Identificar las variables Variable dependiente (Y): El rendimiento del proceso (cantidad de wozac producida en lb o kg). Variables independientes (X): Factores que podrían influir en el rendimiento. Algunos ejemplos podrían ser: Temperatura de calentamiento (°C). Presión del contenedor (psi). Tiempo de procesamiento (minutos). Cantidad de mezcla química inicial (kg). Concentración de los químicos (%). Velocidad de agitación (rpm). Otros factores relevantes del proceso. 2. Recopilar datos Reunir datos históricos de varias cargas de producción, registrando tanto el rendimiento (Y) como los valores de las variables independientes (X₁, X₂, ..., Xₙ) para cada carga. Asegúrate de que los datos sean precisos y representativos del proceso. 3. Construir el modelo de regresión El modelo de regresión lineal múltiple tiene la forma: Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + ⋯ + β n X n + ϵ Y=β 0 ​ +β 1 ​ X 1 ​ +β 2 ​ X 2 ​ +⋯+β n ​ X n ​ +ϵ Donde: Y Y: Rendimiento del proceso. β 0 β 0 ​ : Intercepto (valor de Y cuando todas las X son cero). β 1 , β 2 , … , β n β 1 ​ ,β 2 ​ ,…,β n ​ : Coeficientes que indican el impacto de cada variable independiente en el rendimiento. X 1 , X 2 , … , X n X 1 ​ ,X 2 ​ ,…,X n ​ : Variables independientes (factores del proceso). ϵ ϵ: Error aleatorio (diferencia entre el valor observado y el predicho). 4. Ajustar el modelo Utiliza software estadístico (como R, Python, Excel, SPSS, etc.) para ajustar el modelo a los datos. El software calculará los coeficientes ( β 0 , β 1 , … , β n β 0 ​

Please keep input under 1000 characters