Los comandos de la aplicación, los identificadores de las hojas de trabajo y los valores de los datos de ejemplo conservan su redacción original. Las capturas de pantalla, los gráficos y las descargas están en inglés. Los ejemplos conservan la notación numérica original en inglés: punto decimal y coma como separador de millares.
Ejemplo: exactamente dos etiquetas no conformes
Inspecciona 25 etiquetas. Supón que cada una tiene una probabilidad de no conformidad del 4%, con independencia de las demás.
Descargar los escenarios de referencia (CSV, en inglés)Es el mismo ejemplo que se utiliza en Help. El CSV enumera escenarios de referencia. Introduce manualmente el escenario seleccionado en Inputs; importarlo no configura esta calculadora. Utiliza Open example in a practice copy en Help para rellenar previamente las entradas.
1. Crear el espacio de trabajo
En la barra lateral, abre Basic Statistics y elige Distributions. Crea un análisis, ponle un nombre, selecciona New blank worksheet y elige Create analysis.
2. Elegir el cálculo
En Inputs, elige Discrete en Distribution type, Binomial en Distribution y Probability mass (PMF) en Calculation.
3. Introducir el modelo
Introduce 25 en Number of trials (n) y 0.04 en Success probability (p). Aquí, un «éxito» significa encontrar una etiqueta no conforme.
4. Introducir la pregunta
Elige Single value en Value source. Introduce 2 en Value (x). No se asignan columnas de la hoja de trabajo.
5. Ejecutar el análisis
Elige Run analysis y abre Results.
6. Interpretar los resultados
Comprobar la pregunta
Inspecciona 25 etiquetas. Supón que cada una tiene una probabilidad de no conformidad del 4%, con independencia de las demás.
Leer el valor calculado
La PMF es 0.187707, aproximadamente el 18.77%. Bajo este modelo, es la probabilidad de encontrar exactamente dos etiquetas no conformes entre 25.
Entender qué significa
Exactamente dos excluye los recuentos de cero o uno. Para calcular la probabilidad de como máximo dos, utiliza la probabilidad acumulada.
Utilizar el modelo con cuidado
Comprueba si es razonable suponer la misma probabilidad de no conformidad e independencia para las etiquetas de la muestra. La agrupación por lotes puede hacer que este modelo sea inadecuado.
Más detalles: leer cada sección de resultados
Las tablas de resultados completas utilizan seis cifras significativas, como en Help.
Valores de la distribución
x es el recuento solicitado. PMF es P(X = x), la probabilidad de obtener exactamente ese recuento. Exactamente dos excluye los recuentos de cero o uno. Para calcular la probabilidad de como máximo dos, utiliza la probabilidad acumulada.
| x | PMF |
|---|---|
| 2 | 0.187707 |
Resumen de la distribución
El tipo distingue los valores continuos de los recuentos enteros. La distribución indica el modelo. El cálculo registra PMF (probabilidad de un recuento exacto), PDF (densidad), CDF (probabilidad acumulada) o ICDF (cuantil). Las demás filas registran los parámetros activos; son supuestos introducidos en Inputs.
| Ajuste | Valor |
|---|---|
| Tipo | Discrete |
| Distribución | Binomial |
| Cálculo | PMF |
| Número de ensayos (n) | 25 |
| Probabilidad de éxito (p) | 0.04 |
- Distribución binomial(n=25, p=0.04)
7. Crear un informe
Conserva Distribution values (o la tabla de cuantiles) y Distribution summary. Indica los supuestos del modelo, la unidad de tiempo o el intervalo de recuento y la pregunta que se responde. Exactamente dos excluye los recuentos de cero o uno. Para calcular la probabilidad de como máximo dos, utiliza la probabilidad acumulada.
Selecciona Add to report de la ejecución completada. Abre Choose individual items and advanced options para seleccionar tablas y gráficos y, a continuación, selecciona Add to draft. Los elementos ocultos se conservan en el análisis guardado.
Asigna un nombre al informe y añade el objetivo del estudio y tu interpretación. Selecciona Save, revisa Preview, y después utiliza Export → Download HTML. El ejemplo siguiente contiene todo el contenido seleccionado, incluidos los resultados que no caben en una sola pantalla.