La última actualización de Minitab Express introduce nuevas herramientas estadísticas y distribuciones adicinales.

Minitab Express 1.4, una actualización de la más reciente versión de este paquete de software estadístico para la introducción en la estadística, añade nuevos análisis y funcionalidades de regresión.

“Estamos encantados de proporcionar a los departamentos de negocios e ingeniería las herramientas que necesitan para preparar a los estudiantes para un mundo basado en los datos," dice Michelle Paret, Director de marketing de producto.

Con su amigable interfaz y sus intuitivos menús diseñados para complementar los principales libros de texto, los alumnos pueden utilizar Minitab Express en su Mac o PC para analizar rápidamente e interpretar sus datos—beneficios que continúan en la última versión, que además incluye análisis de…

por Eston Martz

Cualquiera que sea la industria en la que Vd. esté, va a necesitar comprar suministros. Si es un impresor necesitará comprar tintas, varios tipos de equipos de impresión y papel. Si está en producción, necesitará obtener piezas que no fabrique por sí mismo.

Pero ¿cómo saber que está realizando la elección correcta cuando dispone de múltiples proveedores que rivalizan para cumplir su pedido? ¿Cómo puede estar seguro de que está escogiendo al fabricante con la mejor calidad, o eliminando al proveedor cuyos productos no alcanzan sus expectativas?

Vamos a ver un ejemplo de producción en el ámbito de la automoción para ver como podemos utilizar los datos para tomar una decisión informada sobre las opciones.

 

Los análisis de regresión generan una ecuación que describe la relación entre una o más variables predictoras y la variable de respuesta. Después de utilizar Minitab Statistical Software para ajustar un modelo de regresión, y verificar el ajuste comprobando los gráficos de residuos, se querrá interpretar los resultados. A continuación veremos cómo interpretar los p-valores y los coeficientes que aparecen en la salida de un análisis de regresión lineal.

¿Cómo interpreto los P-valores en el análisis de regresión lineal?

El p-valor para cada término comprueba la hipótesis nula de que el coeficiente es igual a cero (no tiene efecto). Un p-valor bajo (< 0.05) indica que puedes rechazar la hipótesis nula. En otras palabras, un predictor que tenga un p-valor bajo es probable que tenga una adición significativa a su modelo porque los…

Antes de unirme a Minitab, trabajé durante muchos años como escritor y editor en el Colegio Estatal de Pensilvania de Ciencias de la Agricultura. Escribía frecuentemente sobre ciencias alimentarias y, en particular, sobre seguridad alimentaria, ya que tenía que realizar informes regularmente sobre las investigaciones que se estaban llevando a cabo por los expertos en seguridad alimentaria del Estado de Pensilvania, y también editaba materiales para los cursos y boletines para profesionales y consumidores sobre como asegurar que disponían de una alimentación sana.

Después de unirme a Minitab y estár más familiarizado con los métodos de calidad basados en los datos como Seis Sigma, me sorprendió lo poco frecuentemente que algunas de las potentes herramientas de calidad típicas en muchas industrias son utilizaas en el trabajo de la seguridad…