Regresion

Actividad de aprendizaje V

1. ¿QUE INFORMACIÓN NOS PROPORCIONA UN DIAGRAMA DE DISPERSIÓN?

Es de gran utilidad para la solución de problemas de la calidad en un proceso y producto, ya que nos sirve para comprobar que causas (factores) están influyendo o perturbando la dispersión de una característica de calidad o variable del proceso a controlar.

Tres conceptos especialmente destacables son que el descubrimiento de las verdaderas relaciones de causa-efecto es la clave de la resolución eficaz de un problema, que las relaciones de causa-efecto casi siempre muestran variaciones, y que es más fácil ver la relación en un diagrama de dispersión que en una simple tabla de números.

2. ¿A QUÉ SE LE LLAMA RELACIÓN CURVILÍNEA?

3. EXPLIQUE LA DIFERENCIA ENTRE RELACIONES LINEALES Y CURVILÍNEAS

En las relaciones lineales, la línea trazada a través de los puntos representan una relación directa, los puntos están relativamente cerca de esta línea, podemos decir que existe un alto grado de asociación entre ¨x¨ y ¨y¨ la relación descrita por los puntos está bien definida por una línea recta; mientras que en las relaciones curvilíneas la relación de las variables ¨x¨ y ¨y¨ pueden tomar la forma de una curva.

4. PROPONGA UN EJEMPLO DONDE UTILICE O APLIQUE LA ECUACIÓN PARA UNA LÍNEA RECTA, POR SUPUESTO SI ES DE SU PROPIA CREACIÓN O IMAGINACIÓN MEJOR, QUIERO DECIR QUE NO DEBE HABER DOS IGUALES.

5. ¿EN QUE SITUACIÓN SE DEBE UTILIZAR EL MÉTODO DE MÍNIMOS CUADRADOS?

El procedimiento más objetivo para ajustar una recta a un conjunto de datos presentados en un diagrama de dispersión se conoce como "el método de los mínimos cuadrados". La recta resultante presenta dos características importantes:

1. Es nula la suma de las desviaciones verticales de los puntos a partir de la recta de ajuste

∑ (Yｰ - Y) = 0.

2. Es mínima la suma de los cuadrados de dichas desviaciones. Ninguna otra recta daría una suma menor de las desviaciones elevadas al cuadrado ∑ (Yｰ - Y)² → 0

(mínima).

El procedimiento consiste entonces en minimizar los residuos al cuadrado Ci²

Re emplazando nos queda

6. ¿EN QUE CONSISTE LA VERIFICACIÓN DE LA ECUACIÓN DE ESTIMACIÓN?

En examinar la grafica de los puntos de muestra.

Un método más sofisticado surge de una de las propiedades matemáticas de una recta ajustada por el método de mínimos cuadrados, es decir, los errores individuales positivos y negativos deben sumar cero.

7. ¿PARA QUÉ NOS SIRVE EL ERROR ESTÁNDAR DE LA ESTIMACIÓN Y QUE SIGNIFICA UN ERROR ESTÁNDAR DE ESTIMACIÓN DEMASIADO GRANDE?

Para medir la variabilidad o dispersión, de los valores observados alrededor de la recta de regresión.

Cuando el error estándar de estimación es demasiado grande significa que no es confiable la información.

8. ¿PARA QUÉ USAMOS EL ANÁLISIS DE CORRELACIÓN?

Para medir la significación del grado o intensidad de asociación entre dos o más variables. Normalmente, el primer paso es mostrar los datos en un diagrama de dispersión. El concepto de correlación está estrechamente vinculado al concepto de regresión, pues, para que una ecuación de regresión sea razonable los puntos muéstrales deben estar ceñidos a la ecuación de regresión; además el coeficiente de correlación debe ser:

• Grande cuando el grado de asociación es alto (cerca de +1 o -1, y pequeño cuando

• Es bajo, cerca de cero.

• Independiente de las unidades en que se miden las variables.

9. ¿QUÉ ES EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN?

Segunda medida que podemos usar para describir que tan bien explica una variable a otra.

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