ACTIVIDAD 2 UNIDAD 6EDUCACIÓN A DISTANCIA INGENIERÍA INDUSTRIAL LEAN SEIS SIGMA Docente: ABIGAIL BETZABE MÁRQUEZ PADILLA Alumna: LAURA ANGÉLICA QUEZADA CHÁVEZ [email protected] Matricula: D12151654 10° SEMESTRE 2 1 ó Pvalor 0.3 394 2.1 393 2.05 iv) Evaluar el estadístico de prueba: (TABLA DEL ANOVA) 2 . Temp Pureza 390 1.05 y v n 2 grados de libertad es Rechazar H0 si f0 f 1 n 2 .5 391 1. Para la siguiente información de temperatura de precalentamiento y dureza (tabla 6.2593x + 385.8 392 2.5 a) Elaborar el diagrama de dispersión b) Obtener la ecuación de regresión y = 3.9 399 4. La línea de regresión tiene una tendencia casi recta para lo cual se maneja que están los valores de R se están comportando casi perfectamente y se dice que es estable la tendencia d) Utilice el análisis de varianza para probar la significancia de la regresión i) Las hipótesis son H0 : 1 0 (La variación de y resulta de fluctuaciones aleatorias que son independientes de los valores de x) H1 : 1 0 (Existe una cantidad significativa en la variación de y que se explica por la variación de x) SCR / 1 CMR ii) El estadístico de prueba es: f0 SCE /( n 2 ) CME iii) La regla de decisión para un nivel de significancia 0.6 395 3. ACTIVIDAD 2 UNIDAD 6 Ejercicio 1.19 R² = 0.7 398 3.1 396 3.9956 c) Interprete los valores de los coeficientes de regresión estimados.2 400 4.4 397 3.2). Construir un modelo de regresión e interpretarlo.730 Observaciones 12. ACTIVIDAD 2 UNIDAD 6 Ejercicio 6.00 180.0% 95.08 4.2 Considerar que al problema del acabado se le agrega una variable más: posición (ver tabla 6.89 -51.31 41.72 6.62 0.4 162.93 369.1 75.944 R^2 ajustado 0.28 21.63 -2.00 -150.93 369.89 -51.03 -22.68 180.7 Coeficiente Probabil Superior Inferior Superior s Error típico Estadístico t idad Inferior 95% 95% 95.55 -1. Resumen Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple 0.971 Coeficiente de determinación R^2 0.0% Intercepción -101.00000242 Residuos 9 1458.61 0.67 -150. 16).93 -4.67 (x1)Avance 275.60 -22.0 Total 11 25816.000 ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de Suma de Promedio de los F Valor crítico libertad cuadrados cuadrados de F Regresión 2 24358.931 Error típico 12.68 (x2)Posición -12.2 0.3 12179.60 0.60 2 .55 -1. 8 120 10 132.5 -15.8 70 4 161.6 29.5 54.2 79.2 70 5 68.4 20.8 4.8 62.4 -0.5 80 6 103.0 45.4 28.4 9.0 -2.8 80 7 130.0 -3.8 -5.2 150 11 70.8 200 2 .6 87.2 -12.5 190 12 158.7 12.7 1.3 37.5 115 9 67.2 60 2 199.2 6.5 65 3 70. ACTIVIDAD 2 UNIDAD 6 Análisis de los Resultados de datos de residuales probabilidad Pronóstico (y) Percenti Observación Acabado Residuos l (y) Acabado 1 53.0 95.0 70.0 -8.3 0.2 100 8 85. 15 12 6 150 1.946 R^2 R^2 ajustado 0.973 múltiple Coeficiente de determinación 0.10 11 2 100 1.50 15 5 80 1. Aplicar la regresión por pasos a los siguientes datos: (y) Acabado (x1)Avance (x2)Posición (x3) Dimsn 60 1.0000206 Residuos 8 1396. ACTIVIDAD 2 UNIDAD 6 Ejercicio 3.7 8139.15 12 4 190 1.40 15 4 115 1.9 174.214 Observaciones 12 ANÁLISIS DE VARIANZA Promedio Valor Grados de Suma de de los F crítico de libertad cuadrados cuadrados F Regresión 3 24419.25 13 6 65 1.926 Error típico 13.55 16 3 80 1.7 2 .6 0.6 Total 11 25816.70 17 3 70 1.9 46.05 10 4 120 1.60 15 3 Resumen Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación 0.00 10 2 200 1.75 15 3 70 1. 0% Intercepción -94.3 (x2)Posición -11.1 5.8 46.0 -153.3 372.9 3.1 5. ACTIVIDAD 2 UNIDAD 6 Coeficientes Error Estadístico Probabilidad Inferior Superior Inferior Superior típico t 95% 95% 95.0 159.0 -36.7 (x3) Dimsn -1.6 -9.8 0.4 -9.1 -2.4 2 .1 -22.1 -0.3 372.3 159.9 25.1 5.6 0.2 5.0% 95.0 -36.7 -153.7 -22.8 0.2 -3.8 0.2 0.8 0.7 (x1)Avance 265. ACTIVIDAD 2 UNIDAD 6 Ejercicio 4 Ajustar un modelo polinomial de segundo orden para describir la relación entre la cantidad de fertilizante (libras por 100 pies cuadrados) y la producción de tomates (en libras). Cantidad de Producción fertilizante 0 6 0 9 20 19 20 24 40 32 40 38 60 46 60 50 80 48 80 54 100 52 100 58 2 . ACTIVIDAD 2 UNIDAD 6 Xi Yi Cantidad de fertilizantes Producción Xi2 Xi3 Xi4 XiYi Xi2Yi 1 0 6 0 0 0 0 0 2 0 9 0 0 0 0 0 3 20 19 400 8000 160000 380 7600 4 20 24 400 8000 160000 480 9600 5 40 32 1600 64000 2560000 1280 51200 6 40 38 1600 64000 2560000 1520 60800 7 60 46 3600.3 2381.0 La cantidad de fertilizante que se utiliza para la producción del tomate tiene una variación constante contra la línea de tendencia que se ve reflejada en la gráfica (R 2) 2 .0 1000000 100000000 5800 580000 TOTAL 600 436 34000 2600000 213280000 28580 1707600 PROMEDIO 50 36.0 216000 12960000 2760 165600 8 60 50 3600.3 3090.91 216666.7 17773333.0 216000 12960000 3000 180000 9 80 48 6400.7 142300.0 512000 40960000 4320 345600 11 100 52 0 0 5200 0 12 100 58 10000.0 512000 40960000 3840 307200 10 80 54 6400. ACTIVIDAD 2 UNIDAD 6 2 .