Regresión Lineal y Calidad

Trabajo “Análisis de Regresión Lineal Aplicada a la Calidad”

Objetivo General: Brindar una introducción práctica.
Objetivo Específico: Definir y lograr conocer conceptos de Regresión Lineal y Calidad a través de sus principales pilares y de forma entendible para todos.
Desarrollo del Tema: Ejercicio Ejemplo de Regresión lineal

Aportes propios: Cómo se entrelaza la Regresión Lineal yla Calidad.


Definir y lograr conocer conceptos de Regresión Lineal y Calidad a través de sus principales pilares y de forma entendible para todos.
Regresión Lineal:

La estadística es una herramienta fundamental tanto para modelar datos, interpretar información y hasta predecir fenómenos. Una técnica estadística utilizada frecuentemente es el análisis de regresión lineal, se podría decirque hasta es la más utilizada, debido a que los modelos lineales son una explicación simplificada de la realidad, mucho más ágil y con un soporte teórico por parte de la matemática y la estadística mucho más extenso a los que se puede recurrir para simular diferentes procesos, si cumplen con algunas condiciones.

El análisis de regresión es una técnica estadística para investigar ymodelar la relación entre variables. Las aplicaciones son múltiples, ya que existen en casi cualquier campo, incluyendo ingeniería, ciencias físicas y químicas, economía, administración, ciencias biológicas y en las ciencias sociales.

El término regresión fue utilizado por primera vez en un estudio realizado por Francis Galton sobre variables antropométricas en 1889, alcomparar la estatura de padres e hijos, resultó que los hijos cuyos padres tenían una estatura superior al valor medio tendían a igualarse a este; mientras que aquellos cuyos padres eran muy bajos, tendían a reducir su diferencia respecto a la estatura media; es decir, “regresaban” al promedio. El término lineal es utilizado para distinguir de las demás técnicas de regresión, queemplean modelos basados en cualquier función matemática, como por ejemplo cuadráticas, cúbicas, exponenciales, etc.

Uno de los métodos más empleados para definir el modelo (ecuación lineal) de regresión es el método de mínimos cuadrados, el cual fue propuesto por Legendre en 1805 y Gauss en 1809. El término “mínimos cuadrados” proviene de la descripción dada por Legendre “moindres carrés”.La regresión lineal permite determinar el grado de dependencia de las series de valores X e Y, prediciendo el valor y estimado que se obtendría para un valor x que no esté en la distribución.
En la industria tiene aplicación para investigar la relación entre el rendimiento de la producción y uno o más factores del (o de los) que depende, como la Temperatura, la humedad ambiental, la presión, lacantidad de insumos, etc. con base en este análisis se puede pronosticar el comportamiento de una variable que se desea estimar.
En muchos problemas hay dos o más variables inherentemente relacionadas, y es necesario explorar la naturaleza de esta relación. El análisis de regresión puede emplearse por ejemplo para construir un modelo que exprese el rendimiento como una función de la temperatura.Este modelo puede utilizarse luego para predecir el rendimiento en un nivel determinado de temperatura. También puede emplearse con propósitos de optimización o control del proceso.
La Regresión Lineal es una técnica estadística utilizada para estudiar relación entre variables, esta puede utilizarse en diversas disciplinas, a continuación señalo algunos ejemplos para con la finalidad de entenderde mejor forma como poder aplicarla.

Química
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