DISTRIBUCIÓN NORMAL: ÁREAS CON WINSTATS

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SITUACIONES PROBLEMAS

Una empresa textil implementa un programa de capacitación con el objetivo de optimizar las habilidades procedimentales de los supervisores técnicos del Área de Producción. Teniendo en cuenta los ritmos de aprendizaje de cada supervisor del área de producción y que la capacitación se realiza a través de tres módulos en un entorno virtual, en consecuencia, cada supervisor necesitará un número de horas diferente para culminar los tres módulos. El Área de Recursos Humanos ha compilado información de capacitaciones anteriores y ha reportado que el tiempo promedio para completar la capacitación, a través de los tres módulos, es de 500 horas y que esta variable aleatoria distribuida normalmente tiene una desviación estándar de 100 horas.

1. ¿Cuál es la probabilidad de que un supervisor técnico, elegido al azar, emplee entre 500 y 650 horas para cubrir los tres módulos del programa de capacitación?

1.1 Estrategia de solución de la situación problema

Paso 01: Estandarizar

Paso 02: Introducir valores para z en WINSTATS
z_normal

Paso 03: Área bajo la curva normal con WINSTATS
graf_normal

1.2 Respuesta

La probabilidad de que un supervisor técnico, elegido al azar, emplee entre 500 y 650 horas para cubrir los tres módulos del programa de capacitación es – aproximadamente – 0,4332.
2. ¿Cuál es la probabilidad de que un supervisor técnico, elegido al azar, emplee más de 700 horas para cubrir los tres módulos del programa de capacitación?

2.1 Estrategia de solución de la situación problema

Paso 01: Estandarizar
fig2.1

Paso 02A: Introducir valores para z en WINSTATS
fig2.2

Paso 03A: Área bajo la curva normal con WINSTATS
fig2.3

También, sin pérdida de generalidad, se puede afirmar que:

Paso 02B: Introducir valores para z en WINSTATS
fig2.4

Paso 03B: Área bajo la curva normal con WINSTATS
fig2.4

2.2 Respuesta

La probabilidad de que un supervisor técnico, elegido al azar, emplee más de 700 horas para cubrir los tres módulos del programa de capacitación es – aproximadamente – 0,023.

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