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Por Eston Martz
La gente puede cometer errores cuando realiza un test de hipótesis con análisis estadísticos. Específicamente, pueden hacer errores de Tipo I o Tipo II.
A medida que se analizan los propios datos y se hacen test de las hipótesis, la comprensión de la diferencia entre los errores de Tipo I y Tipo II se convierte en algo extremadamente importante, porque existe un riesgo de cometer cada tipo de error en cada análisis, y la cantidad del riesgo está bajo nuestro control.
Así que si se está testeando una hipótesis sobre un asunto de seguridad o calidad que podría afectar a la vida de las personas, o un proyecto que podría ahorrar millones de dólares a su negocio, ¿qué tipo de error tendría consecuencias más serias o más costosas? ¿Existe un tipo de error que sea más importante de controlar que otro?
Antes de que…
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Es su programa de mejora, solo que más rápido, más fácil y más visible
Companion by Minitab® es una extensa plataforma para ejecutar y crear informes sobre los proyectos de mejora de procesos. Incluye un conjunto de herramientas de escritorio integrados para completar proyectos y un panel basado en la web que instantáneamente actualizar todos los datos del proyecto.
Desde el inicio de cada proyecto hasta la etapa de informes de las métricas y los datos financieros clave, Companion le permite ver el impacto de su programa de mejora con resúmenes automáticos, al minuto. Companion ayuda a los equipos a completar sus proyectos de forma más rápida y consistente a la vez que proporciona a las partes interesadas una visión profunda para que puedan abordar decisiones críticas para el negocio.
Companion distribuye rápidamente—su organización al…
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Recoger datos es como probar un buen vino —se necesita la cantidad correcta. Con el vino, si el sorbo es demasiado pequeño te aleja de percibir un aroma sutil, pero si es demasiado grande ahoga el paladar. No podemos explicar el tamaño del sorbo que hay que tomar en una cata de vinos, pero cuando se trata de recoger datos, las herramientas de Potencia y Tamaño de la muestra de Minitab pueden decir cuántos datos se necesitarán para estar seguro de los resultados.
Para tomar decisions sensatas basadas en el análisis estadístico es necesario estar seguro de que se puede confiar en los resultados. Esto se puede medir utilizando la potencia estadística—la probabilidad de que la prueba identificará una diferencia significativa o efecto cuando éste realmente exista. La potencia estadística necesaria varía en base a los objetivos y los recursos.…
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La última adquisición añade lo mejor en herramientas de análisis predictivo a la gama de productos y servicios basados en datos de Minitab.
Minitab, Inc., que proporciona software de mejora de calidad a más de 90% de las compañías Fortune 100, ha anunciado hoy que ha adquirido Salford Systems, un proveedor líder de tecnología de análisis avanzado para aprendizaje automático, minería de datos y análisis predictivo.
Para Minitab, la adquisición extiende la misión de la compañía de 45 años de edad de ayudar a las personas a descubrir información valiosa en sus datos proporcionando software excepcional y fácil de usar y un soporte y servicio sin igual. La integración de Salford en el negocio de Minitab beneficiará a los usuarios actuales de productos de ambas compañías y llevará potentes capacidades analíticas a nuevos mercados.
La compra…
