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Examen Parcial 20% Daniela Sánchez Agudelo 20141380 1)El modelo de regresión simple que más se ajusta es doble inverso, y la ecuación es [1]Longitud=1 /( 0,0643989 +0,244573 / Altura) Longitud=En milimetros Altura=alturade la Patelloidaen milimetros a) Para el modelo de regresión lineal tenemos que los coeficientes son los siguientes Longitud=1,36108 +1,99628 Altura Longitud=En milimetros Altura=altura de la Patelloida en milimetros Β1=Cuando la altura aumenta en 1mm la longitud aumenta en 1.99628, en cambio. β0=cuando la altura es 0mm la longitud es 1.36108. El estadístico R-cuadrada=74.615% el cual nos dice que este modelo nos explica este porcentaje de la variabilidad de nuestra variable Y la longitud. El coeficiente de correlación= 0.8638, el cual al ser muy cercano a 1 nos indica que la relación entre estas dos variables es directamente proporcional ósea que al aumentar una la otra aumentará. b) El coeficiente de determinación del modelo lineal dice que este modelo explica solo el 74.615% de este fenómeno Modelo Lineal c) Predicciones Límite Predicción Límite Confianza X Y Inferior Superior Inferior Superior 1,0 3,35737 2,36973 4,34501 2,85182 3,86292 Modelo Ajustado (Doble inverso) Predicciones Límite Predicción Límite Confianza X Y Inferior Superior Inferior Superior 1,0 3,23654 2,8387 3,76407 2,9924 3,52405

Examen Parcial 20

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Examen Parcial 20%Daniela Snchez Agudelo 201413801)El modelo de regresin simple que ms se ajusta es doble inverso, y la ecuacin es [1]

a) Para el modelo de regresin lineal tenemos que los coeficientes son los siguientes

1=Cuando la altura aumenta en 1mm la longitud aumenta en 1.99628, en cambio.0=cuando la altura es 0mm la longitud es 1.36108.El estadstico R-cuadrada=74.615% el cual nos dice que este modelo nos explica este porcentaje de la variabilidad de nuestra variable Y la longitud.El coeficiente de correlacin= 0.8638, el cual al ser muy cercano a 1 nos indica que la relacin entre estas dos variables es directamente proporcional sea que al aumentar una la otra aumentar.b) El coeficiente de determinacin del modelo lineal dice que este modelo explica solo el 74.615% de este fenmenoModelo Linealc) PrediccionesLmitePrediccinLmiteConfianza

XYInferiorSuperiorInferiorSuperior

1,03,357372,369734,345012,851823,86292

Modelo Ajustado (Doble inverso)PrediccionesLmitePrediccinLmiteConfianza

XYInferiorSuperiorInferiorSuperior

1,03,236542,83873,764072,99243,52405

Se puede concluir de estas dos predicciones de estos modelos que el modelo Doble inverso tiene menor margen de error que el modelo lineal por lo tanto la prediccin de Longitud de este es ms acertada.2) A)

El R-cuadrado es 73,4322 porciento Significa que Este modelo ajustado explica el 73.4322 % del fenmeno.0= Cuando la temperatura, la concentracin y el tiempo son 0, el rendimiento es de 48.705.1= Cuando la temperatura es 1C, el Rendimiento aumenta en 1.4922 = Cuando la concentracin aumenta en 1%, El rendimiento disminuye en 0.5635.3= Cuando EL tiempo aumenta en 1 min el rendimiento disminuye en 0.574.b)Inferior 95,0%Superior 95,0%Inferior 95,0%Superior 95%

X1X2X3YError Est.LC para PronsticoLC para la Media

12452328,04954,8133614,685441,413618,572337.5267

El valor del rendimiento seria 28.0495 cuando la temperatura es 12C, Concentracin 45% y Tiempo 23min

3.La universidad que mayor nmero de egresados del programa de Ingeniera Industrial y De Ing. de Sistemas es U2a) el gnero femenino presenta mayores egresados de sistemas y de Ingeniera civilb) En el ao 2004 es donde se present mayor nmero de egresados de Ing. Sistemasc) El programa que mayor sueldo recibe es Ingeniera civil.d) el gnero proveniente del estrato 3 es Femenino