correlacion y regresion



1.



2. Y= 17.07(X) -30.98

2. Y= 17.07 (6)-30.98 =71.44 KG, peso a los 6 meses en las condiciones que se realizó el experimento

3.
Primera lactancia:
3.0
2.0
4.0
2.5
2. 5
Segunda lactancia
3.3
2.3
3.5
2.5
2.0







Y= 0.72 (3.8) + 0.68=3.4

4.
Altura (X)
186
189
190
192
193
193
198
201
203
205
Peso (Y)
850
850
860
900
870
910
930
1030
1000
1010

4.1 Recta de regresión de Y sobreX.
Y=a+bx
Y= -1071.39 +10.21(x)


4.2. El coeficiente de correlación.
r= 0.94, es una correlación alta, es altamente proporcional este valor se explica por los cambio que sufren las variables


4.3. El peso estimado de cosecha de un arbusto que mide 208 cm.
Y= -1071.39 +10.21 (208cm)= 1052.29cm/ peso, se espera que el peso a la cosecha, con un arbusto que mide 2.08mts sea ese, es un peso razonablepuesto que ese valor de 208cm está dentro del rango
















5.
Horas (X)
80
79
83
84
78
60
82
85
79
84
80
62
Producción (Y)
300
302
315
330
300
250
300
340
315
330
310
240


Y= a+bx
Y= 31,74+3,4(X)

Coeficiente de correlación lineal
r= 0.95 es una correlación alta positiva, para cada valor de x existe un casi un único valor de Y

6.




6.2. La recta de regresión de Y sobre X.
Y=a+bx
Y= 90,237-0,8775(x)

6.3. El coeficiente de correlación.
r= -0,90. En este caso nos indica que la relación es inversamente proporcional, a medida que aumenta la grasa dorsal disminuye el rendimiento en canal

6.4. El coeficiente de determinación.
(r2)*100=(-0.91)2*100= 82.81, todas las variaciones que sufra la variable Y estarán explicadas por los cambios que sufra la variable X, estoestaría prediciendo los futuros cambios que ocurrirán dentro de estos datos

6.5. El rendimiento estimado de una canal si el animal tiene 17 cm como EGD.
Y= 90.56-0.89 (17cm)=75.43 EGD, se espera que para un animal que tiene 17cm de EGD, su rendimiento en canal será de un 75.43% aproximadamente.
















7.
Animal
X
Y
1
165
92
2
167
91
3
180
99
4
155
85
5
212
112
6
175
92
7
190
95
8
212118
9
214
104
10
149
89
11
163
87
12
169
90
13
170
97
14
172
95
15
159
88
16
168
92
17
174
87
18
183
108
19
215
114
20
195
115
21
180
101
22
143
94
23
240
121
24
235
128
25
192
109
26
187
103


7.2.
Y= a+bx
Y= 22,494+0,4243(x)

7.3. El coeficiente de correlación.
r= 0,89 es un coeficiente alto y directo, para los valores del ejercicio, por cada unidad en cambio en X se esperaría que Y cambie 22.247.4. El peso estimado de una canal si el animal pesó 208 Kg.
Y= 22,494+0,4243(208)= 110.7 KG

8.
Planta
No frutos
Peso Unidad (grs.)
Peso Cosecha (Kg.)
1
28
1600,0
44,8
2
30
1540,0
46,2
3
32
1620,0
51,8
4
34
1470,0
50,0
5
33
1500,0
49,5
6
31
1700,0
52,7
7
35
1290,0
45,2
8
29
1650,0
47,9
9
32
1580,0
50,6
10
33
1480,0
48,8
11
36
1380,0
49,7
12
31
1520,0
47,1
13
30
1510,0
45,3
14
32
1420,0
45,415
32
1570,0
50,2


8.2. El coeficiente de correlación entre No frutos y Peso por unidad.




Y= a+bx
Y= 2644,8-35,233(x)
r= -0,71 es negativo o sea inversamente proporcional. A medida que aumenta el número de frutos disminuye el peso por unidad



8.3. El coeficiente de correlación entre No frutos y Peso por cosecha.


Y= a+bx
Y= 36,86+0,3604(x)
r= 0,30. , no hay relación entre ellos, es decirla correlación entre el número de frutos y peso de la cosecha, no tienen una correlación, ya que se puede cosechar pocos frutos que pesen muchos, y muchos frutos que pesen poco



8.4. El coeficiente de correlación entre Peso por unidad y Peso por cosecha.


Y= a+bx
Y= 32,026+0,0107(x)
r= 0,44. El tamaño de la muestra no es significativo para establecer la correlación entre el peso por unidad yel peso por cosecha

8.5. El coeficiente de Regresión en aquellos casos en que la correlación sea alta.
b=-35.32 por cada cambio en x se espera una disminución en y

8.6. El coeficiente de determinación en aquellos casos en que la correlación sea alta.
r2*100
r= 0,712*100= 50.4, es un coeficiente de determinación medianamente alto. Hay que tener en cuenta que la muestra no es representativa, se...