Correlación y regresión lineal para procesos de producción - GestioPolis

Correlación y regresión lineal para procesos de producción

  • Economía
  • 2 minutos de lectura
  1. Objetivo:

Que el alumno aprenda a realizar predicciones sobres sucesos futuros usando las herramientas estadísticas, parta aplicarlas a procesos de producción. Enseñar al alumno a utilizar correctamente los diagramas de dispersión  teniendo como apoyo el software llamado MINITAB 14.

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  1. Antecedentes:

Variable

Una variable es un símbolo que representa un elemento no especificado de un conjunto dado. Dicho conjunto es llamado conjunto universal de la variable, universo o dominio de la variable, y cada elemento del conjunto es un valor de la variable. Sea x una variable cuyo universo es el conjunto {1,3,5,7,9,11,13}; entonces x puede tener cualquiera de esos valores: 1,3,5,7,9,11,13. En otras palabras x puede reemplazarse por cualquier entero positivo impar menor que 14. Por esta razón, a menudo se dice que una variable es un reemplazo de cualquier elemento de su universo.

Una variable es un elemento de una fórmula, proposición o algoritmo que puede adquirir o ser sustituido por un valor cualquiera (siempre dentro de su universo). Los valores que una variable es capaz de recibir, pueden estar definidos dentro de un rango, y/o estar limitados por criterios o condiciones de pertenencia, al universo que les corresponde (en estos casos, el universo de la variable pasa a ser un subconjunto de un universo mayor, el que tendría sin las restricciones).

Medición

Es comparar la cantidad desconocida que queremos determinar y una cantidad conocida de la misma magnitud, que elegimos como unidad. Teniendo como punto de referencia dos cosas: un objeto (lo que se quiere medir) y una unidad de medida ya establecida ya sea en Sistema Ingles, Sistema Internacional, o Sistema Decimal.

Al resultado de medir lo llamamos Medida.

Cuando medimos algo se debe hacer con gran cuidado, para evitar alterar el sistema que observamos. Por otro lado, no hemos de perder de vista que las medidas se realizan con algún tipo de error, debido a imperfecciones del instrumental o a limitaciones del medidor, errores experimentales, por eso, se ha de realizar la medida de forma que la alteración producida sea mucho menor que el error experimental que se pueda cometer.

La medida o medición es directa, cuando disponemos de un instrumento de medida que la obtiene, así si deseamos medir la distancia de un punto «A» a un punto «B», y disponemos del instrumento que nos permite realizar la medición.

Unidades de medida

Al patrón de medir le llamamos también Unidad de medida.

Debe cumplir estas condiciones:

1º.- Ser inalterable, esto es, no ha de cambiar con el tiempo ni en función de quién realice la medida.

2º.- Ser universal, es decir utilizada por todos los países.

3º.- Ha de ser fácilmente reproducible.

Reuniendo las unidades patrón que los científicos han estimado más convenientes, se han creado los denominados Sistemas de Unidades.

Sistema Internacional ( S.I.)

Este nombre se adoptó en el año 1960 en la XI Conferencia General de Pesos y Medidas, celebrada en París buscando en él un sistema universal, unificado y coherente que toma como Magnitudes fundamentales: Longitud, Masa, Tiempo, Intensidad de corriente eléctrica, Temperatura termodinámica, Cantidad de sustancia, Intensidad luminosa. Toma además como magnitudes complementarias: Angulo plano y Angulo sólido.

Diagramas de Dispersión

Los Diagramas de Dispersión o Gráficos de Correlación permiten estudiar la relación entre 2 variables. Dadas 2 variables X e Y, se dice que existe una correlación entre ambas si cada vez que aumenta el valor de X aumenta proporcionalmente el valor de Y (Correlación positiva) o si cada vez que aumenta el valor de X disminuye en igual proporción el valor de Y (Correlación negativa).

En un gráfico de correlación representamos cada par X, Y como un punto donde se cortan las coordenadas de X e Y:

Coeficiente de correlación de Pearson

El coeficiente de correlación de Pearson es un índice estadístico que mide la relación lineal entre dos variables cuantitativas. A diferencia de la covarianza, la correlación de Pearson es independiente de la escala de medida de las variables.

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Caldera Loera Mario Alberto. (2009, agosto 21). Correlación y regresión lineal para procesos de producción. Recuperado de https://www.gestiopolis.com/correlacion-y-regresion-lineal-para-procesos-de-produccion/
Caldera Loera, Mario Alberto. "Correlación y regresión lineal para procesos de producción". GestioPolis. 21 agosto 2009. Web. <https://www.gestiopolis.com/correlacion-y-regresion-lineal-para-procesos-de-produccion/>.
Caldera Loera, Mario Alberto. "Correlación y regresión lineal para procesos de producción". GestioPolis. agosto 21, 2009. Consultado el 19 de Julio de 2019. https://www.gestiopolis.com/correlacion-y-regresion-lineal-para-procesos-de-produccion/.
Caldera Loera, Mario Alberto. Correlación y regresión lineal para procesos de producción [en línea]. <https://www.gestiopolis.com/correlacion-y-regresion-lineal-para-procesos-de-produccion/> [Citado el 19 de Julio de 2019].
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