C estádistico del proceso (spc) 2
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Este documento presenta un resumen sobre el tema de la correlación lineal en el control estadístico de procesos. Incluye objetivos de aprendizaje como calcular la correlación entre variables, representar gráficamente los datos y la recta de regresión, e interpretar el ajuste de la recta. También cubre construir intervalos de confianza e hipótesis estadísticas para determinar si el coeficiente de correlación es significativo.
C estádistico del proceso (spc) 2
- 1. STATISTICAL PROCESS CONTROL CONTROL ESTÁDISTICO DEL PROCESO (SPC)
- 2. TEMA: CORRELACIÓN LINEAL MATERIA: CONTROL ESTÁDISTICO DEL PROCESO ALUMNO: FRANCISCO SOTO MEDINA GRUPO: 4to. – A NOCTURNO CARRERA: TSU. PROCESOS INDUSTRIALES AREA DE MANUFACTURA UNIVERSIDAD DOCENTE: LIC. EDGAR TECNOLÓGICA MATA ORTIZ DE TORREÓN FECHA: 30/MARZO/2012 LUGAR: TORREÓN, COAH. MX.
- 4. Aprender a calcular la correlación entre dos variables. Saber dibujar un diagrama de dispersión. Representar la recta que define la relación lineal entre dos variables. Saber estimar la recta de regresión por el método de mínimos cuadrados e interpretar su ajuste. Realizar inferencia sobre los parámetros de la recta de regresión. Construir e interpretar intervalos de confianza e intervalos de predicción para la variable dependiente. Realizar una prueba de hipótesis para determinar si el coeficiente de correlación es distinto de cero.
- 6. x y x2 y2 xy 1 1262.4 12.3 1593653.76 151.29 15527.52 2 1285.1 15.7 1651482.01 246.49 20176.07 3 1305.3 14.8 1703808.09 219.04 19318.44 4 1310.7 14.9 1717934.49 222.01 19529.43 5 1319.1 14 1740024.81 196 18467.4 6 1325.6 16 1757215.36 256 21209.6 7 1350.9 14.1 1824930.81 198.81 19047.69 8 1391.9 13.3 1937385.61 176.89 18512.27 9 1402.6 16.6 1967286.76 275.56 23283.16 10 1412.5 15.7 1995156.25 246.49 22176.25 11 1434.3 16 2057216.49 256 22948.8 12 1469.1 16.2 2158254.81 262.44 23799.42 scx= 101564.436 13 1495.6 15 2236819.36 225 22434 scy= 48.28 14 1496.7 19.9 2240110.89 396.01 29784.33 scxy= 1475.48 15 1527.6 18 2333561.76 324 27496.8 r= 0.66631389 ∑ 20789.4 232.5 28914841.3 3652.03 323711.18 r2 0.4439742 a1 a0 n.xy 4855667.7 = 22132.2 sx 2 . Sy 6722700592.95 = -7060612.54 x.y 4833535.5 x. sxy 6729761205.49 n.x2 433722619 = 1523466.54 n . Sx 2 433722618.9 = 1523466.54 (sx)2 432199152 (sx)2 432199152.4
- 7. 22 20 y = 0.014x - 4.634 R² = 0.444 18 16 14 12 x y= 10 1262.4 13.70497887 1200 1300 1400 1500 1285.1 14.03475371 1305.3 14.32820974 1310.7 14.40665838 1319.1 14.5286896 1325.6 14.62311852 1350.9 14.99066493 1391.9 15.58629351 1402.6 15.74173804 a1 0.014527526 1412.5 15.88556054 a0 -4.63457014 1434.3 16.20226061 1469.1 16.70781852 1495.6 17.09279797 1496.7 17.10877825 1527.6 17.5576788