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Reporte Nombre:

Matrícula:

Luis Alberto Salinas Caro

2854956

Marlen Sarai Caballero Garza

2856578

Rogelio Cuellar Valadez

2604225

Jonathan Alejandro Yepiz Sorola

2855168

Javier Silva Carrillo

2850269

Hugo Eleazar Almaraz Domínguez

2855688

Nombre del experimentos

curso:

Diseño

de Nombre del profesor: Rosa Laura Chong López

Módulo: 1 Conceptos fundamentales del Tarea 2 Diseño de Experimentos Fecha: 16/06/2018 Bibliografía: https://wwwyyy.files.wordpress.com/2013/02/disec3b1o-de-experimentosmontgomery.pdf https://miscursos.tecmilenio.mx/ultra/courses/_115733_1/cl/outline

Objetivo: Sacar la Hipótesis respecto a la población con la distribución normal de varianza que te indica el ejercicio, para poder responder los puntos que te muestran a continuación.

Procedimiento: Se sacó la hipótesis con la ayuda de las fórmulas en blackboard, se utilizó minitab para la realización de ciertas tablas.

Reporte Como preparación para el tema, realiza de manera individual los siguientes ejercicios. 1. Probar la hipótesis de que H0: σ2 = σ02 y H1: σ2 > σ02 respecto a una población con distribución normal con varianza σ2 = 2.4 si σ02 = 1.0.

Reporte 2. Realiza un diagrama que contenga todos los tipos de pruebas de hipótesis.

Reporte 3. Realiza una síntesis de dos autores que propongan etapas para el desarrollo de experimentos. ¿Cuáles etapas crees que son las más importantes?

DOUGLAS MONTGOMERY Etapa 1. Reconocer y establecer el problema Para mantenimiento o mejora debemos identificar los problemas que haya para proceder con la solución eligiendo el error más grave para poder eliminar los que menos impactan. Etapa 2. Selección de factores, niveles y rangos Etapa 3. Selección de la variable de respuesta Se elige la más o las más graves para trabajar sobre ellas Al identificarlas se seleccionan los factores que influyen en las variables, asignándose los niveles y rangos de los factores. Etapa 4. Selección del diseño experimental Se determinará el tamaño de la muestra, orden de ejecución y restricciones El diseño experimental también puede ser realizado utilizando algún paquete estadístico, que “decidirá” el mejor diseño en función de datos de entrada como son los factores, niveles y rangos. Etapa 5. Realizar el experimento Se debe seguir el diseño de experimentos previamente planeado, pero en caso de que haya algo que modificar se procederá con ello. Etapa 6. Análisis estadístico de los datos Podemos utilizar algún paquete estadístico, que realizará cálculos y gráficas de forma automática como, por ejemplo: Minitab Etapa 7. Conclusiones y recomendaciones El experimentador deberá mostrar las conclusiones obtenidas a lo largo del experimento.

GENEICHI TAGUCHI PIMERO: Un producto de calidad es el que causa una pérdida mínima a la sociedad. Esta está enfocada en la función de pérdida que es proporcional al cuadrado de las desviaciones de la respuesta sobre su valor deseado SEGUNDA: *Diseño de sistemas: Innovar y detectar factores y niveles operadores. *Diseño de parámetros: Incrementar el rendimiento *Diseño de tolerancias: Parámetros de control.

Reporte TERCERA: Se debe cambiar el objetivo de la experimentación a alcanzar un valor deseado minimizando la variabilidad. 4. Una empresa productora de sacos de polipropileno está interesada en probar una nueva cantidad de carbonato de calcio para una nueva aplicación. En pruebas anteriores se ha observado que la modificación en la cantidad de carbonato hace variar la dureza, y se sospecha que, a mayor cantidad de carbonato, la dureza aumenta. Se sabe que para los sacos tipo 1, una cantidad del 10% al 17% es suficiente, pero para el nuevo tipo de saco 2, aumentará la dureza de 16 al 22%. Realiza el experimento con un modelo de un factor de efectos fijos balanceados.

5. Se cuenta con una máquina impresora de bolsas de plástico, pero no se conocen los parámetros estadísticos. ¿Cómo realizarías el experimento para conocer sus parámetros estadísticos? Existen varias etapas para realizar un diseño de experimentos que son las siguientes: Etapa 1. Reconocer y establecer el problema Para mantenimiento o mejora debemos identificar los problemas que haya para proceder con la solución eligiendo el error más grave para poder eliminar los que menos impactan.

Reporte Etapa 2. Selección de factores, niveles y rangos Etapa 3. Selección de la variable de respuesta Se elige la más o las más graves para trabajar sobre ellas Al identificarlas se seleccionan los factores que influyen en las variables, asignándose los niveles y rangos de los factores.

Etapa 4. Selección del diseño experimental Se determinará el tamaño de la muestra, orden de ejecución y restricciones El diseño experimental también puede ser realizado utilizando algún paquete estadístico, que “decidirá” el mejor diseño en función de datos de entrada como son los factores, niveles y rangos. Etapa 5. Realizar el experimento Se debe seguir el diseño de experimentos previamente planeado, pero en caso de que haya algo que modificar se procederá con ello. Etapa 6. Análisis estadístico de los datos Podemos utilizar algún paquete estadístico, que realizará cálculos y gráficas de forma automática como, por ejemplo: Minitab Etapa 7. Conclusiones y recomendaciones El experimentador deberá mostrar las conclusiones obtenidas a lo largo del experimento.

Al estar investigando sobre el diseño de experimentos, encontré que el método mejor utilizado sería el de ESTIMACIÓN PUNTUAL, ya que es el método donde nos permite encontrar los datos que aún no tenemos. De igual manera anexé la realización por etapas y el método porque ambos van de la mano.

CONCLUSIÓN: Pudimos aprender cómo sacar pruebas de hipótesis en base a ciertos datos proporcionados y aprender el cómo diseñar experimentos en minitab nos da un resultado mucho más confiable a comparación de hacerlo en Excel o a lápiz que nos ayudarían en la empresa a tomar decisiones más fácilmente ya que tendríamos los datos confiables.