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 En un proceso de manufactura de tarjetas electrónicas se quiere investigar la relación entre X: 
rendimiento de pruebas (yield), y Y: desperdicio (scrap). Los datos obtenidos son los siguientes.
¿Qué tipo de relación existe entre las variables? Apóyese en un diagrama de dispersión y el coeficiente 
de correlación.                                                            

Para analizar la relación entre las variables X (rendimiento de pruebas) y Y (desperdicio), seguiremos los siguientes pasos:

### 1. Diagrama de Dispersión
Primero, vamos a graficar los datos proporcionados para visualizar la relación entre el rendimiento de pruebas y el desperdicio.

### 2. Cálculo del Coeficiente de Correlación (r)
El coeficiente de correlación nos permitirá cuantificar la relación entre las dos variables, ayudando a determinar si es positiva, negativa o si no existe una correlación significativa.

Voy a realizar el análisis de estos pasos a continuación.Parece que hay un problema con los datos proporcionados. Los vectores \( X \) y \( Y \) no tienen el mismo tamaño, lo que provoca un error al intentar crear el diagrama de dispersión.

Para solucionar este problema, verificaré la cantidad de datos en cada conjunto y luego ajustaré el análisis de acuerdo a los datos correctos.Los vectores \( X \) y \( Y \) tienen diferentes tamaños: \( X \) tiene 19 valores, mientras que \( Y \) tiene 20 valores. Esto indica que hay un dato adicional en \( Y \) o que falta uno en \( X \).

Para corregir esto, necesitamos ajustar los datos, eliminando o agregando un valor para que ambos conjuntos de datos tengan el mismo tamaño. 

Por favor, revisa los datos y proporciona la corrección necesaria, o dime si prefieres que elimine el último valor de \( Y \) para igualar el tamaño de los vectores.

Explore the relationship between yield (X) and scrap (Y) in electronics manufacturing using scatter plots and the Pearson correlation coefficient. Learn how to quantify the correlation and interpret its significance.

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