Información del curso

Estadística básica relacionada con las principales herramientas de calidad industrial: Análisis de los Sistemas de Medida (MSA); Diseño de Experimentos (DOE); Control Estadístico de Procesos (SPC); Calibraciones; Cálculos de Incertidumbre; etc.

Revisión de conceptos de Estadística Descriptiva (características y distribuciones de probabilidad habituales en procesos industriales), introducción a la Inferencia Estadística (cálculo de intervalos de confianza y pruebas de hipótesis), y análisis de Regresión y Correlación de variables (regresión lineal, mínimos cuadrados y evaluación de ajustes).

Introducción, práctica y repaso de las funciones gráficas y estadísticas que ofrecen los software de tratamiento de datos (Excel y Minitab) relacionadas con la estadística vista en la parte teórica del curso.

ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA EL CONTROL DE CALIDAD INDUSTRIAL

Variables aleatorias discretas y continuas.

Histogramas de frecuencias.

Medidas de tendencia central y dispersión.

Funciones de densidad de probabilidad, discretas y continuas.

Distribución normal. Análisis de asimetría y curtosis.

Otras distribuciones: Binomial, Poisson, Pearson, Student, Fischer-Snedecor.

Combinación de variables aleatorias.

Análisis de las funciones Excel para la estadística descriptiva.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL PARA EL CONTROL DE CALIDAD INDUSTRIAL

Muestreo aleatorio.

Distribución de medias y proporciones muestrales.

Teorema del límite central.

Intervalos de confianza para la media y la desviación típica.

Consideraciones sobre el tamaño de la muestra.

Análisis de las funciones Excel para la estadística inferencial.

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN PARA LA INDUSTRIA

Ajuste de una recta.El modelo de regresión.

Intervalos de confianza y predicción para la recta de regresión.

Correlación muestral y poblacional.

Análisis de las funciones Excel para la regresión y correlación.

EJERCICIOS CON MINITAB

Breve descripción del entorno Minitab.

Resolución de ejercicios basados en los conceptos estadísticos vistos en la parte teórica del curso:

Validación de procesos de medida (evaluación del sesgo, estudio de precisión).

Comparación de resultados entre técnicos o entre sistemas de medida.

Cálculos de regresión y correlación entre variables.