estadística
PRESENTACIÓN
Soy un subtítulo genial, ideal para dar más contexto sobre el tema que vas a tratar.
introducción
Listo para que tu público pueda visualizarlo en cualquier dispositivo y darle difusión encualquier lugar.
Escribe un título aquí
- Caracterizar y agrupar los defectos de producción para determinar si el sistema tiene un comportamiento uniforme.
- Identificar si existen factores específicos (ubicación o tipo) que disparen el coste de reparación.
- Evaluar la eficiencia de los métodos de inspección actuales en relación con el tipo de fallo detectado.
introducción
Listo para que tu público pueda visualizarlo en cualquier dispositivo y darle difusión encualquier lugar.
Escribe un título aquí
Los datos provienen de registros internos de la línea de producción. Son medidas de costes de reparación y categorizaciones realizadas por técnicos de control de calidad durante el proceso de manufactura.
Escribe un título aquí
TIPO DE DATOS
TIPO DE VARIABLES
- Cualitativas: Permiten categorizar el fallo según su naturaleza (Tipo), importancia (Gravedad) o método de hallazgo.
- Cuantitativas: El coste de reparación, obtenido a partir del cálculo de materiales y horas hombre empleadas.
Los datos provienen de registros internos de la línea de producción. Son medidas de costes de reparación y categorizaciones realizadas por técnicos de control de calidad durante el proceso de manufactura.
Escribe un título aquí
Si el p-value es mayor que 0.05: No hay diferencias claras.
Escribe un título aquí
El Test de Chi-cuadrado de Pearson nos da un p-valor, 0.75, mucho mayor a 0.05. Si nos fijamos los tres colores de ubicación suponen un tercio de los defectos en cada gravedad. Por lo tanto, la gravedad del defecto y su ubicación física son independientes y se rechaza la hipótesis inicial 2.
Escribe un título aquí
En este test de Kruskal-Wallis el p-valor nos da 0.32, lo cual quiere decir que los costes son muy similares. Esto se puede confirmar al ver la gráfica ya que las cajas tienen rangos y medianas casi idénticas. Con esto rechazamos la hipótesis inicial 3 y concluimos que el método automatizado NO reduce los costes de reparación.
Escribe un título aquí
El Test de Chi-cuadrado de Pearson nos da un p-valor de 0.81, mucho mayor a 0.05. Si nos fijamos, las proporciones de tipos de defecto se reparten de forma equitativa en cada método de inspección. Por lo tanto, el tipo de defecto y el método son independientes y se rechaza la hipótesis inicial 4.
Escribe un título aquí
El análisis de concentración nos muestra que el 67% de los productos acumulan el 80% de los errores, lejos del 20% esperado por la regla de Pareto. Esto confirma que los defectos están repartidos de forma casi uniforme. Con esto rechazamos la hipótesis inicial 5 y concluimos que el problema es general de la línea y no de un producto concreto.
Escribe un título aquí
- Coste / Tipo Defecto: RECHAZADA (No influye).
- Gravedad / Ubicación: RECHAZADA (Independientes).
- Coste / Método Inspección: RECHAZADA (No hay ahorro por método).
- Tipo Defecto / Método: RECHAZADA (Cualquier método detecta cualquier fallo).
- ID Producto / Volumen Fallos: RECHAZADA (Distribución uniforme).
introducción
Listo para que tu público pueda visualizarlo en cualquier dispositivo y darle difusión encualquier lugar.
¡MUCHAS GRACIAS!
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Created on June 3, 2026
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PRESENTACIÓN
Soy un subtítulo genial, ideal para dar más contexto sobre el tema que vas a tratar.
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Los datos provienen de registros internos de la línea de producción. Son medidas de costes de reparación y categorizaciones realizadas por técnicos de control de calidad durante el proceso de manufactura.
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Los datos provienen de registros internos de la línea de producción. Son medidas de costes de reparación y categorizaciones realizadas por técnicos de control de calidad durante el proceso de manufactura.
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Si el p-value es mayor que 0.05: No hay diferencias claras.
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El Test de Chi-cuadrado de Pearson nos da un p-valor, 0.75, mucho mayor a 0.05. Si nos fijamos los tres colores de ubicación suponen un tercio de los defectos en cada gravedad. Por lo tanto, la gravedad del defecto y su ubicación física son independientes y se rechaza la hipótesis inicial 2.
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En este test de Kruskal-Wallis el p-valor nos da 0.32, lo cual quiere decir que los costes son muy similares. Esto se puede confirmar al ver la gráfica ya que las cajas tienen rangos y medianas casi idénticas. Con esto rechazamos la hipótesis inicial 3 y concluimos que el método automatizado NO reduce los costes de reparación.
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El Test de Chi-cuadrado de Pearson nos da un p-valor de 0.81, mucho mayor a 0.05. Si nos fijamos, las proporciones de tipos de defecto se reparten de forma equitativa en cada método de inspección. Por lo tanto, el tipo de defecto y el método son independientes y se rechaza la hipótesis inicial 4.
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El análisis de concentración nos muestra que el 67% de los productos acumulan el 80% de los errores, lejos del 20% esperado por la regla de Pareto. Esto confirma que los defectos están repartidos de forma casi uniforme. Con esto rechazamos la hipótesis inicial 5 y concluimos que el problema es general de la línea y no de un producto concreto.
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¡MUCHAS GRACIAS!