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           UNIVERSIDAD
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         TECNOLÓGICA DE
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             TORREÓN
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               Control Estadístico
                      21/05/2012


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            Irene Alejandra Cordero Acosta



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UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE TORREÓN

                     Diagrama de Dispersión
Es un tipo de diagrama matemático que utiliza las coordenadas cartesianas para
mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos.

Los datos se muestran como un conjunto de puntos, cada uno con el valor de
una variable que determina la posición en el eje horizontal y el valor de la otra
variable determinado por la posición en el eje vertical. Un diagrama de dispersión
se llama también gráfico de dispersión.

Se emplea cuando una variable que está bajo el control del experimentador. Si
existe un parámetro que se incrementa o disminuye de forma sistemática por el
experimentador, se le denomina parámetro de control o variable independiente
= eje de x y habitualmente se representa a lo largo del eje horizontal. La variable
medida o dependiente = eje de y usualmente se representa a lo largo del eje
vertical. Si no existe una variable dependiente, cualquier variable se puede
representar en cada eje y el diagrama de dispersión mostrará el grado de
correlación (no causalidad) entre las dos variables.

Un diagrama de dispersión puede sugerir varios tipos de correlaciones entre las
variables con un intervalo de confianza determinado. La correlación puede ser
positiva (aumento), negativa (descenso), o nula (las variables no están
correlacionadas). Se puede dibujar una línea de ajuste (llamada también "línea
de tendencia") con el fin de estudiar la correlación entre las variables. Una
ecuación para la correlación entre las variables puede ser determinada por
procedimientos de ajuste. Para una correlación lineal, el procedimiento de ajuste
es conocido como regresión lineal y garantiza una solución correcta en un tiempo
finito.

Uno de los aspectos más poderosos de un gráfico de dispersión, sin embargo, es
su capacidad para mostrar las relaciones no lineales entre las variables. Además,
si los datos son representados por un modelo de mezcla de relaciones simples,
estas relaciones son visualmente evidentes como patrones superpuestos.

El diagrama de dispersión es una de las herramientas básicas de control de
calidad, que incluyen además el histograma, el diagrama de Pareto, la hoja de
verificación, los gráficos de control, el diagrama de Ishikawa y el (diagrama de
flujo).




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     1. En un estudio de mortalidad de anfibios, una puesta en fase de
        desarrollo se deposita en un ambiente favorable. Con intervalos de dos
        semanas, predeterminados por el observador, se cuentan el número de
        renacuajos supervivientes.




                     Nº de semanas (X) Nº de renacuajos
                                       supervivientes. (Y)
                              2               541
                              4               116
                              6                58
                              8                27
                             10                 6
                             12                 3




           600
           500
           400
           300
           200
           100
             0
                 0      2     4      6      8     10     12    14




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     2. La tabla siguiente contiene los datos correspondientes a dos variables
        relacionadas con la contaminación atmosférica global.: La
        concentración de dióxido de carbono medida en el polo Sur (en partes
        por millón). El dióxido de carbono, que se produce al quemar madera,
        petróleo, gas, carbón y otros combustibles, esta asociado al llamado
        "efecto invernadero" que puede modificar el clima y el nivel del mar e
        las próximas décadas. El propósito del estudio consiste en saber si es
        posible estimar las emisiones acumuladas de CO2.


                                    Año      CO2
                                    1971     325
                                    1972     327
                                    1973     329
                                    1974     332
                                    1975     335
                                    1976     338
                                    1977     340
                                    1978     343



    344
    342
    340
    338
    336
    334
    332
    330
    328
    326
    324
       1970    1971   1972   1973     1974   1975   1976   1977   1978   1979




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     3. Un determinado partido político se plantea el problema de hasta que
        punto pueden compensar los gastos de la campaña de propaganda
        para las futuras elecciones. En las cinco últimas elecciones, los gastos
        de publicidad y el número de diputados elegidos han sido:




                    Gastos publicidad    Diputados elegidos

                      en millones (Y)             (X)
                           1,50                    1
                           1,75                    2
                           3,25                    3
                           4,00                    4
                           5,00                    5




        6


        5


        4


        3


        2


        1


        0
            0          1          2          3           4           5              6




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     4. Sea una empresa de importación de maquinaria, cuya cuota de
        mercado es del 4% de las compras del sector. Teniendo en cuenta que,
        la producción industrial del sector que absorbe las importaciones, en
        miles de millones de pesetas, han sido:



                        Producción     Importación
                            105            22
                            120            33
                            125            45
                            130            50
                            140            65
                            154            67




        80
        70
        60
        50
        40
        30
        20
        10
         0
             0   20     40     60      80     100    120    140     160    180




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           5. Con el fin de establecer un modelo mediante el cual se pueda utilizar la
              concentración de estróna en saliva para predecir la concentración del
              esteroide en plasma libre se realizó un estudio sobre 14 varones sanos,
              obteniéndose los siguientes resultados:

                        Concentración en      Concentración en
                             saliva               plasma
                               7,4                   30
                               7,5                  25,0
                               8,5                  31,5
                               9,0                  27,5
                               9,0                  39,5
                              11,0                  38,0
                              13,0                  43,0
                              14,0                  49,0
                              14,5                  55,0
                              16,0                  48,5
                              17,0                  51,0
                              18,0                  64,5
                              20,0                  63,0
                              23,0                  68,0


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Problemas de Dispersión

  • 1. qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyui opasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfgh jklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvb nmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwer UNIVERSIDAD tyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopas TECNOLÓGICA DE dfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzx TORREÓN cvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmq Control Estadístico 21/05/2012 wertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuio Irene Alejandra Cordero Acosta pasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghj klzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbn mqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwerty uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdf ghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxc vbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmrty uiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdf ghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxc
  • 2. UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE TORREÓN Diagrama de Dispersión Es un tipo de diagrama matemático que utiliza las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos. Los datos se muestran como un conjunto de puntos, cada uno con el valor de una variable que determina la posición en el eje horizontal y el valor de la otra variable determinado por la posición en el eje vertical. Un diagrama de dispersión se llama también gráfico de dispersión. Se emplea cuando una variable que está bajo el control del experimentador. Si existe un parámetro que se incrementa o disminuye de forma sistemática por el experimentador, se le denomina parámetro de control o variable independiente = eje de x y habitualmente se representa a lo largo del eje horizontal. La variable medida o dependiente = eje de y usualmente se representa a lo largo del eje vertical. Si no existe una variable dependiente, cualquier variable se puede representar en cada eje y el diagrama de dispersión mostrará el grado de correlación (no causalidad) entre las dos variables. Un diagrama de dispersión puede sugerir varios tipos de correlaciones entre las variables con un intervalo de confianza determinado. La correlación puede ser positiva (aumento), negativa (descenso), o nula (las variables no están correlacionadas). Se puede dibujar una línea de ajuste (llamada también "línea de tendencia") con el fin de estudiar la correlación entre las variables. Una ecuación para la correlación entre las variables puede ser determinada por procedimientos de ajuste. Para una correlación lineal, el procedimiento de ajuste es conocido como regresión lineal y garantiza una solución correcta en un tiempo finito. Uno de los aspectos más poderosos de un gráfico de dispersión, sin embargo, es su capacidad para mostrar las relaciones no lineales entre las variables. Además, si los datos son representados por un modelo de mezcla de relaciones simples, estas relaciones son visualmente evidentes como patrones superpuestos. El diagrama de dispersión es una de las herramientas básicas de control de calidad, que incluyen además el histograma, el diagrama de Pareto, la hoja de verificación, los gráficos de control, el diagrama de Ishikawa y el (diagrama de flujo). CONTROL ESTADÍSTICO Página 2
  • 3. UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE TORREÓN 1. En un estudio de mortalidad de anfibios, una puesta en fase de desarrollo se deposita en un ambiente favorable. Con intervalos de dos semanas, predeterminados por el observador, se cuentan el número de renacuajos supervivientes. Nº de semanas (X) Nº de renacuajos supervivientes. (Y) 2 541 4 116 6 58 8 27 10 6 12 3 600 500 400 300 200 100 0 0 2 4 6 8 10 12 14 CONTROL ESTADÍSTICO Página 3
  • 4. UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE TORREÓN 2. La tabla siguiente contiene los datos correspondientes a dos variables relacionadas con la contaminación atmosférica global.: La concentración de dióxido de carbono medida en el polo Sur (en partes por millón). El dióxido de carbono, que se produce al quemar madera, petróleo, gas, carbón y otros combustibles, esta asociado al llamado "efecto invernadero" que puede modificar el clima y el nivel del mar e las próximas décadas. El propósito del estudio consiste en saber si es posible estimar las emisiones acumuladas de CO2. Año CO2 1971 325 1972 327 1973 329 1974 332 1975 335 1976 338 1977 340 1978 343 344 342 340 338 336 334 332 330 328 326 324 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 CONTROL ESTADÍSTICO Página 4
  • 5. UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE TORREÓN 3. Un determinado partido político se plantea el problema de hasta que punto pueden compensar los gastos de la campaña de propaganda para las futuras elecciones. En las cinco últimas elecciones, los gastos de publicidad y el número de diputados elegidos han sido: Gastos publicidad Diputados elegidos en millones (Y) (X) 1,50 1 1,75 2 3,25 3 4,00 4 5,00 5 6 5 4 3 2 1 0 0 1 2 3 4 5 6 CONTROL ESTADÍSTICO Página 5
  • 6. UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE TORREÓN 4. Sea una empresa de importación de maquinaria, cuya cuota de mercado es del 4% de las compras del sector. Teniendo en cuenta que, la producción industrial del sector que absorbe las importaciones, en miles de millones de pesetas, han sido: Producción Importación 105 22 120 33 125 45 130 50 140 65 154 67 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 CONTROL ESTADÍSTICO Página 6
  • 7. UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE TORREÓN 5. Con el fin de establecer un modelo mediante el cual se pueda utilizar la concentración de estróna en saliva para predecir la concentración del esteroide en plasma libre se realizó un estudio sobre 14 varones sanos, obteniéndose los siguientes resultados: Concentración en Concentración en saliva plasma 7,4 30 7,5 25,0 8,5 31,5 9,0 27,5 9,0 39,5 11,0 38,0 13,0 43,0 14,0 49,0 14,5 55,0 16,0 48,5 17,0 51,0 18,0 64,5 20,0 63,0 23,0 68,0 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 5 10 15 20 25 CONTROL ESTADÍSTICO Página 7