Optimizar y robustecer el proceso

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INTRODUCCION

En esta unidad hablaremos sobre Optimizar y robustecer el proceso el cual contiene diferentes temas que explicaremos en el desarrollo, nuestro objetivo principal es conocer, entender y saber desarrollar la unidad mencionada.

Iniciaremos con el tema de diagrama de dispersión el cual nos indica su concepto y sus diferentes tipos como podemos observar. El siguiente tema es Causalidad y casualidad el cual nos explica que es, su concepto y a que tipo pertenece.

En el análisis de regresión nos explica el concepto de regresión lineal simple y su fórmula correspondiente, siguiente tema el cual es Superficies de respuesta (RSM) nos explica le concepto de superficie de respuesta a. Nuestro principal objetivo como alumno es comprender la unidad para poder resolver los ejercicios planteados, una vez comprendida la unidad procederemos a analizarla para poder implementarla.

INTRODUCCION

Para iniciar nos plantea el nombre de nuestra unidad la cual lleva por nombre Optimizar y robustecer el proceso hace referencia a que debemos definir los elementos del proceso, sus pasos, entradas, salidas y características. Seguido y como punto de partida nos muestra nuestro primer tema el cual lleva por nombre 6.1 Diagrama de dispersión el cual gracias a los estudios sobre herencia genética de Francis Galton y los de astronomía de John F. W. Herschel facilitaron la creación del diagrama de dispersión, nos muestra el concepto el cual nos dice que el diagrama de dispersión es una gráfica simple entre dos variables. Seguido nos muestra sus tipos los cuales son: Directa, indirecta, fuerte, débil, nulo. Por otro lado, nos muestra un ejemplo seguido nos muestra la tabla la cual contiene los datos de T_solidificacion y los datos de dureza. Nos explica que para realizar la interpretación general de los diagramas de dispersión es necesario seguir una serie de pasos los cuales son: 1-aunque se aprecie una relación fuerte, no necesariamente indica una relación de causa y efecto entre esas variables. La relación causa y efecto se obtiene del conocimiento del proceso, 2- Si no se aprecia una relación significativa, puede deberse a que realmente no exista correlación, o que la cantidad y/o el rango de los datos sea insuficiente.

Continuando con el siguiente tema 6.2 causalidad y casualidad el cual nos explica sus diferentes conceptos iniciando con la causalidad el cual implica una relación de causa-efecto entre las variables, casualidad no. Por ejemplo, la relación entre la potencia disipada por un foco incandescente vs la cantidad de luz emitida por él, es del tipo causal. En mi opinión y con afán de entender mas a fondo nos dice que existe una relación física de causa-efecto.  Como podemos observar lo que hace la diferencia entre estos conceptos es que por ejemplo la casualidad se basa en la combinación de circunstancias que no se pueden prever ni evitar y que caracteriza a los acontecimientos imprevistos y por otro lado tenemos que la causalidad se enfoca en la relación o vinculación entre una causa y su efecto o resultado de una cosa. Conjunto de cosas que causan algo.

Como tercer tema tenemos el 6.3 el cual lleva por nombre Análisis de regresión el cual es un proceso estadístico para estimar las relaciones entre variables. Incluye muchas técnicas para el modelado y análisis de diversas variables, cuando la atención se centra en la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes, nos muestra su conceptos basado en Regresión lineal simple el cual nos dice que es un un factor el cual se refiere a la relación que puede existir entre una variable independiente y una variable de respuesta, nos muestra su formula la cual es la siguiente Y=B0+B1x+e, a continuación nos explica el significado de cada variable de nuestra formula planteada, nos menciona sobre la estimación  la cual nos explica que estimación de los parámetros del modelo es por medio del método de mínimos cuadrados, que consiste en minimizar el error del modelo. Ilustrándonos con sus diferentes fórmulas. Siguiente nos muestra un ejemplo con sus diferentes datos y sus resultados.

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