Seven Basic Tools of Quality - Scattered Chart (Part 2).

Las 7 herramientas básicas para la calidad.
Formulario correlación.

El gráfico de dispersión nos permite visualizar la relación existente entre dos variables. Sin embargo, la interpretación de estas gráficas conlleva cierta subjetividad que, en ocasiones, queremos o debemos evitar.

Una herramienta que permite obtener un valor objetivo acerca de la fuerza con las que dos variables está correlacionadas es el:

Coeficiente de correlación lineal "r" de Pearson.

Elevando al cuadrado este resultado obtenemos el:

Coeficiente de determinación.

Y si deseamos pronosticar el valor de la variable dependiente (y) para uno o más valores específicos de la variable independiente (x), se emplea la ecuación de la:

Recta de regresión lineal.

Estos valores estimados contienen cierto error que puede ser calculado mediante la fórmula adecuada.

El siguiente documento contiene una formulario y una explicación sintética de la aplicación de estas herramientas.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.

For mulario correla-01 from Edgar Mata

Seven Basic Tools of Quality - Scattered Chart.

Las 7 herramientas básicas para la calidad.
Gráfico de Dispersión.

Continuando con la serie de las 7 herramientas básicas para la calidad, toca el turno al gráfico de dispersión.

Las secciones anteriores de esta serie se encuentran en:

http://licmata-math.blogspot.mx/2016/05/seven-basic-tools-of-quality.html

http://licmata-math.blogspot.mx/2016/06/seven-basic-tools-of-quality-check-sheet.html

http://licmata-math.blogspot.mx/2016/06/seven-basic-tools-of-quality.html

El gráfico de dispersión se emplea para determinar, a simple vista, si dos variables están correlacionadas, es decir, si una variable depende de la otra.

Si se desea determinar, numéricamente, la dirección y fuerza con la que dos variables en una muestra están correlacionadas, es necesario calcular el coeficiente de correlación lineal r de Pearson.

Y si necesitamos hacer predicciones o pronósticos acerca del valor de la variable dependiente (y) cuando la variable independiente (x) toma determinados valores, entonces se debe obtener la ecuación de la recta de regresión lineal simple.

Los valores pronosticados son, naturalmente, inexactos, si se desea saber que tan cerca se espera que estén de los valores reales, debe calcularse el error estándar.

La siguiente presentación contiene un ejemplo desarrollado paso a paso para aplicar todos y cada uno de los temas citados en el texto anterior.

Esperamos que sea de utilidad.

Saludos.

Linear correlation and regression analysis - 7 Basic Tools from Edgar Mata

Ejercicio de correlación y estratificación.

En este ejercicio se trabaja con dos de las 7 herramientas básicas para la calidad: Correlación y estratificación. Resuelve primero con todos los datos juntos y luego clasifícalos por reactor 1 y 2 y vuelve a resolverlo. Explica los resultados obtenidos.

Enlace:

http://www.4shared.com/document/nT0WnzDj/Correla-Estratifica_00.html

Saludos.