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Abstract:
Esta
obra intenta permitir el acceso a la estadística aplicada a aquellos que
se hallen interesados en sus aplicaciones al ámbito industrial,
abarcando, a lo largo de 28 capítulos temas relacionados al control
estadístico de procesos, el manejo de distribuciones, las técnicas de
confiabilidad y otras técnica.
Su utilidad es un hecho, sobre todo desde que se han impuesto los sistemas
de aseguramiento de la calidad.
Indice:
Capítulo
1:
Introducción al concepto de Variabilidad, justificación en los procesos,
condiciones que nos impone.
Capítulo
2:
Tratamiento de datos y parámetros simples. Promedio, Rango, Clases,
Distribuciones de datos, Desviación standard, Coeficiente de Variación,
Fórmulas y Cálculos.
Capítulo
3: Cálculo
de percentiles y Estandarización de Variables de Calidad. Frecuencias
acumuladas, absolutas, porcentuales, media, mediana, simetría,
percentiles, generación de standards tipo “USTER”, fórmulas y cálculos.
Gráficos de Pareto. Ejemplos y cálculos.
Capítulo
4: Principales
distribuciones discretas de probabilidad. Muestra y distribuciones
muestrales. Distribución de Bernoulli, Distribución Binomial, Binomio de
Newtos aplicado al muestreo de una población discreta. Distribución de
poisson en muestreo. Aproximación Binomial/Poisson, condiciones.
Capítulo 5:
Distribuciones Continuas. La distribución de Gauss o Normal. Distribución
Normal reducida, sus parámetros. Distribución de las medias de muestras
de tamaño “n”. Tablas de la distribución Normal, uso y aplicación.
Capítulo 6:
Números Aleatorios, Simulación Montecarlo y sus aplicaciones.
Transformación de aleatorios {0;1} en cualquier otro intervalo uniforme.
Transformación de aleatorios uniformes en aleatorios Normales con media y
desviación prefijadas. Transformación a Poisson y otras distribuciones.
Aplicación de una simulación Binomial al muestreo sobre una población
discreta con un porcentaje de defectuoso.
Capítulo
7:
Muestreo de Aceptación por Atributos. Clasificación genérica de los
elementos defectuosos según normas IRAM 15. Distribución muestral de los
elementos defectuosos en una muestra de tamaño “n”. Concepto de
Riesgo “a” y riesgo “b”. Mecánica de trabajo de un plan y curvas
características operativas. Tamaño de nuestra y Número de
Aceptación “C”. Probabilidades asociadas a los riesgos. Propiedades
de las curvas OC. Cálculo de un plan completo y determinación de “n”
y “C”.
Capítulo 8:
Muestreo de Aceptación por Atributos. Planes de Muestreo Dobles.
Desdoblamiento de “n” y “C” en un plan de muestreo simple a
“n1”, “n2”, “C1”, y “C2” en un plan de muestreo Doble. Mecánica
de trabajo con un plan doble. Curvas Características de un plan de
muestreo doble. Ventajas y economía de control. Idempotencia de las
curvas OC en simple y doble. Curvas características en muestreo de
poblaciones pequeñas. El modelo Hipergeométrico y su curva característica.
Curva ASN de cantidad media de ítems de ensayo. Ensayo completo de la
segunda muestra y ensayo interrumpido. Repercusión en la curva ASN y
economía de control.
Capítulo 9:
Planes de Muestreo Secuenciales Item por Item. Plan SPR. El juego
equilibrado. Las fronteras. Cálculo de sus ecuaciones en base a los
riesgos. Curva característica y ASN.
Capítulo 10:
Muestreo de Aceptación por Variables con Desviación Standard Conocida.
Formas de la variable: máximo, mínimo, valor objetivo. Variación que se
induce en la Curva característica. Cálculo de Límites de Aceptación y
de Tamaño de muestra. Economía de unplan por variables respecto de uno
por atributos. Plan de muestreo por variables para lotes pequeños.
Capítulo 11:
los Gráficos de Control. El Sistema Shewhart. Generalidades sobre los gráficos
de control. Series, características del modelo de Shewhart, aspecto
general de un gráfico de Control, manejo general del gráfico, explicación
de los límites de control, curva Característica Operativa, los criterios
de “Fuera de Control”.
Capítulo 12:
Aplicación de la teoría de los recorridos en las Series de Tiempo.
Generalidades sobre series, Descripción Gráfica de Recorridos.
Distribución muestral de los recorridos. Tipos de recorridos y tablas de
interpretación.
Capítulo 13:
Gráficos de Control para la Fracción Defectuosa. Gráficos “p”. Gráficos
de Control basados en distribuciones discretas. Generalidades de los Gráficos
“p”. Construcción y operación de un gráfico “p”, determinación
del tamaño de muestra y del límite de control. El gráfico “p”
cuando “n” es variable. Cambio de Variable.
Capítulo 14:
Gráficos de control de Defectos por Unidad. Gráficos “c”. Ejemplos
de uso. Distribución muestral de los defectos por unidad. Construcción y
operación de un gráfico “c”. Curva Característica para tamaño de
muestra constante. Determinación del tamaño de la muestra.
Capítulo 15:
Variabilidad Intra y Entre Muestras de una Población. Introducción y
justificación. La población, fuente original de todos los parámetros.
La muestra. Simulación de muestreo sobre poblaciones. Diferencias entre
las medias de las muestras simuladas, influencia del tamaño de la
muestra. Variabilidad dentro de la muestra a medida que “n” varía.
Capítulo 16:
Calidad y Capacidad de Proceso. Generalidades. Descripción de la
Capacidad de un Proceso. Indices de Capacidad “Cp”. Definiciones
iniciales necesarias. Definición matemática de la capacidad de un
proceso. Capacidad y partes por millón defectuosa.
Capítulo 17: Gráficos
de Shewhart por Variables para el Control Industrial. Principios de
operación de los gráficos de Shewhart por variables. Gráficos de medias
y de rangos. Necesidad y justificación. Cálculo de Límites, puntos
fuera de control, tamaños de muestras y curvas características
operativas, riesgos. Sensibilidad del gráfico. Tendencias en la serie.
Seguimiento.
Capítulo 18:
Introducción a los Modelos de Predicción y Pronosticación.
Predicciones, pronósticos y modelos. Uso de unos y de otros. Fundamentos
de los pronósticos cuantitativos. Pronósticos causales Versus series de
tiempo. Estimaciones por mínimos cuadrados. Investigación de relaciones.
Modelos Causales, variancia y covariancia. Autocovariancia y autocorrelación.
Capítulo 19: Pruebas
de Hipótesis. Definición de Hipótesis estadística. Elementos de una
hipótesis y de su prueba. Tipos de error y riesgos. Modelos de tests de
hipótesis. Casos de desviación standard conocida y desconocida. Grados
de libertad de un experimento. La distribución “t2 de Student para
desv. Standard desconocida.
Capítulo 20:
Correlación y Regresión Simple y Lineal. Los modelos, Base necesaria
para la investigación de procesos. Correlación, Regresión y Control de
Calidad. Nivel de significación de un coeficiente de correlación. Tabla
de Fisher. Error de la predicción. Límites de confianza para la regresión.
Capítulo 21:
Métodos de Alisamiento Exponencial de Series de Tiempo. Introducción.
Medias Móviles Simples, Alisamiento exponencial, ventajas.Alisamiento
exponencial simple con autocorrección del factor alfa.
Capítulo 22:
Métodos de Alisamiento Exponencial Lineal en Series de Tiempo. Medias Móviles
Lineales, descripción y definiciones. Métodos diversos para su cálculo:
Brown de 1 solo parámetro, Holt de 2 parámetros. Alisamiento Exponencial
Cuadrático. Método de Brown. Selección de métodos en función del patrón
de comportamiento de los datos de la serie.
Capítulo 23: Técnicas
Avanzadas de Seguimientos de Series de Datos en Gráficos de Control de
procesos. Generalidades y Principios. Definiciones y Conceptos necesarios.
Simulación de una serie de tiempo con tendencia. Detección a través de
diversos métodos. Aplicación de la correlación lineal en forma dinámica.
Media móvil de la Correlación utilizando Alisamientos
Exponenciales.
Capítulo 24:
Aplicación de la Fiabilidad al Control de Calidad de Productos en la
Industria. Modelo matemático de la fiabilidad. Tasa de Fallos Constante.
Definición de Fiabilidad. La Confiabilidad en el ámbito Textil, ejemplos
concretos en el proceso textil. Parámetros que entran en el cálculo de
la fiabilidad: R, F, y l. Funciones derivadas. Modelo de tasa de fallas
variable. La curva de la Bañera, transformación de funciones y de modos
de cálculo.
Capítulo 25:
Descripción y Usos de la Distribución de Weibull. La función de Weibull
de 2 parámetros. Reformulación de las funciones fe fiabilidad. La
distribución de rangos y rangos medianos, cómo se forman los rangos
medianos. Distribución de Weibull de tres parámetros. Vida Característica.
Capítulo 26: Sistemas
Complejos de Confiabilidad. Sistemas en Serie, en Paralelo, Stand By y
otros.
Capítulo
27:
Sistemas Complejos de Diseño Diverso. Métodos de Cálculo de la
Confiabilidad: Directo, Por condiciones mínimas, por Acotación de la
Confiabilidad, etc.
Capítulo 28:
Métodos
de Ensayo y determinación de la Vida Util, Confiabilidad y Límites de
los intervalos de Confianza de las mimas. Ensayos a Tiempo Fijo, a
Cantidad de fallos Prefijados, con y sin Reposición en Mono y
Multiestaciones. Ejemplos.
Fecha
Editado: 1990 con revisiones
hasta la actual edición 2000
Editorial:
Editado en CD por Alvaro Miró
Aclaraciones/Notas:
Precio: 80 U$D + Gastos de Envio
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