS DE CONFIANZA DE LA PÉRDIDA DE BRONCE:

Yes

Se estima al 95% de confianza, que la pérdida de bronce en el proceso de producción de sillas en la empresa MOLDANI es de 0.39 a 0.48 onzas en la Fabricación de la planta( POBLACIÓN) CONSIDERANDO EL FACTOR DE CORRECCIÓN POR POBLACIÓN FINITA.

XLSTAT 7.5.2 - Pruebas de normalidad - el 28/08/2011 a 09:05:42 p.m.Datos: libro = reporte XLSTAT.xls / hoja = Hoja2 / rango = $B$4:$B$359 / 356 filas y 1 columnaNivel de significación: 0.05

Resultados para la muestra 0.9751:

Prueba de Shapiro-Wilk:

W (valor observado)0.752p-value unilateral< 0.0001Alpha 0.05

Conclusión:Al umbral de significación Alfa=0.050 se puede rechazar la hipótesis nula según la cual la muestra sigue una ley normal.Dicho de otro modo, la no-normalidad es significativa.

Prueba de Jarque-Bera:

JB (valor observado)993.095JB (valor crítico) 5.991GDL 2p-value unilateral< 0.0001Alpha 0.05


Prueba de Anderson-Darling:

A² de Anderson-Darling28.616p-value unilateral< 0.0001Alpha 0.05


Prueba de Lilliefors:

D 0.252D (estandarizado) 4.756p-value < 0.0001Alpha 0.05


p-value unilateral:Probabilidad bajo la hipótesis nula de obtenerun resultado tan extremo como lo observado,hacia la derecha de la distribución.

Se rechaza la hipótesis nula cuando la probabilidades inferior al umbral alfa.

Valor crítico:valor de la estadística bajo la hipótesis nula parala probabilidad 1-alfa (prueba unilateral a la derecha).

Se rechaza la hipótesis nula cuando el valor observadoes superior al valor crítico.





NOESNORMAL

XLSTAT 7.5.2 - Histogramas - el 28/08/2011 a 09:16:52 p.m.Datos: libro = reporte XLSTAT.xls / hoja = Hoja2 / rango = $B$3:$B$359 / 357 filas y 1 columnaPonderación uniforme (predeterminado)Número de intervalos: 5

Histograma:

Límite inferior Límite superior Centro Frecuencia Frecuencia rel. Prb. Densidad

1 0.099 0.750 0.424 257 0.720 1.1062 0.750 1.401 1.075 96 0.269 0.4133 1.401 2.052 1.726 0 0.000 0.0004 2.052 2.703 2.377 3 0.008 0.0135 2.703 3.354 3.028 1 0.003 0.004

XLSTAT 7.5.2 - Histogramas - el 28/08/2011 a 09:26:25 p.m.Datos: libro = reporte XLSTAT.xls / hoja = Hoja2 / rango = $B$3:$B$359 / 357 filas y 1 columnaPonderación uniforme (predeterminado)Número de intervalos: 10

Histograma:

Límite inferior

Límite superior Centro Frecuencia

Frecuencia rel.

Prb. Densidad

1 0.099 0.424 0.261 236 0.661 2.0312 0.424 0.750 0.587 21 0.059 0.1813 0.750 1.075 0.913 89 0.249 0.7664 1.075 1.401 1.238 7 0.020 0.0605 1.401 1.726 1.564 0 0.000 0.0006 1.726 2.052 1.889 0 0.000 0.0007 2.052 2.377 2.215 3 0.008 0.0268 2.377 2.703 2.540 0 0.000 0.0009 2.703 3.028 2.866 0 0.000 0.000

10 3.028 3.354 3.191 1 0.003 0.009

¿La respuesta debería ser un “valor”, una “cantidad” un “ parámetro”

Estas salen del resultado de la investigacion.

investigacion y estadistica en ingenieria

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