Curso de Probabilidad y Estadstica Tema 7 Estadstica
Curso de Probabilidad y Estadística Tema: (7) Estadística Descriptiva
El campo de la Estadística n n Recopilación, Presentación, Análisis y Uso de Información para resolver problemas, tomar decisiones, hacer estimaciones y diseñar productos y procedimientos
La variabilidad n n La Estadística sirve para presentar, describir y entender la variabilidad Un proceso produce un resultado, al repetirse un proceso, los resultados cambian a pesar de que el proceso se reprodujo aparentemente en las mismas circunstancias.
Población n n Colección de mediciones de un universo respecto al cual queremos obtener conclusiones o tomar decisiones. Ej. Conjunto de valores de consumo de energía (KWH) facturados en el primer bimestre de 2008
Tipos de datos n n n Datos numéricos (continuos o discretos) Datos categóricos (Ej. Sexo, marca, . . ) Datos identificadores de unidades
Muestreo de datos Muestreo aleatorio Muestra Población Nota: Si la muestra es igual a la población, al muestreo le llamamos censo
Estadística n n Descriptiva. Organización, resumen y presentación de datos Inferencial. Llegar a una conclusión acerca de la población, el proceso o el modelo de asignación de las variables
Presentación gráfica de la información n n n Diagrama de puntos Gráficas de dispersión Diagramas de tallos y hojas Histogramas Diagramas de cajas con bigotes Gráficas de Pareto Series de tiempo
Diagrama de puntos Ejemplo: Datos de resistencia a la tensión de muestras de mortero Portland (Kg/cm 2) con polímero agregado: 16. 85 16. 40 17. 21 16. 35 16. 52 17. 04 16. 96 17. 15 16. 59 16. 57 mortero Portland sin modificar: 17. 50 17. 63 18. 25 18. 00 17. 86 17. 75 18. 22 17. 90 17. 96 18. 15 * * 16. 0 ** * 16. 5 * ** 17. 0 * = Mortero modificado + = Mortero sin modificar * * + + + 17. 5 + + ++ 18. 0 + + + 18. 5
Graficas de dispersión
Gráfica de dispersión
Grafica de dispersión 3 D
Gráfica de burbujas
Ejemplo: Resistencia a la tensión de 80 muestras de aleación Aluminio-Litio 105 221 183 186 121 180 143 97 154 153 174 120 168 167 141 245 228 174 199 181 158 176 110 163 131 154 115 160 208 158 133 207 180 193 194 133 156 123 134 178 76 167 184 135 229 146 218 157 101 171 165 172 158 169 199 151 142 163 145 171 148 158 160 175 149 87 160 237 150 135 196 201 200 176 150 170 118 149
Diagrama de tallos y hojas Tallo 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Hoja 6 7 7 5 1 5 8 0 1 0 3 4 1 3 2 9 5 4 7 1 3 0 7 8 5 4 0 3 6 9 6 0 7 1 0 8 1 8 9 7 5 5 8 3 3 4 1 9 8 3 3 4 0 1 4 3 5 1 0 5 6 1 4 6 8 0 2 0 9 8 8 1 6 7 0 8 9 6 Frecuencia 1 1 1 2 3 3 6 8 12 10 10 7 6 4 1 3 1 1
Tallos y Hojas ordenado Tallo 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Hoja 6 7 7 1 5 0 5 8 0 1 3 3 1 2 3 0 0 1 1 0 0 1 0 3 4 0 1 7 8 1 8 9 7 5 4 5 3 3 2 1 6 8 5 8 4 3 9 5 6 9 4 6 5 7 4 5 4 6 9 9 7 7 6 8 8 8 9 8 Frecuencia 1 1 1 2 3 3 6 8 12 10 10 7 6 4 1 3 1 1
Los datos ordenados 76 87 97 101 105 110 115 118 120 121 123 131 133 134 135 141 142 143 145 146 148 149 150 151 153 154 156 157 158 160 163 165 167 168 169 170 171 172 174 175 176 178 180 181 183 184 186 190 193 194 196 199 200 201 207 208 218 221 228 229 237 245 Son 80 datos, como es un numero par, la mediana será el promedio de los que ocupan los lugares 40 y 41, o sea (160+163)/2=161. 5 El primer cuartil es el valor en (0. 25)*80+0. 5=20. 5, es decir, el promedio de los valores en los puestos 20 y 21, o sea (143+145)/2=144 El tercer cuartil es el promedio de los valores en los puestos 60 y 61, es decir, (181+181)/2=181
El rango intercuartil n n n RIC=Q 3 -Q 1 Es una medida de dispersión de datos En el ejemplo anterior: RIC=181 -144=37
Tabla de Frecuencias Clase 70 a 90 90 a 110 a 130 a 150 a 170 a 190 a 210 a 230 a 250 Frecuencia 2 3 6 14 22 17 10 4 2 Frec. Relativa 0. 0250 0. 0375 0. 0750 0. 1750 0. 2125 0. 1250 0. 0500 0. 0250 Frec. Rel. Acum. 0. 0250 0. 0625 0. 1375 0. 3125 0. 5875 0. 8000 0. 9250 0. 9750 1. 0000
Histograma 70 90 110 130 150 170 190 210 230 250
Ejercicio En un aeropuerto se registran los vuelos que arriban en una semana determinada y los datos se vuelcan en la siguiente tabla: Día Lunes Vuelos 25 Martes Miércoles 37 45 Jueves Viernes Sábado Domingo 50 32 40 30 Ordene en forma creciente y calcule mediana y cuartiles. ¿Cuántos vuelos hay el día que hay menos vuelos? ¿Cuántos vuelos hay el día que hay más vuelos?
Diagrama de Pareto n n n Se ordenan la frecuencias en orden descendente La escala horizontal no es necesariamente numérica La línea indica los porcentajes acumulados Útiles en análisis de datos de defectos en procesos de producción Muy usada en los programas de mejoramiento de calidad pues permite a los ingenieros concentrarse en los problemas realmente importantes
Ejemplo, Proceso de fabricación de un puerta de automóvil Tipo de Defecto Cant Mancha 21 Rayón 35 Defecto en manija 17 Floja Tipo de Defecto Cant % Rayón 35 32 Floja 29 26 Mancha 21 19 Defecto en manija 17 16 29 Otros 8 7 Abollada 3 TOTAL 110 100 Defecto en vidrio 5 TOTAL 110
Diagrama de Pareto
Serie de tiempo
Descripción numérica de los datos n n n n Media Varianza Moda Mediana Sesgo Curtosis Covarianza Factor de correlación
La media muestral La media de la población
La varianza muestral La varianza de la población
Varianzas muestrales, Covarianza muestral y correlación muestral
La moda n n El valor de mayor frecuencia Si hay dos, la distribución es bi-modal
El rango dinámico n La diferencia entre el máximo y el mínimo de los valores de la población
Sesgo y Curtosis
Regresión lineal n n n Es una técnica estadística para investigar la relación entre dos o mas variables Se utiliza para realizar predicciones de una variable (respuesta) en términos de otras (regresivas) El término “regresión” fue acuñado por el frances Francis Galton quien lo usó en sus estudios de la herencia La regresión simple o bivariada consiste de hacer predicciones de una variable en términos de otra solamente En la regresión múltiple, la predicción se hace tomando en cuenta a varias variables
Regresión lineal simple n n n Asumimos que la relación entre la variable respuesta y la variable regresiva es una línea recta Cada observación cumple La suma de los cuadrados de los errores es
Regresión lineal simple n Para minimizar el error derivamos e igualamos a cero respecto a n De la misma manera derivando respecto a n Simplificando estas dos ecs:
Regresión lineal simple n Reconociendo que n La ecuación Se convierte en Esto lo reemplazamos en n Para obtener n n
Regresión lineal simple n De la ecuación n Despejamos n Para obtener
Regresión lineal simple n Es lo mismo que
Ejemplo n Un Ingeniero está investigando el efecto de la temperatura sobre el rendimiento de un producto, sus experimentos arrojan los siguientes resultados Temp 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 Rend 51 54 61 66 70 74 78 85 89 45
La gráfica de dispersión n Esta gráfica nos indica una fuerte suposición de que la relación entre las dos variables puede ser lineal
Haciendo los cálculos
Finalmente
Perspectiva histórica de la teoría de la fiabilidad • Estudios para poder evaluar la mortalidad derivada de las epidemias. Orígenes: • Compañías de seguros, para determinar los riesgos de sus pólizas de seguro de vida. • Tablas de vida: La primera tabla de vida data de 1693 y es debida a Edmund Halley Siglo XX: se utilizaban los métodos actuariales tanto para estimar la supervivencia de pacientes sometidos a distintos tratamientos como para estudiar la fiabilidad de equipamientos, en particular de los ferrocarriles. En 1939 Waloddi Weibulll, cuando era profesor del Royal Institute of Technology en Suiza, propuso una distribución para describir la duración de materiales, que más tarde llevaría su nombre. En 1951 Epstein y Sobel empezaron a trabajar con la distribución exponencial como modelo probabilístico para estudiar el tiempo de vida de dispositivos 43
Herramientas de Fiabilidad Se estudia mediante el análisis estadístico de datos de supervivencia. ISO define fiabilidad como la probabilidad de que un componente o sistema, desarrolle durante un periodo de tiempo dado, la tarea que tiene encomendada sin fallos, y en las condiciones establecidas. Estudiar Duraciones de Procesos que es común en muchas ciencias: • Duración de un componente (Fiabilidad) • Supervivencia de un paciente a un tratamiento (Medicina) • Duración del desempleo (Economía) • Edad de las personas (Demografía y sociología) 44
Veamos, a partir de un histograma podemos desarrollar las cuatro funciones de importancia para la caracterización de la fiabilidad. 45
En estudios de mantenimiento necesitamos pasar del anterior histograma a funciones continuas, debido que la variable tiempo de fallo es continua. Esta funciones nos dan una idea clara de la distribución de fallos. Empezamos por la f(t) ó pdf que indica la densidad probable de fallas en cada intervalo t. Pudiendo llamar a t 1 y t 2, -∞ y ∞ respectivamente 46
F(t) ó CDF Cumulative Density Function: aquí de -∞ a Tiempo t, seria la probabilidad de que la falla ocurra antes del tiempo t. el área bajo la curva - transcurrido t (Función Repartición ) cdf=14/48 Tiempo t Intervalo -∞ a t, la acumulación de fallas 47
R(t) Reliability (confiabilidad) Esta es la probabilidad de éxito o sea que no ocurra la falla antes de t. Representando por el área bajo la curva desde t hasta infinito. R(t)= 1 - F(t) Tiempo t 48
La tasa de falla del intervalo t 1 a t 2 se define como Es la probabilidad de que ocurra una falla en el intervalo de t 1 a t 2 dado que no ha habido falla al tiempo t 1 la función de Riesgo, o tasa de mortalidad h(t) es Y como R(t)=1 -F(t), entonces R’(t)=-F’(t)=-f(t), de ahí Es muy común asumir que las fallas tienen una distribución exponencial, entonces: Y entonces se dice que la tasa de falla es constante, la constante λ
Función de Riesgo típica (t) DOMINIO ELECTRONICO desclasificación Hipótesis exponencial constante 1 2 desarrollo 3 obsolescencia Edad t Madurez (fallos aleatorios) Inicio utilización 50
Función de Riesgo típica DOMINIO MECANICO (t) Influencia del desgaste sobre (t) Curva debida a los fallos precoces desclasificación Madurez 1 Puesta en servicio 3 2 rodaje obsolescencia Edad t 51
Cuando la tasa de fallo del elemento responde a la curva de la bañera es conveniente realizar un ensayo acelerado del mismo (en condiciones de stress) para que supere la zona de mortalidad infantil o fallas infantiles. – determinar cuando comienza la vida útil del producto y ofrecer a los clientes una garantía de funcionamiento durante ese periodo de funcionamiento problemático. – Una vez superado el periodo crítico, la empresa está razonablemente segura de que el producto tiene una posibilidad de fallos reducida 52
La distribución de fallas de diferentes tipos de maquinaria no son las mismas. Aun varían en una misma maquina durante su operación. Sus formas pueden ser estudiadas a partir de las funciones pdf, cdf y tasa de falla de los datos reales de mantenimiento o de ensayos de fiabilidad. Estos dan forma a determinadas expresiones matemáticas conocidas como distribuciones obteniendo: • Dist. Exponencial • Dist. Normal • Dist. Lognormal • Dist. Weibull 53
EL MODELO EXPONENCIAL pdf f (t) = exp (- t), cdf F(t) = 1 - exp(- t), t 0 R(t) = exp (- t ), t 0 t 0 = h(t) 54
EL MODELO DE WEIBULL =5 x) f (t) =0, 5 x) =3, 6 =1 x) f (x) =2, 5 x) =2 x) parámetro de forma > 0; parámetro de escala > 0; parámetro de posición - < < + t (t) =4 3 2 2 1 1, 5 0, 5 1 0, 5 t t 55
Las características de la distribución de Weibull 56
Las características de la distribución de Weibull 57
Las características de la distribución de Weibull 2 < 0 - El parámetro de posición (en unidad de tiempo) f(t) Se llama también parámetro de diferenciación o de localización. Significado: indica la fecha de inicio de los fallos. -- si > 0, hay supervivencia total entre t = 0 y t = ; -- si = 0, los fallos empiezan en el origen del tiempo; 2 = 0 2 > 0 t -- si < 0, los fallos han empezado antes del origen del tiempo. 58
Ejemplo Obtención de la fiabilidad de neumáticos a través del Análisis de la degradación Siete marcas de neumáticos fueron controlados en su desgaste cada 5. 000 millas, midiendo la profundidad de cada uno. La tabla que contiene las mediciones desde su inicio hasta las 30. 000 millas f (t) = exp (- t), t 0 F(t) = 1 - exp(- t), t 0 R(t) = exp(- t ), Degradación Critica t 0 y= 2 mm 59
Ejemplo 60
Ejemplo 61
Ejemplo 62
Ejemplo 63
Diagrama de Ishikawa El diagrama de Ishikawa conocido también como causa-efecto, es una forma de organizar y representar las diferentes teorías propuestas sobre las causas de un problema. Nos permite, por tanto, lograr un conocimiento común de un problema complejo, sin ser nunca sustitutivo de los datos.
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