APLICACIÓN DEL MODELO DE DISEÑO DE EXPERIMENTOS COMPLETAMENTEAL AZAR PARA EL ANÁLISIS Y TOMA DE DECISIONES EN CASOS PRÁCTICOS DE INGENIERÍA
DOI:
https://doi.org/10.24133/1dndkt03Resumen
El presente artículo tiene el objetivo principal
de aplicar la teoría del diseño experimental para
analizar un caso de estudio típico en la industria, la
comprobación de hipótesis para la toma de decisiones.
Se utiliza el modelo de diseño de experimentos
completamente al azar, la teoría de probabilidad y
estadística, y el análisis de varianza o ANOVA para
este fin.
Se ahonda en primer lugar en la teoría de probabilidad
y estadística necesaria para entendimiento de los
cálculos numéricos. También se exponen los modelos
de diseño experimental que existen y se da énfasis
especial al modelo experimental completamente al
azar, que es la base del desarrollo del presente artículo.
Se presenta un caso de estudio típico en la industria
y se procede a su análisis a través del modelo
experimental y la posterior toma de decisiones.
Finalmente, el entendimiento del método aquí
mostrado puede conllevar a su aplicación en diversos
entornos y casos dentro de la industria.
Palabras Clave: Estadística, Diseño de Experimentos,
valor-p, ANOVA, Varianza.
Abstract
The present article has the principal objective of
applying the theory of the experimental design for
analysing a typical study case in the industry, the
hypothesis verification in order to make a decision.
The random experimental design, the theory of
statistics and probability, and the variance analysis
or ANOVA are used for this purpose.
First of all, the necessary theory of probability and
statistics is shown for the consequent understanding
of the numerical calculations. Additionally, the
experimental design models are presented in general
and a special emphasis is given to the random
experimental model, which is the base of the present
article.
A typical industrial case of study is presented, and
its analysis is made with an experimental model
for the consequent decision making. Finally, the
understanding of the method presented here can
develop the application of this study in several
environments and cases into the industry.
Keywords: Statistics, Experiments Design, p-value,
ANOVA, Variance
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