INGENIERÍA INDUSTRIAL. CURSO 2010-2011 Estadística I 4 de julio de 2011 1) Una empresa fabrica distintos tipos de transistores bipolares NPN, que pueden clasificarse según su tensión base-emisor (VBE), que puede ser 5, 6 o 7 v, y según su disipación de energía total (Ptot), que puede ser 300 mW o 37 W. Se sabe que, de cada 1000 unidades, 300 se fabrican con VBE=5, y 329 con VBE=7. Por otro lado, las probabilidades de que la disipación de energía de un transistor sea de 300 mW cuando su VBE es 5, 6 o 7 v, son respectivamente 0.44, 0.53 y 0.03. Se escoge un transistor al azar. Se desea saber: a) Probabilidad de que su VBE sea 5 si su Ptot = 300 mW. b) Probabilidad de que Ptot = 300 mW. c) Probabilidad de que Ptot = 300 mW y VBE=7 d) ¿Son Ptot y VBE independientes? Razonar la respuesta. Tenemos 3 modalidades de tensión base-emisor B1: VBE = 5 v. B2: VBE = 6 v. B3: VBE= 7 v. P(B1) = 0.3 P(B3)= 0,32. Por tanto P(B2)= 1-0.30-0.32=0.38 Tenemos 2 modalidades de disipación de energía A1: Ptot = 300 mW A2: Ptot = 37 W Según los datos del enunciado: 11 0,44 a) 11 . . 0.3848 12 0,53 13 0,03 b) 1 111 122 ...... .. 133 0.343 c) Tenemos que calcular 1 ! 3. 1 ! 3 3 1 1 ! 3 33 0.03 0.32 0.0096 13 d) No, porque $1 & ' 1 % 2) La longitud del grupo emisor-colector-base del transistor BF 199 (dimensión C del croquis adjunto) sigue una distribución normal. Se sabe que en un 75.80% de los transistores fabricados este año, esta longitud resultó mayor que 14.2 mm, y en el 57.93% de los transistores, menor que 14.6 mm. Se pide: a) Determinar los parámetros de la distribución de la dimensión C. b) Si la probabilidad de encontrar un transistor defectuoso es del 1%, calcule la probabilidad de encontrar 1 transistor defectuoso en una muestra aleatoria de 5 transistores. c) Si esos transistores se distribuyen en cajas de 1000 unidades, calcule la probabilidad de que en una caja haya más de 11 defectuosos. a) P(X>14.2)=0.7580 P(X<14.6)=0.5793 $( ) ( . $ .*+ , .*+ , & 0.7580 00.7 1 14.2 0.72 ./*+ , ./*+ , 0.2 & 0.5793 1 14.6 0 0.22 2 0.44 1 14.51 b) Z: nº de transistores defectuosos en una muestra de 5 ( 3 5,0.01; 5 0.01 5 ( 1 $ & 0.01 0.99 0.048 1 c) D: nº de transistores defectuosos en una caja de 1000 6 3 1000, 0.01 3 785, 985: 710,3.1464 6 ) 11 1 0 6 . 11 1 0 ;( . 1 0 0.6255 0.3745 11 0 10 < 1 0 ( . 1.32 3,1464 3) Cierto parámetro de calidad se puede modelizar como una variable aleatoria con función de densidad. => ? @> 2 0 A > A 4H 0 B8 BC DBEFG a) Hallar el valor de k para que sea realmente una función de densidad. b) La función de distribución c) La media d) La varianza a) I @> @K LM 2J> 1 2>N 1 16@ 1 L b) Entre 0 y 4 O> P Luego: O> S 0 L M L 1 1 > 16 ET @ 2J> >.0 ET 0 A > A 4H ET > U 4 / 1 > Q 16 2 2>R > 32 4> c) V> I >=>J> 1 1 > > 2>J> Q 16 3 16 d) YZD[ V[ 0 \V[] V> P V[ P > =>J> P 20 3 1 > 16 2> 4 1 64 R W 2 0 16 3 2 > J> 1 > Q 16 4 16X 1 112 7 16 3 3 2> 4 1 R W64 3 0 16 128 X 3 20 7 11 ^ZD[ 0; < 1.222 3 9 3 4) Durante una auditoría de calidad, la empresa tomó una muestra de 100 transistores, resultando un 1.2% de defectuosos. Para contrastar esta medida, un laboratorio independiente tomó una muestra de 180 transistores, encontrando un 1.5% de defectuosos. a) ¿Podemos afirmar con una confianza del 95% que el laboratorio independiente ha encontrado una proporción de defectuosos mayor? b) El equipo de control de calidad ha observado que el principal defecto en la fabricación del transistor BF 199 lo constituyen los errores en la longitud del grupo emisor-colector-base (longitud C del croquis), para el que se ha calculado un índice de capacidad de 1.83. ¿Qué conclusiones pueden deducirse de este dato? c) Después de que el equipo de ingeniería introdujese algunas variaciones en el punto de fabricación, se obtuvo una desviación típica de la longitud C de 0.14 en condiciones de control. ¿Qué conclusiones pueden deducirse de este dato? a) p1 = 0.012, proporción de defectuosos detectados por la empresa; n=100 p2 =0.015, proporción de defectuosos detectada por el laboraratorio; n=180 Planteamos el contraste. _ : 5 A 5 _ : 5 ) 5 5̂ 8 5̂ 8 8 5̂ 100 0.012 180 0.015 0.0139 280 8 La discrepancia es: ( bcd *bcM d d ebcf gcf $h h & d M .*. d d e.i.i/$ & dff djf *. ./ 00.2054 ( ) (k 0.05 ( . (k 0.95 (k 1.64 Rechazamos si Z>1.64, luego aceptamos H0. b) El índice de capacidad es mayor que 1, y por tanto el proceso no es capaz de cumplir las especificaciones, y producirá un porcentaje de defectuosos mayor del 0.3%. c) no *no lm M/, d En este caso, las tolerancias técnicas según croquis son 14.87 y 14.07, luego: lm 14.87 0 14.07 0.95 6 0.14 El índice de capacidad ha disminuido, y se sitúa por debajo de 1, con lo que el proceso es capaz de cumplir las especificaciones.