[curso-gratuito] White Belt em Lean Seis Sigma

Possui curso Técnico em Agroindústria pelo IFF (Instituto Federal Fluminense), onde foi o monitor principal da disciplina de matemática. Acumulou por 3 anos, menções honrosas por bom desempenho na OBMEP (Olimpíada Brasileira de Matemática das Escolas Públicas). É graduado em Engenharia Mecânica pela UFJF (Universidade Federal de Juiz de Fora), onde além de continuar lecionando através de monitoria das disciplinas de cálculo 3, resistência dos materiais (I e II), e fundamentos de combustão, participou do movimento empresa júnior. Também foi presidente da equipe universitária de eficiência energética da faculdade, nessa área teve um artigo acadêmico aceito e o apresentou no EMMEC (Encontro Mineiro de Engenharia Mecânica). Leonardo foi estagiário na empresa MRS Logística S.A. onde trabalhou com planilhas gerenciais e liderança de equipes de trabalho a partir da definição de metas. Tem formação complementar Master em MS Excel, Black Belt em Lean Seis Sigma, Análises Estatísticas, Marketing de Conteúdo e Produção de Conteúdo Web. Atualmente ê Mestrando do programa de pós-graduação em Modelagem Computacional da UFJF e colaborador do Grupo Voitto na área de Pesquisa e Desenvolvimento.

Aprenda o que é e como calcular uma distribuição binominal dentro de um projeto Lean Seis Sigma e descobrir a probabilidade de ocorrência de um evento.

O que é Distribuição Binominal? Aprenda como fazer!

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É bastante comum para os estudiosos tentar descrever um determinado fenômeno através do estudo da probabilidade de ocorrência de um evento a ele associado. Uma das formas de se fazer isso é através da Distribuição Binominal.Afinal de contas, é exatamente isto que acontece quando em um projeto Seis Sigma se estuda um processo e tenta estimar a probabilidade de ocorrência de um determinado tipo de defeito.Ou seja, a distribuição binomial é um tipo de distribuição estatística. Mas você sabe o que é uma distribuição estatística? Sabe a diferença entre uma distribuição contínua e uma distribuição discreta?Se respondeu &quot;não&quot; para alguma dessas perguntas, continue lendo este artigo e entenda o que é de fato a distribuição binomial e como ela se diferencia de uma distribuição contínua.Porém, não se preocupe, hoje você irá aprender:<ul><li>O que é distribuição binomial?</li><li>Quando utilizar a distribuição binomial?</li><li>Como calcular a distribuição binomial</li><li>Distribuição binomial: exemplo</li></ul><h2>O que é distribuição binomial?</h2>A distribuição binomial é a distribuição de probabilidade e estatística discreta do número de sucessos decorrentes de uma determinada sequência de tentativas, que seguem à seguintes características:<ul><li>Espaço amostral finito;</li><li>Apenas dois resultados possíveis (sucesso ou fracasso) para cada tentativa;</li><li>Todos os elementos devem possuir possibilidades iguais de ocorrência;</li><li>Eventos devem ser independentes uns dos outros.</li></ul><h2>Quando utilizar a distribuição binomial?</h2>A distribuição Binominal pode ser usada ao iniciar um <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.voitto.com.br/blog/artigo/projeto-lean-six-sigma">projeto Seis Sigma</a>, por exemplo, o <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.voitto.com.br/digital/green-belt">Green</a>ou <a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.voitto.com.br/digital/black-belt">Black Belt</a>deve verificar qual é o tipo de dado (contínuo ou discreto) que está lidando na saída do processo. Isto vai determinar quais as ferramentas que serão utilizadas no desenvolvimento do projeto.Cabe a este profissional definir qual das inúmeras distribuições estatísticas é a que melhor representa o processo que está sendo estudado. As distribuições estatísticas podem ser divididas em dois grandes grupos:<ul><li>Distribuição Discreta (Atributos);</li><li>Distribuição Contínua (Variável).</li></ul>As distribuições discretas por sua vez, devem ser utilizadas para modelar situações em que a saída de interesse só pode assumir valores inteiros (discretos) como, número de caras ou coroas, 0 ou 1 para falha ou sucesso, ou 0,1,2,3,... como o número de ocorrências de um determinado evento de interesse por exemplo.A distribuição discreta pode ainda ser dividida em duas famílias:<ul><li>Distribuição Binomial;</li><li><a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.voitto.com.br/blog/artigo/distribuicao-de-poisson">Distribuição Poisson</a>.</li></ul>Neste post iremos abordar a distribuição binomial. Esta deve ser utilizada para modelar situações onde para uma determinada saída de interesse a probabilidade de ocorrências de um sucesso ‘p’ e de um fracasso ‘q’ é sempre constante.A distribuição binomial funciona bem quando os tamanhos dos lotes são grandes ou em produções contínuas, por exemplo.<h2>Como calcular a distribuição binomial?</h2>Para calcular a probabilidade de ter k sucessos em um evento que segue a distribuição binomial, podemos usar a seguinte equação: <Image quality="95" width="164" height="34" src="https://images.prismic.io/voitto-blog/OTE2YjUwODgtN2U4Yy00ZmNkLWEzODAtNmUzOWRmNTNiMjQ2_kbpsijmm8vmptca3gbiwnidyxtfxne3gvxsklhikx_e5hts30pjfrqwlxuw5prpu-mujpc4lz0oidgsnv1puuvgrwfsbmnmp8sa_zdek0jzuyif91rpoghjklpbpszje6o3zabfi" alt="Como calcular a distribuição binomial" title="Como calcular a distribuição binomial" /> Onde a probabilidade de sucesso é dado por ‘P’, e a do fracasso é dado por ‘Q’, satisfazendo a relação Q=1-P. ‘x’ é o número de sucessos numa amostra, ‘n’ corresponde ao número total de ensaios.Vale lembrar que é a combinação de n valores tomados de k a k. <Image quality="95" width="122" height="46" src="https://images.prismic.io/voitto-blog/NWZlMzZlZDEtNzY0MC00YjVmLThiZTMtYTRiNzdmY2ExZGY0_uazucacsuwyy1bm12fpk-vrkj8os4g9ucf9rwplza8n-euhk0txkc7lqvsxjdifpgnkqyk2rhxuz14hwwmzhth6syuokcpr_lzr8tx2nl3ind2wlfjyo8jowdsqcmg2v0alyw95b" alt="Combinação de N valores tomados de K a K." title="Combinação de N valores tomados de K a K." /><h2></h2>Interessante esse artigo até aqui não é mesmo? 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E elas são embaladas de forma que cada embalagem contenha 10 unidades de lâmpadas.Um Green Belt sabe que a probabilidade de uma lâmpada sair de sua linha de produção com defeito é de 5%. E ele deseja calcular a probabilidade de uma mesma embalagem conter 3 unidades de lâmpadas com defeito.Para ajudarmos a este profissional, você, como entendedor de probabilidade e estatística que é, irá aplicar a seguinte equação da distribuição binomial: <Image quality="95" width="164" height="34" src="https://images.prismic.io/voitto-blog/OTE2YjUwODgtN2U4Yy00ZmNkLWEzODAtNmUzOWRmNTNiMjQ2_kbpsijmm8vmptca3gbiwnidyxtfxne3gvxsklhikx_e5hts30pjfrqwlxuw5prpu-mujpc4lz0oidgsnv1puuvgrwfsbmnmp8sa_zdek0jzuyif91rpoghjklpbpszje6o3zabfi" alt="Equação da distribuição binominal" title="Equação da distribuição binominal" /> Com os dados apresentados podemos identificar que: k = 3n = 10P = 0,05Q = 1 - P = 0,95 É muito importante observar que utilizamos em ‘P’ a probabilidade de sucesso, e isso não deve ser confundido com a probabilidade da lâmpada não ser defeituosa. Mas sim a probabilidade de ocorrer o evento em que estamos focados. Ou seja, é a probabilidade de ocorrer um defeito.Aplicando esses valores e conceitos na equação apresentada, temos: <Image quality="95" width="373" height="45" src="https://images.prismic.io/voitto-blog/NzA4N2M2NjgtZmQxYi00ZDM4LTkzZmYtZmQ1NjU2Njc1NDYw_hxtm4kqkc0fjjacq7kkyjqkutya9lexahbussxtfcihi122xc4j8yldohhz6op5wocz4tum44ctzkpqyc2ze9qpgyrm2goexhttdnzffmn5u-9__sij0p3fd3gqziuna-chbktnp" alt="Aplicando os conceitos a equação de distribuição binominal" title="Aplicando os conceitos a equação de distribuição binominal" /> O Green Belt pôde então chegar à conclusão de que a probabilidade de existir uma caixa com 3 lâmpadas defeituosas é de 1,05%<h2>Aprenda mais</h2>Aproveite e baixe agora o Kit completo sobre Lean Seis Sigma, a metodologia que revolucionou a indústria mundial!Adquira os conhecimentos necessários sobre a qualidade, as ferramentas Lean e a redução de desperdícios com 4 E-books totalmente gratuitos. 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Saiba o que é e como fazer uma Distribuição Binominal

Aprenda o que é e como calcular a probabilidade de uma distribuição binomial.