Ensayo

Regresión Simple - temperatura de temple vs. Temperatura de revenido

Variable dependiente: temperatura de temple
Variable independiente: temperatura de revenido
Lineal: Y = a + b*XCoeficiente de Correlación = -0,0966937
R-cuadrada = 0,934967 porciento

Interpretación
El estadístico R-Cuadrada indica que el modelo ajustado explica 0,934967% de la variabilidad en temperatura detemple. El coeficiente de correlación es igual a -0,0966937, indicando una relación relativamente débil entre las variables. El error estándar del estimado indica que la desviación estándar de losresiduos es 8,50391. Este valor puede usarse para construir límites de predicción para nuevas observaciones, seleccionando la opción de Pronósticos del menú de texto.

El error absoluto medio (MAE) de6,84596 es el valor promedio de los residuos. El estadístico de Durbin-Watson (DW) examina los residuos para determinar si hay alguna correlación significativa basada en el orden en el que se presentanen el archivo de datos. Puesto que el valor-P es mayor que 0,05, no hay indicación de un auto correlación serial en los residuos con un nivel de confianza del 95,0%.

Regresión Simple -Reproceso vs. Rechazos

Variable dependiente: reproceso
Variable independiente: rechazos
Lineal: Y = a + b*X

Coeficiente de Correlación = -0,200469
R-cuadrada = 4,01877 porciento

Interpretación
Elestadístico R-Cuadrada indica que el modelo ajustado explica 4,01877% de la variabilidad en reproceso. El coeficiente de correlación es igual a -0,200469, indicando una relación relativamente débilentre las variables. El error estándar del estimado indica que la desviación estándar de los residuos es 1,02875. Este valor puede usarse para construir límites de predicción para nuevasobservaciones, seleccionando la opción de Pronósticos del menú de texto.

El error absoluto medio (MAE) de 0,814458 es el valor promedio de los residuos. El estadístico de Durbin-Watson (DW) examina los...