Statistics Toolbox

Contrastes de hipótesis, diseño de experimentos y control de procesos estadísticos

Contrastes de hipótesis

La variación aleatoria puede hacer que resulte difícil determinar si las muestras tomadas en distintas condiciones son diferentes realmente. Los contrastes de hipótesis es una herramienta eficaz para analizar si las diferencias entre muestras son significativas y requieren evaluaciones de mayor profundidad o si son congruentes con la variación de datos aleatoria y esperada.

Statistics Toolbox soporta procedimientos de contrastes de hipótesis paramétricos y no paramétricos ampliamente utilizados, tales como:

  • Pruebas de la t de una y dos muestras.
  • Pruebas no paramétricas para una muestra, muestras pareadas y dos muestras independientes.
  • Pruebas de distribución (chi-cuadrado, Jarque-Bera, Lilliefors y Kolmogorov-Smirnov).
  • Comparación de distribuciones (Kolmogorov-Smirnov de dos muestras).
  • Pruebas de autocorrelación y de aleatoriedad.
  • Pruebas de hipótesis lineales sobre coeficientes de regresión.
Selección de un tamaño de muestra

Selección de un tamaño de muestra (Ejemplo)
Cálculo del tamaño de muestra necesario para un contraste de hipótesis.

Diseño de experimentos

Las funciones para el diseño de experimentos (DOE) le permiten crear y probar planes prácticos para recopilar datos para modelado estadístico. Estos planes enseñan a manipular las entradas de datos y a la vez a generar información de su efecto sobre los datos de salida. Entre los tipos de diseño soportados se cuentan:

  • Factorial completo.
  • Factorial fraccional.
  • Superficie de respuesta (compuesto central y de Box-Behnken).
  • D-óptimo.
  • Hipercubo latino.

Puede utilizar Statistics Toolbox para definir, analizar y visualizar un DOE personalizado. Por ejemplo, se pueden estimar los efectos y las interacciones de las entradas mediante ANOVA, regresión lineal y modelado de superficies de respuestas y, a continuación, ver los resultados en gráficos de efecto principal, de interacción y multivariables.

Ajustar un árbol de decisión a los datos.
Ajustar un árbol de decisión a los datos. Las funciones de ajuste de Statistics Toolbox le permiten visualizar un árbol de decisión trazando un diagrama de la regla de decisión y de las asignaciones de grupos.
Modelo de la reacción química de un experimento utilizando las funciones de diseño de experimentos (DOE) y de ajuste de superficies de Statistics Toolbox.
Modelo de la reacción química de un experimento utilizando las funciones de diseño de experimentos (DOE) y de ajuste de superficies de Statistics Toolbox.

Control de procesos estadísticos

Statistics Toolbox proporciona un conjunto de funciones que soportan el control de procesos estadísticos (SPC). Estas funciones permiten supervisar y mejorar los productos o procesos evaluando la variabilidad del proceso. Con las funciones SPC puede:

  • realizar estudios de repetibilidad reproducibilidad (gage) .
  • estimar las capacidades del proceso.
  • crear gráficos de control.
  • aplicar reglas de control de Western Electric y Nelson para controlar los datos de los gráficos.
Gráficos de control que muestran los datos del proceso y las infracciones de las reglas de control de Western Electric.
Gráficos de control que muestran los datos del proceso y las infracciones de las reglas de control de Western Electric. Statistics Toolbox proporciona una variedad de gráficos y reglas de control para supervisar y evaluar productos o procesos.

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