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Ejercicio de correlación
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Ejercicio de correlación

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  • 1. PROCESOS DE PRODUCCION AREA MANUFACTURA PROBABILIDAD Y ESTADISTICA “EJERCICIO DE CORRELACIÓN” PRESENTADO POR: MARIA GUADALUPE RODRIGUEZ MARTHELL 2° CUATRIMESTRE SECCION D PROFESOR: LIC. G. EDGAR MATA ORTIZ
  • 2. EL SIGUIENTE EJERCICIO ES APLICADO A UNA EMPRESA X QUE DESEASABER QUE TANTO LE AFECTA EN SUS VENTAS EL AUMENTO EN LAPUBLICIDAD, YA QUE ESTA INVIRTIENDO EN ELLA Y QUIERE SABER SI ELTOTAL DE GANANCIAS SE VE REFLEJADO EN LAS PÉRDIDAS.A continuación nos muestra una lista de datos x que representa los valores de lapublicidad en la empresa, y por consiguiente, las ventas, que se representan conlos valores de la columna en y. En esta primera etapa de cálculo de correlación,desde un principio podemos hacer una predicción de lo que encontraremos endichos valores y en las circunstancias que estamos representando, si notamos queen nuestros datos x va aumentando y tiende a hacer lo mismo. Dichos valores losaumentamos al cuadrado para reflejar valores más significativos. Multiplicamos xpor y y por consiguiente buscaremos los valores de y testada que nosrepresentara la tendencia en la gráfica. x y xˆ2 yˆ2 xy Ȳ 1216.2 35.6 1479142.44 1267.36 43296.72 -65390.2252 1237.9 38 1532396.41 1444 47040.2 -66556.9473 1239.4 40.2 1536112.36 1616.04 49823.88 -66637.5963 1276.5 41.9 1629452.25 1755.61 53485.35 -68632.3148 1298.1 40.1 1685063.61 1608.01 52053.81 -69793.6603 1337 38.3 1787569 1466.89 51207.1 -71885.1575 1380.3 42.8 1905228.09 1831.84 59076.84 -74213.2251 1398.5 41.4 1955802.25 1713.96 57897.9 -75191.7662 1402.4 40.9 1966725.76 1672.81 57358.16 -75401.4536 1413.3 40.3 1997416.89 1624.09 56955.99 -75987.503 1431.7 39 2049764.89 1521 55836.3 -76976.7973 1466.3 38.6 2150035.69 1489.96 56599.18 -78837.1007 1476.1 38.3 2178871.21 1466.89 56534.63 -79364.0075 1516.6 38.2 2300075.56 1459.24 57934.12 -81541.5303 1556.4 37.2 2422380.96 1383.84 57898.08 -83681.417 1592.4 37.4 2535737.76 1398.76 59555.76 -85616.9928 1595.9 41.7 2546896.81 1738.89 66549.03 -85805.1738 1634.9 40.3 2672898.01 1624.09 65886.47 -87902.0476 1641.6 38.4 2694850.56 1474.56 63037.44 -88262.2798 1676.7 37.2 2811322.89 1383.84 62373.24 -90149.4662 ∑= 28788.2 ∑ = 785.8 ∑= 41837743.4 ∑= 30941.68 ∑= 1130400.2
  • 3. Mediante fórmulas obtenemos los siguientes valores que nos servirán para cálculos que acontinuación se presentan.SCx = ∑ x˄2 ( (∑x)˄2 / n)) -399720.438SCy= ∑y˄2((∑y)˄2/n) -67.598SCxy= ∑xy-((∑x*∑y)/n)-688.178r= SCxy / √SCx*SCyEn elaumento dela y en latabla sinotamos queno estánordenadoslos valores rdebe sermenor a 0.7-0.016102331 correlación débil negativar˄2= 0.028%= 0.000259285A0= ∑x˄2*∑y∑x*∑xy /n∑x˄2(∑x)˄2 - --0.021216297A1=n∑xy-∑x*∑y / n∑x˄2(∑x)˄2 --
  • 4. 53.76599572El error estándar del cálculo:Sy|x = √((∑y˄2A0∑y-A1∑xy)/n-2) -433.2195387Ya cuando tenemos los valores para r y r cuadrada, decidimos si existe correlación o no. En estaempresa notamos que no existe correlación o es moderada, por los tanto obtenemos lassiguientes conclusiones:Para saber que la propuesta del aumento en la publicidad sirvió o no para aumentar las ventas,observamos el valor de r cuadrada, recordando que este valor muestra un número mássignificativo que la r, el cual en este ejercicio muestra un 0.028 %de aumento en las ventas, por lotanto podemos concluir que el método implementado no está sirviendo. Esto puede deberse adiversos factores, como un incorrecto horario de anuncios, un equivocado lugar donde dar aconocer su producto, entre otros factores.La correlación sirve para la mejora de procesos. Y en este ejercicio muestra claramente que noestá mejorando y que hay que buscar otras alternativas para mejorarlo.

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