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Vale resaltar que en esta ventana, las medidas mostradas son solo las medidas para las cuales ya fueron definido las desviación estándar, o sea, si hay interés en calcular la varianza y/o la media cuadrática de alguna medida, primeramente se debe definir una medida que sea la desviación estándar de esta.
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Figura 3: |
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Medidas derivadas: Varianza y Media Cuadrática |
Algunas de estas nuevas funciones también están implementadas en el módulo Browser o sea, O3 Performance Suite permite que a través del módulo Browser el propio usuario construya sus estadísticas básicas.
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Si esto es posible entonces para obtener la desviación estándar poblacional hacemos:
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Figura 4. Desviación Estándar |
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Poblacional |
Si nuestro interés es estudiar la variabilidad de cada uno de los vinos del tipo corte, la función desviación estándar poblacional deberá ser definida como DesEstP([this]) o DesEstP([group]). De esta forma obtenemos los mismo resultados presentados en la figura (2).
Con la flexibilidad ofrecida por O3 Performance Suite permitiendo trabajar con estas funciones estadísticas a nivel de Browser hace con que los usuarios puedan seguir analizando sus datos desde otras perspectivas.
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Para este análisis, en Browser seleccionamos los vinos tipo Tannat y elegimos el nivel de trimestre para la fecha. En seguida hacemos A partir de esto, hacer la gráfica de dispersión XY:
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Figura 7: Gráfica de dispersión XY - Venta Bruta x |
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Costo |
Observando esta gráfica (Figura 7) vemos que la hipótesis planteada no se esta cumpliendo ya que la tendencia mostrada reta.
Ya que la tendencia es claramente una función lineal se puede ajustar una reta a este conjunto de datos:
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Figura 8: Ajuste de una función lineal |
Para que sean mostrados los parámetro de la reta ajustada utilizamos la opción "Mostrar Correlación" obteniendo así la figura abajo:
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Figura 9: Mostrar los parámetros de la reta ajustada |
Las características propias de herramientas OLAP como es el caso de O3 Perfomance Suite para hacer análisis sobre distintas perspectivas nos permite seguir analizando este conjunto de datos de una forma muy amigable.Por ejemplo si nuestro interés además de los análisis de los datos a nivel de trimestres, hay interés en saber si estas mismas tendencias sobre las ventas de los vinos se mantienen a nivel a largo de los meses, es suficiente cambiar el nivel de análisis de la dimensión fecha. Así podríamos seguir los con análisis intentando contestar varias inquietudes a cerca de este mismo conjunto de datos.
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