Distribución de datos de Excel

Question

Tengo una máquina que produce bienes por orden de trabajo generada a partir de la base de datos. La cantidad de bienes por orden de trabajo varía de 1 a 5000. Estoy tratando de analizar la eficiencia de la máquina porque creo que mayores órdenes de trabajo no se traducen en una mejor productividad, al menos no para todo tipo de material que estemos utilizando. He generado una cantidad por orden de trabajo y la velocidad de producción promedio (piezas/hora) a partir de la base de datos. Pero no sé cómo ponerlos en un gráfico de distribución. Quiero poner la cantidad por orden de trabajo en el eje x y la velocidad en el eje y para poder ver qué cantidad proporciona la tasa de producción más rápida. ¿Hay alguna forma de hacer eso?

Answer 1

Cariño mío,

1. Supongamos que en la columna A ingresó "Cantidad por orden de trabajo" y en la columna B "Velocidad de producción promedio".

2. Seleccione los datos de la Columna A y B

3. Vaya a Insertar y seleccione Gráfico de dispersión
4. Verá un diagrama de dispersión de los puntos trazados.
5. La regla es: si hay una amplia dispersión en el gráfico, entonces no hay correlación, pero si los puntos están cerca y forman una tendencia ascendente o descendente, entonces sí hay una relación.
6. Si la tendencia es alcista; implica correlación positiva: entonces, si X aumenta, Y aumenta y si X disminuye, Y también disminuye.

7. Si la tendencia es a la baja; implica correlación negativa: entonces, si X aumenta, Y disminuye y si X disminuye, Y aumenta.

8. Para obtener los valores cuantitativos de la relación, puede encontrar el coeficiente de correlación de Karl Pearson (r) insertando la fórmula:

Seleccione una celda Ingrese la fórmula: =CORREL(A2:A100, B2:B100) Obtendrá un valor de r. Si obtiene r=1 o -1, entonces existe una correlación positiva o negativa perfecta.

En su caso, supongo que el valor de r puede ser de alrededor de -0,85, según su explicación, que dice que r al cuadrado, es decir. (-.85)^2 = 0.7256 lo que indica que en el 73 % de los casos la velocidad de producción se reduce cuando aumenta el tamaño del pedido.

Mediante la teoría de las líneas de regresión también se puede ajustar una ecuación a los datos dados y también se puede probar la importancia de la prueba.