Chuletas y apuntes de Matemáticas de Formación Profesional

Conceptes Clau en Control de Qualitat

• Nivell de Qualitat Acceptable (NCA): És el nivell de qualitat màxim pactat entre el client i el subministrador que ha de tenir la mitjana dels lots entregats.
• Qualitat Límit (CL): Número màxim acceptable de defectes en un lot individual, pactat entre client i subministrador.
• Risc del Subministrador: Risc de refús d'un lot que compleix amb els requisits.
• Risc del Client: Risc d'acceptar lots defectuosos.
• Ideal: NCA = CL. S'han de compaginar les necessitats de qualitat exigides pel client i les possibilitats de fabricació del subministrador.

Tipus de Mostreig

• Mostreig per Variables: Es mesura un valor numèric (p. ex., pH, massa, conductivitat, humitat, E. coli). Característiques: necessita molt poca mostra,

Conceptes Fonamentals en Qualitat Industrial

Producte

Bé tangible que té unes característiques pròpies que satisfan necessitats als consumidors als quals són adreçats.

Control de Qualitat

Procés on s'estableixen i es compleixen unes normes que asseguren el compliment de les especificacions del producte.

Inspecció

És l'avaluació de la qualitat d'alguna característica del producte.

Modalitats d'Inspecció

• Visual: Mesura senzilla.
• Assaig de laboratori.
• Inspecció d'unitats discretes o parts d'una massa.
• Inspecció per variables: Quan en la mostra es mesura una variable física contínua.
• Inspecció per atributs: Quan es comptabilitzen una sèrie de defectes.

Mostratge i Lotificació

El mostratge és una pràctica essencial en el control de qualitat... Continuar leyendo "Conceptes Clau de Qualitat, Fiabilitat i Manteniment Industrial" »

Tabla de Frecuencia

1. La modalidad variable (x) y frecuencia (ni) nos dan los datos.

2. Ordenar datos y hacer tabla.

3. Proporción (pi): tanto por 1 = ni / ∑ni. Siempre dará ∑ 1.

4. Porcentaje (Pi): tanto por 100 = pi X 100. Siempre dará ∑ 100.

Ejemplo:

Representación Gráfica

Diagrama de barras: Edificios separados. ni=y, x=x

Polígono de frecuencia: Unir puntos en medio de edificios. Se hacen a la vez diagrama de barras y polígono.

Histogramas: Edificios juntos. x=y, ni=x

Tabla de Frecuencia con Intervalos

1. Determinar amplitud

A = Nº max - Nº min = 10,2 - 8,4 = 1,8

2. Fijar número de intervalos (redondeo a la baja)

√n → n número de datos que nos dan = √30... Continuar leyendo "Estadística Descriptiva: Tablas de Frecuencia, Gráficos y Medidas" »

Probabilidad: Fundamentos y Propiedades Esenciales

Ideas Previas

La probabilidad es el estudio de los fenómenos aleatorios. Sirve para estudiar los comportamientos que se derivan de la realización de un experimento aleatorio.

Conceptos Fundamentales en Probabilidad

Suceso Aleatorio

Es el resultado que se obtiene al realizar una prueba aleatoria. Para que un suceso sea aleatorio, se deben cumplir las siguientes condiciones:

• Se conocen con anterioridad a la realización del experimento todos los posibles resultados.
• No es posible conocer con anterioridad a la realización del experimento el resultado concreto.
• El experimento se puede reiterar tantas veces como se desee.
• Cuando la experiencia se repite muchas veces, se observa que el cociente entre las

D(k) -> 0  D(x) -> 1  D(kx) -> k  D(kx+b) -> k  D(xⁿ)-> nx^n-1  D|f(g[h(x)])| -> f'(g[h(x)])* g'[h(x)]* h'(x)  D[u(x)+v(x)] -> u'(x)+v'(x)  D[u(x)*v(x)] -> u(x)*v'(x)+v(x)*v'(x)  D[u(x)/v(x)] -> v(x)*u'(x)-u(x)*v'(x)/[v(x)]²  D[f(x)ⁿ] ->n[f(x)]^n-1*f'(x)  D(sen x) -> cos x  D[sen f(x)] -> cos f(x)*f'(x)  D(cos x) -> -sen x  D(cos f(x)) -> -sen f(x)*f'(x)  D(tan x) -> sec²x ó 1+tan²x  D[tan f(x)] -> sec²f(x)*f'(x) ó [1+tan²f(x)] *f'(x)  D(arc senx) -> 1/  D(arc sen f(x)) -> f'(x)/   D(arc cosx) -> -1/   D(arc cos f(x)) -> -f(x)/    D(arc tgx) -> 1/ 1+ x²  D(arc tg f(x)) -> f'(x)/ 1+f(x)²  D e^f(x) -> e^f(x)*f'(x)  D k^f(x) -> k^f(x)

Caso 1: Impacto de Nevadas en la Masa Forestal

Se cree que las nevadas del último invierno han provocado daños graves en más del 20% de la masa forestal de cierto municipio. Para verificar esta afirmación, se realizó un muestreo aleatorio de 100 parcelas forestales de 1 m² , donde se encontró que 27 estaban gravemente dañadas. Se aplicó una prueba t de Student de una muestra con SPSS, utilizando un valor de prueba de 0.2 para la variable "¿Está gravemente dañada?". Se obtuvo un valor t = 1.57 y una significación bilateral (p-valor) = 0.12.

Objetivo

Determinar si se puede afirmar que más del 20% de la masa forestal se vio gravemente afectada por las nevadas.

Planteamiento

• Experimento: Seleccionar parcelas de masa forestal de 1 m²

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Criterios para establecer el baremo

• El

Selecciona la respuesta correcta para cada pregunta:

La probabilidad asociada a la determinación de una medida es sinónimo de la...,(verdadera)

a)    Fiabilidad    

Un error sistemático puede ser...,(verdadera)

a) Constante o variable

La desviación típica obtenida a partir de una varianza de 36 mm² es de...,(verdadera)

a) 0.006 m

Indíquese una medida de la dispersión...,(verdadera)

a) Desviación Estándar

Entre dos medidas lineales A y B, se obtiene una covarianza de -2mm², y unas desviaciones típicas, tanto para A como para B, de +2mm. Un posible resultado para el coeficiente de correlación será...,(verdadera)

0.5

La menor diferencia de indicación que puede percibirse de forma significativa es la definición de...,(verdadera)

a) Resolución

Indíquese

Definición y Naturaleza de las Hipótesis

La palabra hipótesis tiene raíz griega: thesis, que significa: “lo que se pone”, y la partícula hipo, que quiere decir: “debajo”. Entonces, hipótesis es “lo que se pone debajo”.

Las hipótesis son suposiciones. Son enunciados teóricos supuestos, no verificados, pero probables, referentes a variables o a la relación entre variables.

Las Variables en la Investigación

¿Y qué es una Variable?

Es una característica observable de algo, susceptible de cambio o variación. Las variables adoptan distintos valores y se pueden observar en categorías. Se relacionan entre sí, y la investigación científica gira alrededor de ellas.

La finalidad del trabajo científico es descubrir la existencia... Continuar leyendo "Hipótesis, Variables y Contraste Estadístico: Pilares de la Investigación Cuantitativa" »

OPCIÓN B:

Ej 3. NI IDEA

Ej 4:

b) ONG - 24 max. c.d ||| agrupa: A = 48 : 24 = 2 cajas | B = 96 : 24 = 4 c | C = 72 : 24 = 3 sumo result = 9 caj.

c) 12 div y como fact. primos 2, 5, 7

2 · 5 · 7 = 70

70 - FALTA ACABAR

Ej 5:

F - Dos números compuestos no pueden ser primos entre sí.

V - Los conjuntos infinitos no se pueden dividir por extensión.

F - Todos los múltiplos de 3 son de 9.

Ej 2:

def x ext, comp, comp ||| CAMBIAMOS -

A = {mult. de 3} ||| B = {1, 2, 3, 4, 6, 12} || C = {0, 2, 4, 6, 8, 10}

Otro Ej 2: B∩(A´\C) -> {x ∈ N: x = 1} || A´= {1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 10, 11, 13, 14}

C = {0, 2, 4, 6, 8, 10} || (A´\C) = {1, 5, 7, 11, 13, 14} || B = {1, 2, 3, 4, 6, 12} || B∩(A´\C) = 1

Ej 3:

a) 17 + 8 = 25 pers || b) se + todo = 69 pers. || c) 17 + 8... Continuar leyendo "Ejercicios Resueltos de Matemáticas: Conjuntos, Números y MCD-MCM" »