Tópicos especiales en la evaluación de proyectos. Actividad: 9. Regresión lineal

Objetivo:

• Obtener conocimiento práctico acerca de los tipos de análisis de capacidad, así como regresión lineal simple.

Procedimiento:

1. Investigamos en nuestro libro de metodología Dmaic.
2. Respondimos las preguntas propuestas por BlackBoard.
3. Realizamos los ejercicios prácticos de la actividad.
4. Analizamos e interpretamos los resultados.
5. Elaboramos un reporte
6. Redactamos una conclusión.

Resultado:

Analiza y responde las siguientes preguntas:

1. ¿Bajo qué circunstancias querrías usar regresión lineal?

Para resolver variables de respuesta continúas contra variables independientes continuas.

1. ¿Cuáles son las 4 suposiciones que se deben hacer cuando se realiza una regresión lineal y cómo se revisa cada suposición?

• La media de los errores es igual a cero.
• La varianza de los componentes del error es constante para todos los valores de x, esto implica que la varianza es una constante, que normalmente se indica con s2.
• Los componentes del error son observaciones distribuidas aleatoriamente de una distribución normal con media cero y varianza s2.
• Los errores asociados con cualquiera de las dos observaciones no están relacionados o son independientes.

1. ¿Qué dice la tabla ANOVA en una regresión?

Da las fuentes de variación que pueden ser: por la recta, residual o global; con base a la suma de cuadrados, grados de libertad y varianzas.

1. ¿Qué prueba es usada para saber si un coeficiente es significativo o no?

La gráfica de Línea ajustada nos permite saber por medio del análisis de la varianza del modelo global es útil y si los coeficientes son significativos.

1. ¿Cuál es la diferencia entre los intervalos de confianza y el intervalo de predicción en una gráfica de línea ajustada (fitted line plot)?

1. Existen 2 métodos principales para calcular la capacidad de un producto, proceso o servicio. ¿Cuáles son dichos métodos?

La metodología de: variables discretas y la de variables continuas.

1. ¿Cómo se puede calcular la capacidad de un sistema basándonos en datos de atributos?

Variable Discreta:

• Contar los datos defectuosos.
• Calcular PPM.
• Calcular puntaje Z (Z – Score)
• Calcular Cp o Pp.

1. ¿Cómo se puede calcular la capacidad de un sistema basándonos en datos continuos?

Variable Continua:

• Revisar la especificación.
•  Realizar un muestro del proceso.
• Calcular puntaje Z (Z – Socre).
• Estimar PPM
• Estimar Cp, Cpk, Pp, Ppk.

1. ¿Qué nos dice el índice Cp?

La capacidad que tiene el proceso para producir piezas de acuerdo con las especificaciones, es decir, dentro de los límites de tolerancia establecidos.

1. ¿Qué nos dice el índice Cpk? 

  Si la media “natural” del proceso se encuentra o no centrada.

1. ¿Cuál es la diferencia entre los índices Cp y Cpk en comparación con los índices Pp y Ppk? 

Cp y Cpk son índices de capacidad a corto plazo y los Pp y Ppk son índices de capacidad a largo plazo.

¿Qué podemos hacer con datos no normales cuando intentamos estimar la capacidad?

En este caso se puede utilizar la rutina de capacidad no normal, que puede ser usada para resolver diversas distribuciones no normales ya precargadas en Minitab.

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