Estadística práctica aplicada a la Calidad | ONLINE

UNIDAD 1: PROBABILIDAD Y COMBINATORIA

• Suceso aleatorio y concepto de probabilidad.
• Suma de probabilidades.
• Sucesos mutuamente excluyentes.
• Probabilidades condicionadas. Producto de probabilidades.
• Sucesos independientes.
• ¿Para qué sirve la probabilidad?
• Repaso a la teoría combinatoria.

UNIDAD 2: DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD Y PARÁMETROS ESTADÍSTICOS

• Concepto de variable aleatoria continua y discreta. Variables y atributos.
• Función de densidad y función de distribución para variables discretas.
• Función de densidad y de distribución para variables continuas.
• Intervalos de frecuencia para datos de variables aleatorias continuas.
• Parámetros estadísticos.
• Parámetros de posición.
• Parámetros de dispersión.
• Parámetros de asimetría (o sesgo).
• Parámetros de apuntamiento o curtosis.

UNIDAD 3: ALGUNAS DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD CONOCIDAS

• Distribución normal.
• Adición de variables normales independientes.
• Teorema central del límite.
• Similitudes en tres distribuciones de variables discretas: hipergeométrica, binomial y de Poisson.
• Distribución hipergeométrica.
• Distribución binomial.
• Distribución de Poisson.
• Aproximaciones y convergencia entre distribuciones.
• Similitudes en tres distribuciones de variables continuas: χ² (ji cuadrado) de Pearson, t de Student y F de Fisher.
• Distribución «χ²» de Pearson.
• Distribución «t» de Student.
• Distribución «F» de Fisher-Snedecor.

UNIDAD 4: FUNDAMENTOS DEL MUESTREO Y DE LA ESTIMACIÓN

• Introducción al muestreo.
• Estadísticos muestrales.
• Propiedades de los estadísticos muestrales.
• Distribuciones de los estadísticos muestrales.
• El problema de la estimación.
• Estimación puntual.
• Estimación por intervalos de confianza.
• Cuatro casos de intervalos de confianza para la media.
• Intervalos de confianza para la varianza y la desviación típica.
• Consideraciones sobre el tamaño de muestra n.
• Cálculo del tamaño de muestra n, para lotes aislados.
• Muestreo de lotes continuos. Normas de referencia.

UNIDAD 5: CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS

• Gráficos de control por variables.
• Gráficos de control por atributos.
• Estudios de capacidad.

UNIDAD 6: CONTRASTE DE HIPÓTESIS

• Toma de decisiones estadísticas.
• Principios del contraste de hipótesis.
• Cómo diseñar un contraste de hipótesis.
• Algunas simplificaciones en el contraste de hipótesis.
• Ocho casos de contraste de hipótesis.
• Variación de los datos muestrales respecto de una distribución determinada.

UNIDAD 7: REGRESIÓN 

• Variables correlacionadas y líneas de regresión.
• Utilidad práctica de la línea de regresión.
• Correlación y sus grados: coeficiente de correlación.
• Método a seguir en la regresión y correlación.
• Elección del tipo de línea de regresión.
• Estimación de los parámetros de la línea de regresión.
• Ajuste por el método de los mínimos cuadrados.
• Cálculo de la línea de regresión con Excel.
• Ajuste para más de dos variables por mínimos cuadrados (regresión múltiple).

UNIDAD 8: CORRELACIÓN

• Cómo medir la bondad del ajuste. Variabilidad explicada.
• Correlación no lineal (caso más general).
• Correlación lineal y coeficiente de covarianza.
• Intervalos de confianza para estimar valores medios e individuales.
• Ensayo de la hipótesis ρ = o (coeficiente de correlación de la población, ρ = o).
• Ensayo de la hipótesis ρ = r (variación de r conocido el coeficiente de correlación, ρ de la población).
• Ensayo de una diferencia significativa entre dos coeficientes de correlación.
• Coeficiente de correlación múltiple.
• Aplicaciones a las encuestas de satisfacción.
• Consideraciones finales.

ANEXOS: Funciones estadísticas en la hoja Excel y Uso básico del software estadístico R.

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