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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

La relación entre el rendimiento de pruebas (X) y el desperdicio (Y) en el proceso de manufactura de tarjetas electrónicas es **inversa y fuerte**. Esto se evidencia tanto en el diagrama de dispersión como en el coeficiente de correlación.

1. **Diagrama de dispersión**: Muestra una tendencia negativa, es decir, a medida que el rendimiento aumenta, el desperdicio tiende a disminuir.
  
2. **Coeficiente de correlación**: El valor calculado es \(-0.876\), lo que indica una fuerte correlación negativa. Esto significa que hay una fuerte tendencia de que un mayor rendimiento de pruebas se asocia con un menor desperdicio.

¿Te gustaría que profundice en algún aspecto de este análisis?

### Preguntas Relacionadas:
1. ¿Cómo se interpreta un coeficiente de correlación cercano a -1?
2. ¿Qué otras pruebas estadísticas podrían confirmar la relación entre estas variables?
3. ¿Qué podría representar una correlación positiva en un contexto de manufactura?
4. ¿Cómo afectaría un cambio en la dispersión de los datos al coeficiente de correlación?
5. ¿Qué técnicas de regresión podrían usarse para modelar la relación entre X y Y?
6. ¿Existen otros factores que podrían influir en el desperdicio además del rendimiento?
7. ¿Cómo se podría reducir el desperdicio basado en esta relación inversa?
8. ¿Qué significa una correlación débil o nula en términos de mejora del proceso?

### Tip:
El análisis de correlación es útil para identificar relaciones, pero es importante recordar que correlación no implica causalidad.

Explore the relationship between yield (X) and scrap (Y) in electronics manufacturing. Understand the strong inverse correlation shown by scatter plot and correlation coefficient (-0.876). Learn statistical techniques to confirm this relationship and implications for process improvement.

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