Datos Estandar

.3. Comparación de estándares de producción determinados con cronómetro y con la técnica de datos estándar, utilizando regresión lineal.

Los datos se despliegan en una hoja de cálculo (Excel) para analizar las constantes y variables. Se identifican y combinan las constantes y se analizan la variables para extraer los factores que influyen en el tiempo expresados en forma algebraica. Al graficar la curva del tiempo contra la variable independiente, el analista puede deducir las relaciones algebraicas potenciales. Por ejemplo, los datos graficado pueden tomar cualquier número de formas: Una línea recta, una tendencia creciente no lineal, una tendencia decreciente no lineal o sin una forma geométrica obvia. Si se trata de una línea recta, entonces la relación es bastante directa:

y=a+bx

Donde las constantes a y b se determinaron del análisis de regresión de mínimos cuadrados.

Si la gráfica muestra una tendencia creciente o lineal, entonces deben probarse las relaciones de potencias de la forma x2,x3,xn ó ex. Para las tendencias decrecientes no lineales, deben intentarse relaciones de potencias negativas o exponenciales negativas. Las tendencias asintóticas tal vez de ajusten a exponenciales negativas de la forma:

y=I-e-x

Observe que agregar términos adicionales al modelo siempre producirá un modelo mejor con un porcentaje más alto de varianza e los datos explicados. Sin embargo, tales la mejora del modelo no sea estadísticamente significativa, es decir, en el sentido estadístico no hay diferencia en la calidad del valor que se predice en ambos modelos. Más aun cuanto más sencilla sea la formula mejor se podrá comprender y aplicar. Deben evitarse las expresiones complejas con muchos términos de potencias. Debe identificarse el intervalo de cada variable. Deben explicarse con detalle las limitaciones de la formula en cuanto al intervalo de aplicación.

Existe un procedimiento formal para calcular el mejor modelo llamado prueba lineal general. Calcula el decremento en la variancia o explicada entre el modelo más sencillo, llamado modelo reducido, y el modelo más complejo, o modelo completo. La disminución en la variancia se prueba estadísticamente y solo se usara el modelo más complejo si la disminución es significativa.

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