τ SDT

1 300 1 1.2 410 1000 1200 29102 280 0.95 1.6 420 950 1600 32503 310 1.05 1.5 410 1050 1500 32704 320 1 1.7 415 1000 1700 34355 320 0.95 2 405 950 2000 36756 340 1.05 1.9 410 1050 1900 3700

21 20240

periodo TS LC LCS LCI1 2.484 5.841 -0.8732 1 2.484 5.841 -0.8733 2 2.484 5.841 -0.8734 3 2.484 5.841 -0.8735 4 2.484 5.841 -0.8736 2.42 2.484 5.841 -0.873

P1 (kg) P2 (t) P3 (t) P4 (kg)

0 1 2 3 4 5 6 70

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

f(x) = 154 x + 2834.33333333333R² = 0.938804901036758

Column HLinear (Column H)Linear (Column H)

0 1 2 3 4 5 6 7-2-101234567

MONITOREO DE LA SEÑAL DE RASTREO

TSLCLCSLCI

PERIODOS

SEÑ

AL D

E RA

STRE

O

TSP 2.484 promedio divido en el numero de datossigma 1.119 sx en la calculadora

0 1 2 3 4 5 6 7-2-101234567

MONITOREO DE LA SEÑAL DE RASTREO

TSLCLCSLCI

PERIODOS

SEÑ

AL D

E RA

STRE

O

D*T t^2 (ST)^2 D^2 DT^2 coeficiente de correlacion

2910 1 441 8468100 4096576006500 4 105625009810 9 10692900

13740 16 1179922518375 25 1350562522200 36 13690000 0.9689194502314273535 91 68718350

0.28571429

el coeficiente de correlación de Pearson como un índice que puede utilizarse para medir el grado de relación de dos variables siempre y cuando ambas sean cuantitativas

0 1 2 3 4 5 6 7-2-101234567

MONITOREO DE LA SEÑAL DE RASTREO

TSLCLCSLCI

PERIODOS

SEÑ

AL D

E RA

STRE

O

0 1 2 3 4 5 6 7-2-101234567

MONITOREO DE LA SEÑAL DE RASTREO

TSLCLCSLCI

PERIODOS

SEÑ

AL D

E RA

STRE

O

el coeficiente de correlación de Pearson como un índice que puede utilizarse para medir el grado de relación de dos variables siempre y cuando ambas sean cuantitativas