Analisis De Datos
Páginas: 20 (4827 palabras)
Publicado: 27 de septiembre de 2012
Contenido
I. Introducción 2
II. Justificación 3
III. Problema (valor de casa) 4
IV. Problema (admisión a salón de juegos) 6
V. Problema (reducción de crímenes) 7
VI. Problema (uso de fertilizantes) 8
VII. Problema (impuesto predial) 9
VIII. Problema (renta interna) 10
IX. Problema (inversión) 11
X. Problema (juegos) 12
XI. Problema (ventas) 13
XII. Problema (plantasquímicas) 14
XIII. Problema (mpg) 15
XIV. Problema (licores) 16
XV. Problema (hipertention) 17
XVI. Problema (treatments) 18
XVII. Problema (manufacturing) 19
XVIII. Conclusiones y Recomendaciones 20
XIX. Software 21
XX. Bibliografia 22
Introducción
El objetivo de este trabajo es entender los problemas de regresión lineal los cuales encontramos en los libros: “appliedstatistics and probability for engineers” y “estadística aplicada a los negocios y la economía”
Justificación
Problema (valor de casa)
|valores de la tierra |costo de la casa |
|7 |67 |
|6.9 |63 |
|5.5 |60 |
|3.7 |54|
|5.9 |58 |
|3.8 |36 |
|8.9 |76 |
|9.6 |87 |
|9.9 |89 |
|10 |92 |
Regresión Simple - costo de la casa vs. Valores de la tierraVariable dependiente: costo de la casa
Variable independiente: valores de la tierra
Lineal: Y = a + b*X
Tabla 1 Coeficientes
| |Mínimos Cuadrados |Estándar |Estadístico | |
|Parámetro |Estimado |Error |T |Valor-P |
|Intercepto |17.8546 |5.66533 |3.15155 |0.0136 ||Pendiente |7.07099 |0.757617 |9.33319 |0.0000 |
Tabla 2 Análisis de Varianza
|Fuente |Suma de Cuadrados |Gl |Cuadrado Medio |Razón-F |Valor-P |
|Modelo |2611.74 |1 |2611.74 |87.11 |0.0000 |
|Residuo |239.861 |8 |29.9826| | |
|Total (Corr.) |2851.6 |9 | | | |
Coeficiente de Correlación = 0.957019
R-cuadrada = 91.5886 porciento
R-cuadrado (ajustado para g.l.) = 90.5371 porciento
Error estándar del est. = 5.47564
Error absoluto medio = 3.81599
Estadístico Durbin-Watson = 1.44156(P=0.0992)
Autocorrelación de residuos en retraso 1 = 0.254357
El StatAdvisor
La salida muestra los resultados de ajustar un modelo lineal para describir la relación entre costo de la casa y valores de la tierr. La ecuación del modelo ajustado es
costo de la casa = 17.8546 + 7.07099*valores de la tierr
Puesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0.05, existe unarelación estadísticamente significativa entre costo de la casa y valores de la tierr con un nivel de confianza del 95.0%.
El estadístico R-Cuadrada indica que el modelo ajustado explica 91.5886% de la variabilidad en costo de la casa. El coeficiente de correlación es igual a 0.957019, indicando una relación relativamente fuerte entre las variables. El error estándar del estimado indica que ladesviación estándar de los residuos es 5.47564. Este valor puede usarse para construir límites de predicción para nuevas observaciones, seleccionando la opción de Pronósticos del menú de texto.
El error absoluto medio (MAE) de 3.81599 es el valor promedio de los residuos. El estadístico de Durbin-Watson (DW) examina los residuos para determinar si hay alguna correlación significativa...
I. Introducción 2
II. Justificación 3
III. Problema (valor de casa) 4
IV. Problema (admisión a salón de juegos) 6
V. Problema (reducción de crímenes) 7
VI. Problema (uso de fertilizantes) 8
VII. Problema (impuesto predial) 9
VIII. Problema (renta interna) 10
IX. Problema (inversión) 11
X. Problema (juegos) 12
XI. Problema (ventas) 13
XII. Problema (plantasquímicas) 14
XIII. Problema (mpg) 15
XIV. Problema (licores) 16
XV. Problema (hipertention) 17
XVI. Problema (treatments) 18
XVII. Problema (manufacturing) 19
XVIII. Conclusiones y Recomendaciones 20
XIX. Software 21
XX. Bibliografia 22
Introducción
El objetivo de este trabajo es entender los problemas de regresión lineal los cuales encontramos en los libros: “appliedstatistics and probability for engineers” y “estadística aplicada a los negocios y la economía”
Justificación
Problema (valor de casa)
|valores de la tierra |costo de la casa |
|7 |67 |
|6.9 |63 |
|5.5 |60 |
|3.7 |54|
|5.9 |58 |
|3.8 |36 |
|8.9 |76 |
|9.6 |87 |
|9.9 |89 |
|10 |92 |
Regresión Simple - costo de la casa vs. Valores de la tierraVariable dependiente: costo de la casa
Variable independiente: valores de la tierra
Lineal: Y = a + b*X
Tabla 1 Coeficientes
| |Mínimos Cuadrados |Estándar |Estadístico | |
|Parámetro |Estimado |Error |T |Valor-P |
|Intercepto |17.8546 |5.66533 |3.15155 |0.0136 ||Pendiente |7.07099 |0.757617 |9.33319 |0.0000 |
Tabla 2 Análisis de Varianza
|Fuente |Suma de Cuadrados |Gl |Cuadrado Medio |Razón-F |Valor-P |
|Modelo |2611.74 |1 |2611.74 |87.11 |0.0000 |
|Residuo |239.861 |8 |29.9826| | |
|Total (Corr.) |2851.6 |9 | | | |
Coeficiente de Correlación = 0.957019
R-cuadrada = 91.5886 porciento
R-cuadrado (ajustado para g.l.) = 90.5371 porciento
Error estándar del est. = 5.47564
Error absoluto medio = 3.81599
Estadístico Durbin-Watson = 1.44156(P=0.0992)
Autocorrelación de residuos en retraso 1 = 0.254357
El StatAdvisor
La salida muestra los resultados de ajustar un modelo lineal para describir la relación entre costo de la casa y valores de la tierr. La ecuación del modelo ajustado es
costo de la casa = 17.8546 + 7.07099*valores de la tierr
Puesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0.05, existe unarelación estadísticamente significativa entre costo de la casa y valores de la tierr con un nivel de confianza del 95.0%.
El estadístico R-Cuadrada indica que el modelo ajustado explica 91.5886% de la variabilidad en costo de la casa. El coeficiente de correlación es igual a 0.957019, indicando una relación relativamente fuerte entre las variables. El error estándar del estimado indica que ladesviación estándar de los residuos es 5.47564. Este valor puede usarse para construir límites de predicción para nuevas observaciones, seleccionando la opción de Pronósticos del menú de texto.
El error absoluto medio (MAE) de 3.81599 es el valor promedio de los residuos. El estadístico de Durbin-Watson (DW) examina los residuos para determinar si hay alguna correlación significativa...
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