Importancia de la estadistica

621 palabras 3 páginas
Importancia De La Estadística En El Perfil Del Ingeniero

La estadística es una herramienta básica en negocios y producción. Es usada para entender la variabilidad de sistemas de medición, control de procesos (como en control estadístico de procesos), para compilar datos y para tomar decisiones. En estas aplicaciones es una herramienta clave, y probablemente la única herramienta disponible. (Según Wikipedia)

La estadística aplicada en la Ingeniería se hace mediante la rama de la estadística que busca implementar los procesos probabilísticos y estadísticos de análisis e interpretación de datos o características de un conjunto de elementos al entorno industrial, a efectos de ayudar en la toma de decisiones y en el control de
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Los análisis estadísticos se pueden aplicar tanto para la vida media o esperada de una cierta producción como para realizar el tiempo de mantenimiento de una máquina y su tendencia de producción, haciendo uso de variables aleatorias.

En la ingeniería mecánica se pueden prevenir errores y fallas futuras, estudio de la factibilidad de los procesos, de las características que poseen variabilidad, poder medir los rangos de cualquier actividad o estudio. Es necesario contar con parámetros representativos de una población como la media aritmética o indicadores de a dispersión de la distribución, que son de gran importancia en algunas etapas del diseño mecánico.

La desviación estándar se tiene que tomar siempre en cuenta en los procesos de fabricación y sus rendimientos, tendencia de producción haciendo uso de la distribución normal como herramienta de cálculo, la estadística también explica el modelo, la presión y la temperatura de un gas encerrado en un recipiente.

En cuanto a mantenimiento correctivo, se debe optimizar la disponibilidad de los equipos productores y luego la necesidad de minimizar costos de mantenimiento, fallas causadas por problemas de materiales, de diseño o de montaje.

Estadística Computacional

Ingenieros y científicos se enfrentan a una gran cantidad de retos cuando analizan datos. Los factores tiempo y costes a menudo

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