Programando la mejora continua
Control estadístico de procesos con Python para estudiantes de AdministraciónBy Julián Alberto Uribe Gómez
Length4h 1m
About this audiobook
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
Table of contents
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
8v
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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