Beneficios sociales y tecnologicos

Un fabricante de pantalones de mezclilla sabe que un presupuesto considerable para anunciar en televisión su producto, crea una demanda de este entre los compradores de los almacenes. La siguiente tabla muestra las cantidades (en miles de $) que se gastan en anunciar la línea de otoño y el número de unidades (en miles) vendidas.
Año | Cantidad en miles de $gastada en publicidadportelevisión | Numero de pantalonesvendidos |
1993 | 50 | 45 |
1994 | 65 | 60 |
1995 | 75 | 80 |
1996 | 100 | 95 |
1997 | 125 | 120 |
1998 | 140 | 150 |
1999 | 170 | 145 |
2000 | 195 | 190 |

Con los datos anteriores obtener:
a) Diagrama de dispersión
b) El modelo
c) Pronostique la cantidad de pantalones que ha de vender con gastos de publicidad de 140
d) Error estándar(que nos representa)
e) Coeficiente de determinación (que nos representa) y de acuerdo al dato obtenido cual es su conclusión
f) Coeficiente de correlación y conclusión
De acuerdo a los datos de este ejemplo primeramente nosotros tenemos que conocer lo que es la variable de respuesta así como la variable explicativa esto con la finalidad que nosotros podamos cargar la información en elminitab.
Si observamos los datos los podemos trasferir tal como están al minitab, los encabezados de cada variable se;alarlos de manera breve.

Una vez que la información se encuentra cargada tenemos que activar lo que nos marca como estadísticas pasando a regresión y de ahí pasamos a línea de grafica ajustada.

Donde aparese un cuadro de dialogo donde nos pide la variable de respuesta y la depredicción es la razón por la cual debemos de conocerlas
Dándoles un doble clik para que las variables ocupen el lugar correspondiente en cada una de las ventanas de las variables

Si tenemos cuidado en el tipo de modelo de regresión tenemos marcado el linear con un punto negro, que es lo que deseamos procesar, le damos aceptar y nos da:

Aparece el grafico donde nos marca en el encabezado delgrafico el modelo de la base de datos, en el lateral derecho s que para nosotros es el (se) que dio un valor de 10.4419 el R-cuad. 96.2% que es lo referente al coeficiente de determinación, grafico con sus puntos, recta ajustada y en parte lateral izquierda tu anova.
Si nosotros entráramos de nuevo en minitab de la manera siguiente tendríamos resultados similares, entonces partiremos:Estadística, regresión, regresión y aparece un cuadro de dialogo que nos pide la variable de respuesta y la variable explicativa, que al igual al método anterior se deberán llenar de manera similar al meto anterior, pero por medio de este método se puede trabajar regresión lineal multiple.

Si observamos este cuadro de dialogo tenemos un botón de opciones, si lo activamos nos da el cuadro de dialogosiguiente:

Si observamos tenemos una ventana que nos pide la variable predictora marcándola con doble clik

Al momento de marcar la variable predictiva se activan las ventanas de nivel de confianza así como los límites de confianza, si los activamos

Le damos aceptar, nuevamente aceptar al siguiente y nos da los límites en valores

Para obtener el grafico de los limites calculadostenemos que partir de estadística, regresión , regresión, grafica de línea ajustada.

Activamos opciones y se despliega el siguiente cuadro de dialogo:

Activamos los recuadros de los intervalos

Le damos aceptar y nuevamente aceptar y obtenemos el grafico con los intervalos y en este momento terminamos la dinámica.

Ejemplo relacionado al ANOVA completamente al azar.
1.-Un debate queapareció en una revista de agricultura llamaba la atención sobre el efecto que los diferentes suplementos del grado de alimentación que ejercía sobre las tasas de incremento en libras de los pollos creados para la venta. En el rancho del pollo de Carlos se realizo una prueba en 18 pollos los cuales se dividieron en 3 tres grupos y a cada uno se le administro un suplemento. Analizar con un nivel de...