Estadistica 1

ESTADISTICA II.

OBJETIVO:
Analizará y aplicará técnicas de regresión y diseño experimental, con el objeto de tomar decisiones para analizar, evaluar y mejorar procesos de producción de bienes y servicios.

PROGRAMA
I Regresión lineal simple y múltiple
1.1. Regresión Lineal simple
1.2. Prueba de hipótesis en la regresión lineal simple
1.3. Calidad del ajuste en regresión lineal simple1.4. Estimación y predicción por intervalo en regresión lineal simple
1.5. Regresión lineal múltiple
1.6. Pruebas de hipótesis en regresión lineal múltiple
1.7. Intervalos de confianza y predicción en regresión múltiple

II Diseño de experimentos de un factor
2.1. Familia de diseños para comparar tratamientos
2.2. Diseño complementario al azar y ANOVA
2.3. Comparaciones o pruebas de rangosmúltiples
2.4. Verificación de los supuestos del modelo
2.5. Elección del tamaño de la muestra

III Diseño de bloques
3.1. Diseños en bloques completos al azar.
3.2. Diseño en cuadrado latino
3.3. Diseño en cuadrado grecolatino

IV Introducción a los diseños factoriales
4.1. Conceptos básicos en diseños factoriales
4.2. Diseños factoriales con dos factores
4.3. Diseños factoriales contres factores
4.4. Diseño factorial general
4.5. Modelos de efectos aleatorios

Fuentes de Información:
1ANÁLISIS Y DISEÑO DE EXPERIMENTOS.
GUTIÉRREZ P. HUMBERTO Y DE LA VARA, S. ROMÁN.
Mc GRAW HILL (2003)
2 PROBABILIDAD Y ETADISTICA PARA INGENIERIA Y ADMINISTRACION.
HINES, WILLIAM W. Y DOUGLAS C. MONTGOMERY.
ED. CECSA. (1986)
3 APPLIED REGRESSION ANALYSIS.
DRAPER, N. R. Y H.SMITH.
EDT. WILEY, 2ª ED. (1981)
4 INTRODUCTION TO LINEAR REGRESSION ANALYSIS.
MONTGOMERY, DOUGLAS C. Y ELIZABETH A. PECK.
EDT. WILEY (1982).
5 PROBABILILITY AND STATISTICS FOR ENGINEERS ANDSCIENTEISTS.
WALPOLE, RONALD EE. Y RAYMOND H. MYERS.
EDT. COLLER MACMILLAN 2ª (1978)
6 INTRODUCTION TO OPERATIONS RESEARCH.
GILLETT, BILLY E.
EDT. MC GRAW-HILL. (1976)
7 FITTING ECUATIONS TO DATADANIEL, C. Y F.S. WOOD WILEY (1980)
8 DESIGN AND ANALISIS OF EXPERIMENTS.
MONTGOMERY, DOUGLAS C.
EDT. WILEY, 2ª (1978)
9 STATISTICS FOR EXPERIMENTS.
BOX, GEORGE E. P., HUNTER, WILLIAM G.,
EDT. WILEY. (1978)
10 FUNDAMENTAL CONCEPSTS IN THE DESIGN OF EXPERIMENTS.
HICKSS, CHARLES R.
11 STATISTICAL DESING AND ANALYSIS OF EXPERIMENTS WITH APLICACTIONS TO ENGINEERING AND SCIENCE.
MASON, R. L.,GUNST, R. F. Y J. L. HESS.
EDT. WILEY. (1989).

I.I REGRESION LINEAL SIMPLE

Análisis que tiene por objetivo estimar el valor de de una variable a través de otra, mediante métodos estadísticos, utilizando datos observados de eventos similares ya ocurrido.
El término regresión lineal implica que el valor medio que toma Y variable dependiente dado un valor X variable independiente (µ y/x),esta linealmente relacionado por la ecuación de regresión lineal poblacional:
µ y/x =  + βx
donde los coeficientes de regresión y son parámetros que deben estimarse a partir de los datos muéstrales. Si a y b representan esta estimación respectivamente, se puede entonces estimar por Ŷ de la regresión muestral o de la línea de regresión ajustada.
Ŷ= a + bx
donde:
a= el valor de la ordenada alorigen.
b= el valor de la pendiente de la recta.

La regresión tiene muchas aplicaciones. Tal vez el objetivo principal sea únicamente conocer si Y depende de X. O bien, la meta podría ser la curva de regresión. Otros tienen el interés en el error en Y de un experimento después de hacer ajustes por el efecto de una variable relacionada X. Algún investigador tiene una teoría acerca de causa yefecto y utiliza la regresión para probar su teoría. Para satisfacer estas diversas necesidades habrá que emprender una amplia descripción de los métodos de regresión.

Análisis de correlación. Técnica que determina la fuerza con que las variables están relacionadas.

Coeficiente de correlación. Determina el porcentaje de valores que toma la variable dependiente Y, que son explicados por la...