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Programando la mejora continua

Control estadístico de procesos con Python para estudiantes de AdministraciónBy Julián Alberto Uribe Gómez

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Length4h 1m

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En un entorno empresarial competitivo, la mejora continua es esencial para el éxito. El Control Estadístico de Procesos (CEP) es una herramienta clave para supervisar y optimizar la calidad y reducir la variabilidad no deseada. El libro Programando la mejora continua ofrece una introducción práctica a esta técnica mediante su aplicación en Python. A lo largo de sus cuatro capítulos, se abordan los aspectos esenciales para aplicar el CEP en la gestión empresarial: (1) fundamentos del CEP con conceptos clave y técnicas de recolección y análisis de datos, (2) programación en Python con características y librerías útiles para el CEP, (3) estadística básica con medidas de centralidad, dispersión y distribución normal, y (4) aplicación práctica mediante ejemplos de implementación de cartas de control y análisis de datos. Este libro combina teoría y práctica, y dota a los estudiantes de las habilidades necesarias para mejorar la calidad de los procesos empresariales mediante Python.

Audiobook details

GenreTechnology

Length4 hrs 1 min

Narrated byListen with 1,000+ voices

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Publish dateMay 20, 2025

LanguageSpanish

1Julián Alberto Uribe Gómez

2xiv, 144 p´aginas; 21.5 x 27.9 cm. Ilustraciones.

32 Entorno de programaci´on Python

43 Estad´ıstica b´asica para control de procesos

54 Control Estad´ıstico de Procesos aplicado con Python

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6´Indice de ﬁguras

7iv

9´Indice de tablas

10Introducci´on

11Objetivos espec´ıﬁcos

12¿Qu´e es el Control Estad´ıstico de Procesos?

13t´ecnicas

14¿Qu´e es un proceso?

15¿Cu´al es la historia del Control Estad´ıstico de Procesos?

16¿Qu´e es una carta de control de variables?

17Donde:

18¿Qu´e es una carta de control de atributos?

191.11. Preguntas

201.12. Conclusiones

211.13. Glosario

221.14. Referencias

23Journal of Applied Behavior Analysis, 25(3), 551-560.

24¿Qu´e es el lenguaje de programaci´on Python?

25amplia variedad de aplicaciones, entre ellas:

26¿C´omo se puede utilizar Python para an´alisis de datos?

27¿Qu´e es la librer´ıa NumPy?

28Algunas de las caracter´ısticas y funcionalidades de NumPy incluyen:

29¿Se puede utilizar Python para Control Es- tad´ıstico de Procesos?

30¿Qu´e es un notebook de Python?

31para su uso:

32¿Qu´e es Google Colaboratory?

332.8. Preguntas de investigaci´on

342.9. Conclusiones

352.10. Glosario

36Competencia

37¿Qu´e es la poblaci´on?

38¿Qu´e es la muestra?

39¿C´omo se calcula la muestra con base en una poblaci´on?

40N : es el tama˜no de la poblaci´on.

41Planiﬁcar eﬁcientemente la log´ıstica de la encuesta (personal necesario, tiempo, costos).

42¿Qu´e es una variable y qu´e tipos de variables existen?

43¿Qu´e tipos de datos existen?

44Tabla 3.1 Variables Administrativas y su clasiﬁcaci´on.

453.6.1. Medidas de tendencia central

46Las cuatro medidas de variabilidad m´as comunes son:

47en CEP:

48(cid:40)ejemplo(cid:41) son los siguientes:

49import numpy as np from statistics import median

50import numpy as np

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