Informamos a los usuarios de las versiones Minitab 17 y Minitab 16 que, en línea con la Política de Soporte de Minitab, que expresa que una versión del software es completamente soportada hasta un año después que la siguiente versión se empieza a distribuir, los servicios de soporte para estas versiones serán modificados a partir del próximo 7 de junio de 2018.

No se ofrecerá ningún tipo de soporte técnico para las licencias individuales de Minitab 16 y en el caso de Minitab 17 solo recibirán soporte en el licenciamiento.

Acceda al soporte y recursos completos con Minitab 18.

 

 

Companion by Minitab® es una extensa plataforma para desarrollar e informar sobre los proyectos de mejora de procesos. Incluye un conjunto de herramientas de escritorio integrado para completar proyectos y un tablero basado en la web que instantáneamente recopila todos los datos del proyecto.

Desde el inicio de cada proyecto, a través de los inormes de las métricas y finanzas clave, Companion permite ver el impacto de los programas demejora con resúmenes automáticos, actualizados al minuto. Companion ayuda a los equipos a completar sus proyectos de forma más rápida y consistente, a la vez que proporciona a todos los participantes la visión necesaria para tomar decisiones críticas para el negocio.

Companion se despliega rápidamente- toda la organización puede estar funcionando en cuestión de días. Los mapas de ruta y las plantillas,…

Por Jim Frost

En análisis de regresión, se desea que el modelo de regresión tenga variables significativas y obtener un valor R2 alto. Esta combinación bajo P valor/alto R2 indica que cambios en los predictores están relacionados con cambios en la variable de respuesta y que el modelo explica mucha de la variabilidad de la respuesta.

Esta combinación parece ir junta de forma natural. Pero ¿qué pasa si tu modelo de regresión tiene variables significativas pero explica poco la variabilidad? Tiene bajos valores P y bajos coeficientes de determinación R2.

A primera vista, esta combinación no tiene sentido. ¿Son los predictores de significancia todavía significativos? ¡Veamos esto!

Comparación de modelos de regresión con bajos y altos valores R2

Es difícil comprender esta situación utilizando únicamente números. La investigación muestra que…

Por Cody Steele

Uno de los conceptos más incomprendidos en estadística es alfa, más formalmente conocido como el nivel de significación. Alpha normalmente se establece antes de realizar un experimento. Cuando el p valor calculado de un test de hipótesis es menor que el nivel de significación (α), los resultados de un experimento son tan poco probables que la explicación más probable es que los resultados se produzcan debido al efecto que se está estudiando. Que los resultados sean poco probables de ocurrir por casualidad es lo que queremos decir con la frase "significación estadística", que no debe confundirse con la significación práctica.

Hubo un bonito ejemplo de lo confuso que puede ser alfa cuando los Institutos Nacionales de Salud cancelaron los ensayos de una vacuna contra el VIH. El titular de US News and World Report dice…

¡Atención! Este sitio usa cookies y tecnologías similares. Si no cambia la configuración de su navegador, usted acepta su uso.