Cómo utilizar el teorema del límite central para seis sigma

Video: muestreo 01 teorema central del límite

¿Qué pasa cuando se toma repitió muestras de la misma población? Esta idea es importante cuando se utiliza el teorema del límite central para Six Sigma. Imagínese lanzar una moneda diez veces y contando el número de cabezas que se obtienen. Las leyes de la probabilidad decir que usted tiene una probabilidad de 50-50 de que salga cara en cualquier lanzamiento sencillo. Si lanzas la moneda diez veces, lo que espera obtener cinco cabezas.

Video: UDEM Estadística para negocios Teorema del límite central

Vaya por delante y tirar una moneda de su bolsillo y probar este experimento si lo desea. El usuario no puede obtener los esperados cinco cabezas después de voltear la moneda diez veces. Usted puede obtener sólo tres cabezas. O tal vez se obtiene seis. Después de cada repetición experimento (muestra), se contó el número de cabezas de los diez tirones. El experimento se repitió 10, a continuación, 100, y finalmente 1.000 veces.

Este experimento cara o cruz es análogo a cualquier situación donde se toma una muestra de datos de una población - como tomar una muestra de las mediciones de un proceso y el cálculo de la media. Dos hechos importantes se deben a que se puede generalizar a cualquier situación de muestreo:

Video: UDEM IIE 5.3 El teorema de limite central

  • Las repeticiones de la medición de eventos producen resultados diferentes resultados. Es decir, el resultado es variable de una muestra a otra. En el experimento de lanzamiento de monedas, no cada repetición de la serie de diez flip produjo los esperados cinco cabezas. Lo mismo es cierto si se toma en repetidas ocasiones un promedio de cinco puntos del grosor del papel que sale de una fábrica de papel.

  • Esta medición resultante, o distribución muestral, se distribuye normalmente. La variación también se centra en el resultado esperado. Y los más repeticiones que usted hace, más cerca y más cerca de la variación de muestreo llega a una distribución perfectamente normal.

Video: Teorema del límite central

Estadísticos llaman mediciones de una característica o un proceso repetido muestras. Por lo que la variación que se produce en eventos de muestreo repetidos que ellos llaman su distribución muestral.

Las mediciones de la muestra en sí no son las únicas cosas que varían cuando se está tratando con muestras repetidas. Los estadísticos han refinado y perfeccionado definiciones técnicas de lo que se llama el del límite central laomovimiento rápido del ojo. Aunque cada definición es igualmente misteriosa, que dicen la misma cosa básica: Al calcular estadísticas en una muestra, repitiendo los cálculos sobre otra muestra de la misma población siempre te dará un resultado ligeramente diferente.

Además, la colección de los resultados calculados repetidos siempre tendrá una distribución propia. Esta variación de muestreo sigue una curva de campana normal de centrado en la verdadera variación de la población subyacente. Además, la anchura de la distribución de muestreo depende del número de mediciones se toma en cada muestra. Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más estrecha será la variación de muestreo.

Aunque los estadísticos a menudo tienen dificultades para explicar el teorema del límite central, su potencia y utilidad son, sin embargo notable. Los resultados del teorema del límite central le permiten predecir los límites del futuro y para cuantificar los riesgos del pasado.

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