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La experimentación es una actividad frecuente en las industrias y la mayoría de los ingenieros, emplean diseños de experimentos clásicos que requieren una gran recopilación de datos, tiempo y esfuerzo para su análisis. Puede que estás técnicas sean eficientes, pero carecen de la fase exploratoria de datos, donde se realiza la generación de ideas y las posibles causas. Por lo tanto, en la resolución de problemas es mejor primero encontrar la causa del problema y luego decidir qué hacer para solucionarlo en lugar de ir directamente a la modelación y análisis de datos. Las técnicas de EDA (Exploratory Data Analysis) analizadas en la presente investigación, forman parte de un sistema con 2 fases, la fase exploratoria es conocida como "generación de pistas". Cada una de las técnicas equivalente se describen para, posteriormente, realizar el estudio comparativo entre herramientas estadísticas de EDA contra las herramientas clásicas equivalentes para determinar que pruebas se desempeñan mejor que otras en ciertos casos.
Info autore
Leticia Nieto Maldonado. Egresada de Ingeniería Bioquímica y con maestría en Ingeniería Industrial en el Instituto Tecnológico de Celaya, plantel del Tecnológico Nacional de México, dónde su tesis de maestría y área de interés fueron enfocadas en la estadística aplicada.
