2 Elegir ejes Determinar cual ser� mi variable representante de la causa

2 elegir ejes determinar cual ser? mi variable

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2.- Elegir ejes. Determinar cual será mi variable representante de la causa (representada por el eje X) y el probable efecto (representado por el eje Y). Cuando se esta estudiando la relación entre dos variables en el eje X se representa aquella que se puede controlar más y medir más fácilmente o la variable de entrada de un proceso o bien la que tenga mayor influencia sobre el mismo. 3.-Construir escalas. Para encontrar la longitud de los ejes y su escala se debe escoger para ambos ejes el valor máximo y el mínimo de ambas variables, escoger las unidades de los ejes de forma que sus extremos coincidan con el máximo y el mínimo de sus variables representativas. 4.- Graficar los datos. Se representa con un punto cada una de las parejas de valores de las variables. 5.-Documentar el diagrama. Se registra toda la información en el diagrama que sea de utilidad para identificarlo (como son títulos, periodos o unidades).
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Figura 2.8 Diagrama General de Dispersión Fuente: 6.-Modelo de Regresión El objeto de un análisis de regresión es investigar la relación estadística que existe entre una variable dependiente ( Y ) y una o más variables independientes ( X X X 1 2 3 , , , ... ). Para poder realizar esta investigación, se debe postular una relación funcional entre las variables. Debido a su simplicidad analítica, la forma funcional que más se utiliza en la práctica es la relación lineal . Cuando solo existe una variable independiente, esto se reduce a una línea recta:
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X b b Y 1 0 ˆ + = donde los coeficientes b 0 y b 1 son parámetros que definen la posición e inclinación de la recta. (Nótese que hemos usado el símbolo especial Y ˆ para representar el valor de Y calculado por la recta. Como veremos, el valor real de Y rara vez coincide exactamente con el valor calculado, por lo que es importante hacer esta distinción.) El parámetro b 0 , conocido como la “ordenada en el origen,” nos indica cuánto es Y cuando X = 0. El parámetro b 1 , conocido como la “pendiente,” nos indica cuánto aumenta Y por cada aumento de una unidad en X . Nuestro problema consiste en obtener estimaciones de estos coeficientes a partir de una muestra de observaciones sobre las variables Y y X . En el análisis de regresión, estas estimaciones se obtienen por medio del método de mínimos cuadrados . La experiencia de los especialistas en la aplicación de estos instrumentos o Herramientas Estadísticas señala que bien aplicadas y utilizando un método estandarizado de solución de problemas pueden ser capaces de resolver hasta el 95% de los problemas. En la práctica estas herramientas requieren ser complementadas con otras técnicas cualitativas y no cuantitativas como son: La lluvia de ideas (Brainstorming) La Encuesta La Entrevista Diagrama de Flujo QFD (Despliegue de la Función de Calidad)
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Matriz de Selección de Problemas, etc...
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