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    Trabajo de Inferencia Estadistica

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    Will Sanmiguel Nuñez
    Este documento presenta tres ejercicios de inferencia estadística que involucran el análisis de regresión lineal simple. El primer ejercicio analiza la relación entre el ingreso y el consumo de 10 empleados, determinando el modelo de regresión, los coeficientes de correlación y determinación, y el consumo esperado para un ingreso dado. El segundo ejercicio estima el valor de autos usados basado en su recorrido, realizando un análisis similar. El tercer ejercicio contiene afirmaciones sobre regresión lineal para ser clas

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    Trabajo de Inferencia Estadistica

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    Will Sanmiguel Nuñez
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    Este documento presenta tres ejercicios de inferencia estadística que involucran el análisis de regresión lineal simple. El primer ejercicio analiza la relación entre el ingreso y el consumo de 10 empleados, determinando el modelo de regresión, los coeficientes de correlación y determinación, y el consumo esperado para un ingreso dado. El segundo ejercicio estima el valor de autos usados basado en su recorrido, realizando un análisis similar. El tercer ejercicio contiene afirmaciones sobre regresión lineal para ser clas

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    Trabajo de Inferencia Estadistica

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    Will Sanmiguel Nuñez
    Este documento presenta tres ejercicios de inferencia estadística que involucran el análisis de regresión lineal simple. El primer ejercicio analiza la relación entre el ingreso y el consumo de 10 empleados, determinando el modelo de regresión, los coeficientes de correlación y determinación, y el consumo esperado para un ingreso dado. El segundo ejercicio estima el valor de autos usados basado en su recorrido, realizando un análisis similar. El tercer ejercicio contiene afirmaciones sobre regresión lineal para ser clas

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    TRABAJO DE INFERENCIA ESTADISTICA

    ESTUDIANTE:

    WILFRIDO NUÑEZ SANMIGUEL : 141810011

    DOCENTE:

    WILFRIDO FERREIRA

    UNIVERSIDAD AUTONOMA DEL CARIBE

    FACULTAD DE INGENIERIA MECANICA

    BARRANQUILLA/ATLANTICO

    27/09/2019
    1. Los siguientes datos corresponden al ingreso en millones de pesos y el
    consumo en ocio de 10 empleados recién graduados de la facultad de ciencias
    económicas.

    EMPLEAD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
    O
    CONSUMO 1.2 1.1 1.5 1.8 1.4 1 1.2 1.9 2.1 2.2
    INGRESO 2.5 2.6 2.7 2.8 3.8 3 3.4 3.5 3.3 3.9
     

    a.       Realice un diagrama d dispersión de los datos, donde se muestre su


    relación

    b.      Determine el modelo de regresión lineal simple

    c.       Determine el coeficiente de correlación y determinación. Explique

    d.      Si el ingreso de un empleado es de 4.5, ¿cuál sería su consumo


    esperado?

    A)

    2.5

    1.5

    0.5

    0
    2.4 2.6 2.8 3 3.2 3.4 3.6 3.8 4
    B)

    Coeficiente Estadístico Probabilida Inferior Superior


      s Error típico t d 95% 95% Inferior 95,0% Superior 95,0%
    -
    Intercepció 0,8342198 1,7744429 2,0729860
    n 0,14927152 8 0,17893547 0,862437 7 2 -1,77444297 2,07298602
    -
    0,2618598 0,1623487 1,0453509
    Variable X 1 0,4415011 5 1,68602063 0,1302783 8 9 -0,16234878 1,04535099

    y = 0,441501104 X + 0,14927152

    Por cada unidad de ingreso el consumo aumenta 0,4415011

    c)

    Estadísticas de la regresión
    Coeficiente de correlación 0,5120293
    múltiple 5
    Coeficiente de determinación 0,2621740
    R^2 5
    0,1699458
    R^2 ajustado 1
    0,3940968
    Error típico 9
    Observaciones 10

    D)

    y = 0,441501104 *4,5 + 0,4415011


    y = 2,428256071

    2. El gerente comercial de una empresa de ventas de carros usados desea


    estimar el valor de un auto de acuerdo a su recorrido, para ello selecciona los
    datos de venta para el auto más vendido modelo 2016, con el fin de poder estimar
    el valor en millones de pesos del auto de acuerdo a su recorrido en miles de
    kilómetros

    AUTO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
    RECORRID 25 24 40 44 26 28 27 28 29 30 24 21 20 28 15
    O
    VALOR 30.5 31 25 23 29 27 26.5 27.2 36 25 32 33 35 28 40
     

    a.       Realice un diagrama d dispersión de los datos, donde se muestre su


    relación

    b.      Determine el modelo de regresión lineal simple

    c.       Determine el coeficiente de correlación y determinación. Explique

    d.      Si el recorrido de un auto modelo 2016 es 20 mil kilómetros ¿cuál sería


    su valor comercial?
    A)

    45

    40

    35

    30

    25

    20

    15

    10

    0
    10 15 20 25 30 35 40 45 50
    Estadístico Probabilida Inferior Superior Inferior Superior
    D)  Coeficientes Error típico t d 95% 95% 95,0% 95,0%
    Intercepció 44,0343939 3,0781432 37,384469 50,684318 37,384469
    n 7 9 14,3055049 2,4741E-09 7 2 7 50,6843182
    - - - -
    0,51910980 0,1093908 - 0,7554344 0,2827851 0,7554344 -
    Variable X 1 3 7 4,74545814 0,00038255 1 9 1 0,28278519

    y= -0,519109803 X + 44,034394

    c)

    Estadísticas de la regresión
    Coeficiente de correlación 0,7962427
    múltiple 7
    Coeficiente de determinación 0,6340025
    R^2 5
    R^2 ajustado 0,6058489
    2,9453039
    Error típico 4
    Observaciones 15

    El % de asociación es algo notable se puede considerar aceptable el modelo

    D)
    y= -0,5191098*20+4,034394
    y=33,6521979

    3. Conteste falso o verdadero a las siguientes afirmaciones. (Justifique)

    a.       El coeficiente de determinación es útil para determinar

    el porcentaje de relación entre las variables (V)

    R/ El coeficiente de determinación, se define como la proporción de la varianza


    Total de la variable explicada por la regresión.

    b.      Entre más cerca de 1 se encuentre R2 la relación es más lineal (V)

    R/ Cuanto más cerca de 1 se sitúe su valor, mayor será el ajuste del modelo

    a la variable que estamos intentando explicar y su valor sera mas fiable por ende
    lineal

    c.       El modelo de regresión lineal el coeficiente indica la pendiente de la recta (F)

    R/ es falso porque, la recta denominada pendiente es la inclinación de la recta, 

    es decir, es el incremento que se produce en la variable Y cuando la variable X


    aumenta una unidad.

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