O erro padrão da estimativa, representado pelo "S" na regressão linear, é uma medida útil, mas não dispensa a análise de resíduos. Ambos são importantes, mas desempenham papéis diferentes na validação do modelo de regressão.
O erro padrão da estimativa, representado pelo "S" na regressão linear, é uma medida útil, mas não dispensa a análise de resíduos. Ambos são importantes, mas desempenham papéis diferentes na validação do modelo de regressão.
O R-quadrado recebe toda a atenção quando se trata de determinar quão bem um modelo linear se ajusta aos dados. No entanto, afirmei anteriormente que o R-quadrado é sobrevalorizado. Será que existe uma estatística de adequação do ajuste diferente que possa ser mais útil? Com certeza! Hoje, vou mostrar uma estatística de regressão extremamente subestimada: S, ou o erro padrão da regressão. O S fornece informações importantes que o R-quadrado não fornece.
A Regressão Linear Simples é o modelo matemático que pode explicar a dependência entre a variável de entrada (x) e a variável de saída (Y), considerando que apenas duas variáveis estarão envolvidas.
A todo momento nas organizações tomamos decisões as quais devem ser bem pensadas e analisadas para evitar que tenham impacto negativo na empresa e nas pessoas. Devemos contar com o apoio da tecnologia e de metodologia através de dados. Atualmente temos uma infinidade de dados disponíveis, no entanto saber usá-los da melhor forma faz toda a diferença.
PDCA é uma metodologia que tem o objetivo de promover a melhoria contínua de algo, seja um processo, produto ou serviço. O PDCA é conhecido como um ciclo porque consiste na aplicação de 4 etapas, que são executadas subsequentemente umas às outras. Quando estamos na última etapa é o momento de ver o que deu certo, o que deu errado e replanejarmos, iniciando um novo ciclo de melhoria. É composto por 4 etapas: 1. Plan: Planejar; 2. Do: fazer; 3. Check: checar ou monitorar, medir; 4. Act: agir, uma das principais etapas do ciclo.
Processos são atividades que têm relação entre si e têm como objetivo a transformação de insumos, isto é, as entradas, em produtos, que são as saídas. Um processo inteligente busca mais do que apenas as entregas: a preocupação é com a qualidade delas e a boa utilização dos recursos da empresa. Eficiência é o nome do jogo. Os processos inteligentes são lean visando a otimização das atividades para que a empresa se torne mais competitiva e consiga fazer tudo da melhor maneira possível.