Modelo de regresión para estimar la materia prima en la producción de mermelada de guayaba

• Reinaldo Díaz Mizos ^[1]
  1. [1] Empresa Agroindustrial Ceballos, Cuba
• Localización: Universidad & ciencia, ISSN-e 2227-2690, Vol. 11, Nº. 3, 2022, págs. 204-218
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Regression model to estimate the raw material in the production of guava marmalade
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    El presente trabajo se realizó para obtener un modelo de estimación de la materia prima e insumos necesarios en la producción de mermelada de guayaba en una industria a través de un modelo de regresión simple de dos variables; en tal sentido se seleccionó todas las producciones del año 2019 de la Mini-Industria “La Candelaria” perteneciente a la CSS “Patricio Sierralta” del municipio Ciro Redondo, Ciego de Ávila - Cuba. Los datos seleccionados fueron: producción de mermelada en kilogramos y kilogramos de guayaba. Seguidamente se formuló el modelo, tomando como variable dependiente, la producción de mermelada (kg) y variable explicativa, el total de kilogramos de guayaba por cada producción. Para este trabajo se usaron los programas informáticos Eviews ver.7.0 e IBM SPSS Statistics 20; con Eviews se obtuvo finalmente el modelo de regresión lineal y además se comprobaron los supuestos del mismo para validar su confiabilidad; con SPSS se calcularon algunos estadísticos para obtener el rendimiento de la pulpa. Se llegó a la conclusión que con el modelo de regresión lineal resultante se puede calcular la cantidad de guayabas y los insumos necesarios en la producción de un número determinado de envases de mermelada ligera de guayaba.

  • English

    The present work was carried out for get an estimation model of the raw material andinputs necessary in the production of guava marmalade in an industry through a simpletwo-variable regression model; In this sense, all the productions of year 2019 of theMini-Industry “La Candelaria” were selected, belonging to CSS Patricio Sierralta of theCiro Redondo municipality, Ciego de Avila – Cuba. The selected data were: production ofmarmalade in kilograms and kilograms of Guava. Then the model was formulated, takingas dependent variable, the production of marmalade (kg) and explanatory variable, the total of kilograms of Guava for each production. For this work, the computer programsEviews ver. 7.0 and IBM SPSS Statistics 20; With Eviews we finally obtained the linearregression model and its assumptions were also checked to validate its reliability; WithSPSS some statistics were calculated to obtain the yield of the pulp. It was concludedthat with the resulting linear regression model, the amount of guava and the necessaryinputs in the production of a certain number of containers of light guava marmalade.