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Tratamiento de Puntos Atípicos en Series de Tiempo con R Software

puntos atípicos r software

Los puntos atípicos (también denominados puntos aberrantes o outliers) siempre son un problema al momento de querer ajustar una serie de tiempo, o querer hacer predicciones para valores futuros. Recordamos al lector que una serie de tiempo se define como un conjunto de valores observados en un horizonte de tiempo y cumplen con ser equidistantes […]

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Cómo se relaciona el Coeficiente de Correlación de Pearson (r) y el Coeficiente de Determinación r Cuadrado (r²)

Correlación de Pearson

El coeficiente de correlación de Pearson o r es una prueba estadística que permite analizar la relación entre dos variables medidas en un nivel por intervalos o de razón, donde r mide el grado de asociación lineal entre dos variables X e Y. La prueba en sí no considera a una como independiente y a otra como dependiente, […]

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Ejemplo de Gráfica de Control P o de Proporciones en el Control Estadístico de Procesos

gráfica p

La gráfica de control de proporciones o gráfica p corresponde a una herramienta del Control Estadístico de Procesos (CEP) utilizada particularmente en la evaluación del cumplimiento de determinadas características del producto que son fáciles de evaluar (con frecuencia mediante inspección visual) asumiendo sólo 2 valores posibles: “cumple” o “no cumple”, “aprobado” o “no aprobado”, etc. Utilizar […]

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Ejemplo de Gráfica de Promedios y Gráfica de Rangos en el Control Estadístico de Procesos

gráfica de promedios y rangos

El Control Estadístico de Procesos (CEP) es una metodología que da la confianza estadística de que un componente está dentro de una tolerancia sin tener la necesidad de medir cada componente. Como su nombre lo sugiere es un control del proceso (no del producto) y es un indicador más que una solución. En este contexto […]

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Cómo ajustar una Función de Probabilidad Teórica a una serie de datos Empíricos

ajustar distribución easyfit

En el análisis del comportamiento de una línea de espera se suele considerar  la premisa de que el tiempo entre llegada de los clientes se distribuye exponencial con parámetro lambda (λ). Si bien esta presunción es válida en muchas situaciones es conveniente realizar un diagnóstico de dicha situación a través de test estadísticos ad hoc. […]

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