Ejercicios estadistica ii

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EJERCICIO 7
Datos ficticios de 15 casos en los que se tomó como variable dependiente el tiempo más reciente que tomó a cada individuo correr 5 Km. (TIEMPO) y, como variables predictoras la edad(EDAD) y el promedio de millas corridas por semana como entrenamiento (MILLAS).
TIEMPO | EDAD | MILLAS |
24.91 | 29 | 10 |
21.82 | 25 | 20 |
21.54 | 27 | 40 |
23.03 | 25 | 50 |
25.35 | 37 |20 |
22.84 | 31 | 40 |
30.16 | 43 | 10 |
27.00 | 44 | 20 |
16.42 | 46 | 40 |
24.87 | 53 | 20 |
24.95 | 58 | 40 |
18.32 | 30 | 30 |
16.66 | 27 | 50 |
25.08 | 36 | 20 |
16.53 | 32 |40 |

Fuente: Charles M. Judd and Gary H. McLelland (1989). Data analysis: A model-comparison Approach. Harcourt Brace Jovanovich. Capítulo 10
Y | X1 | X2 | X12 | X22 | YX1 | Y X2 | X1 X2 |24.91 | 29 | 10 | 841 | 100 | 722.39 | 249.1 | 290 |
21.82 | 25 | 20 | 625 | 400 | 545.5 | 436.4 | 500 |
21.54 | 27 | 40 | 729 | 1600 | 581.58 | 861.6 | 1080 |
23.03 | 25 | 50 | 625 | 2500 |575.75 | 1151.5 | 1250 |
25.35 | 37 | 20 | 1369 | 400 | 937.95 | 507 | 740 |
22.84 | 31 | 40 | 961 | 1600 | 708.04 | 913.6 | 1240 |
30.16 | 43 | 10 | 1849 | 100 | 1296.88 | 301.6 | 430 |
27 |44 | 20 | 1936 | 400 | 1188 | 540 | 880 |
16.42 | 46 | 40 | 2116 | 1600 | 755.32 | 656.8 | 1840 |
24.87 | 53 | 20 | 2809 | 400 | 1318.11 | 497.4 | 1060 |
24.95 | 58 | 40 | 3364 | 1600 | 1447.1 |998 | 2320 |
18.32 | 30 | 30 | 900 | 900 | 549.6 | 549.6 | 900 |
16.66 | 27 | 50 | 729 | 2500 | 449.82 | 833 | 1350 |
25.08 | 36 | 20 | 1296 | 400 | 902.88 | 501.6 | 720 |
16.53 | 32 | 40 |1024 | 1600 | 528.96 | 661.2 | 1280 |
339.48 | 543 | 450 | 21173 | 16100 | 12507.88 | 9658.4 | 15880 |

Regression Analysis: TIEMPO versus EDAD, MILLAS

The regression equation is
TIEMPO = 24.9+ 0.0935 EDAD - 0.188 MILLAS

Predictor Coef SE Coef T P
Constant 24.874 3.921 6.34 0.000
EDAD 0.09351 0.08221 1.14 0.278
MILLAS -0.18756 0.06278...
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