Control De Calidad De Probabilidad

4075 palabras 17 páginas
Control de calidad
El control de calidad[->0] son todos los mecanismos, acciones, herramientas que realizamos para detectar la presencia de errores.
La función del control de calidad existe primordialmente como una organización de servicio[->1], para conocer las especificaciones establecidas por la ingeniería del producto[->2] y proporcionar asistencia al departamento de fabricación, para que la producción alcance estas especificaciones. Como tal, la función consiste en la recolección y análisis de grandes cantidades de datos que después se presentan a diferentes departamentos para iniciar una acción correctiva adecuada.
Todo producto que no cumpla las características mínimas para decir que es correcto, será eliminado, sin poderse
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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[->16], que incluyen además el histograma[->17], el diagrama de Pareto[->18], la hoja de verificación, los gráficos de control, eldiagrama de Ishikawa[->19] y el (diagrama de flujo).

Regresion lineal simple
La regresión lineal[->20] técnica que usa variables aleatorias, continuas se diferencia del otro método[->21] analítica que es la correlación, por que esta última no distingue entre las variables respuesta y la variable explicativa por que las trata en forma simétrica.
La matematización nos da ecuaciones[->22] para manipular los datos, como por ejemplo medir la circunferencia de los niños[->23] y niñas y que parece incrementarse entre las edades de 2 meses y 18 años, aquí podemos inferir o predecir que las circunferencias del cráneo cambiara con la edad, en este ejercicio la circunferencia de la cabeza es la respuesta y la edad la variable explicativa.
En la regresión tenemos ecuaciones que nos representan las diferentes clases de regresión:
Regresión Lineal : y = A + Bx
Regresiòn Logarìmica : y = A + BLn(x)
Regresión Exponencial : y = Ac(bx)
Regresión Cuadrática : y = A + Bx +Cx2

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