ANALISIS DE REGRESION LINEAL  

El  gerente  de producción    de GROBERSAC opina que las perdidas ocasionadas (soles) debido a las fallas  en  el  proceso de producción,  depende del tiempo  de  paro  (minutos)  ocasionadas  por  las fallas. Sin embargo, el presidente de la compañía no está de acuerdo y ha solicitado pruebas.

• PERDIDAS OCACIONADAS = F(tiempo de paro)SUPUESTOS DE NORMALIDADH0: los residuos se distribuyen normalmenteH1: los residuos no se distribuyen normalmenteα:0.01

P-valor=0.018  > α:0.01      NRHo (ACEPTA LA Ho)A un nivel de significación del 1% los residuos se distribuyen en forma normal.

• SUPUESTO DE INDEPENDENCIA DE LOS ERRORESH0:  los residuos son independiente (no existe autocorrelación)H1:  los residuos no son independiente (existe autocorrelación)                    α:0.01

Dado que el valor estadístico Durbin –Watson está entre 1 y 3, podemos afirmar que los residuos del modelo de regresión lineal simple son independientes.

ECUACION ESTIMADA   

PERDIDAS OCACIONADAS (soles) = -9.61 + 10.8307(TIEMPO DE PARO)(minutos)

coeficiente de intercepto: -9.61    tiempo de paro es cero 

Coeficiente de regresión:10.8307   si aumentamos en tiempo de paro  entonces las perdidas aumentaran.

• VALIDACION DEL MODELO• Ho: B1=0 (no existe relación lineal)• H1: B1≠0 (existe relación lineal)• α:0.01

         P-valor=0.000 < α:0.01  Rho (acepta la H1)• A un nivel de significacion del 1% si existe relacion lineal entre las PERDIDAS OCACIONADAS (soles) y el TIEMPO DE PARO(minutos) .  MODELO VALIDO

• ANALISANDO EL COEFICIENTE DE DETERMINACION(R²)

El 99.44% de la variabilidad de las perdidas se debe al numero de minutos del tiempo de paro en el proceso de producción. Quedando un 0.56 no explicado para el modelo.

• ANALISIS DE REGRESION NO LINEAL• El  gerente  de  producción  de  la  compañía GROBERSAC  ha  solicitado  la  creación  de  un modelo de regresión para estimar la producción de  válvulas    en  base  al  tiempo  de  producción. Sin  embargo,  al  realizarse  el  diagrama  de dispersión se obtuvo el siguiente gráfico: 

Modelo Ecuación de regresión

Transformación apropiada

R²Coefi 

determin

PRIO

Exponencial  76.87% 2

Potencia     84.96% 1

Cuadrática    

63.18.% 3

xBBoy 1lnln

xBBoy ln1lnln

xey 10ˆ

10ˆ xy

2210ˆ xxy

2210ˆ xxy

VALIDACION  DE  MODELO  POTENCIAHo:  β1=0    no  existe  relación  potenciaHo:  β1≠0      existe  relación  potenciaα:0.05P-valor=0.000  <  α:0.05  Rho  (acepta  la H1)

• ECUACION ESTIMADA•  •     Ln Y = -0.348 + 0.9452 Ln X•  •  • COEFICIENTE DE DETERMINACION• R² = 84.96%     existe un 84.96% de variabilidad de producción de válvulas debido al tiempo neto de producción, quedando un 15.04% no explicado por el modelo.

ANALISIS DE REGRESION LINEAL MULTIPLE GROBERSAC desea modelar la producción en soles  en función del , tiempo de paro en minutos, válvulas entregadas por turno.

 

MODELO PASO A PASO        NORMALIDAD DE LOS ERRORESH0: los residuos se distribuyen normalmenteH1: los residuos no se distribuyen normalmenteα:0.05 P-valor= 0.01  < α:0.05  Rho (ACEPTA H1) LOS RESIDUOS NO SE DISTRIBUYEN NORMALMENTE

• INDEPENDENCIA DE LOS ERRORESH0: los residuos son independientesH1: los residuos no son independiente                    α:0.05D-W=1.50204     se encuentra en el intervalo de (1-3)Existe independencia de los residuos

• MULTICOLINEALIDAD ( NO CORRELACIÓN)

 VIF= 2.61 < 4   NO ESXISTE MULTICOLINEALIDAD ENTRE EL TIEMPO DE PARO Y LAS VALVULAS ENTREGADAS.

ECUACIÓN DE REGRESIÓN

LOST PRODUCTION (soles)-Y =                                                                                                            -376.7 + 11.640 TIEMPO DE PARO (min)+ 1.715 VALVULAS ENTREGAS X TURNO