Estadistica inferencial

UNIVERSIDAD AUTONOMA DE NUEVO LEON
FACULTAD DE INGENIERIA MECANICA Y ELECTRICA







M.C. Rigoberto Américo Garza
Estadística Inferencial






Hernández Ochoa Emmanuel
1519739
N6





Cd. Universitaria a 20 de Mayo del 2015



Índice
1. Regresión lineal simple y correlación:
a) Diagrama de flujo
b) La mejor estimación de la recta.
c) Error estándar.
d) Coeficiente decorrelación de Pearson.
e) Coeficiente de correlación de Spearman.
f) Varianza y desviación estándar.
g) Coeficiente de determinación.
Diseño de experimentos
2. Análisis de la varianza para un criterio.
a) Prueba de Tukey.
b) Prueba de Duncan.
3.- Análisis de la varianza para dos criterios.
a) Prueba de Kruskal-Wallis













Regresión lineal simple y correlación
1.-Una compañía desea hacerpredicciones del valor anual de sus ventas totales en ciertos países a partir de la relación de estas y la renta nacional. Para investigar la relación cuenta con los siguientes datos:
X
Y
189
402
190
404
208
412
227
425
239
429
252
436
257
440
274
447
293
458
308
469
316
469

X representa la renta nacional en millones de euros e Y representa las ventas de la compañía en miles de euros e el periodo que cadesde 1990 hasta 2000. Calcular:
1. La recta de regresión de Y sobre X.
2. En el coeficiente de correlación lineal e interprétalo.
3. Si en el 2001 la renta nacional del país fue 325 millones de euros ¿Cuál será la predicción para las ventas de la compañía en este año?
A) Diagrama de flujo: Ascendente


B) La mejor estimación de la recta:


Formula:




Sustitución:










Grafica de la mejorestimación de la recta
X

189
402.576
190
403.11
208
412.722
227
422.868
239
429.276
252
436.218
257
438.888
274
447.966
293
458.112
308
466.122
316
470.394








C) Erro estándar


0.333
0.7919
0.521284
4.545424
0.076176
0.047524
1.236544
0.933156
0.012544
8.282884
1.96
18.740436

D) Coeficiente de correlación de Pearson

Formula: ò


Sustituyendo:










E)Coeficiente de correlación de Spearman.










F) Varianza y desviación Estándar.






G) Coeficiente de determinación.



Análisis de la varianza para un criterio.
1.-El análisis de la varianza de un criterio (ANOVA) es una metodología para analizar la variación entre muestras y la variación al interior de las mismas mediante la determinación de varianzas. Es llamado de un criterio porque analiza unvariable independiente
Problema; En el artículo Shelf- Space Strategy in Retailing publicado en Proccedings: Southern Marketing Association, se investiga el efecto de la altura de anaquel sobre las ventas de comida enlatada para perros en los supermercados. Se realizó un experimento sobre las ventas de una sola marca de comida para perros Arf, en un pequeño supermercado durante un periodo deocho días, con tres niveles de altura de anaquel; a las rodillas, a la cintura y a los ojos. Durante cada día se cambió de forma aleatoria en tres ocasiones diferentes el nivel del anaquel. Las secciones restantes de la góndola que contenían la marca dada se llenaron con una mezcla de marcas de comida para perros ya conocidas y desconocidas para los clientes de esta área geográfica particular. Lasventas, en cientos de dólares, de comida para perros Arf por día para las tres alturas del anaquel son las siguientes:
Altura del anaquel
Nivel de la rodilla
Nivel de la cintura
Nivel de los ojos
77
82
86
78
81
86
77
81
88
94
93
90
91
94
90
87
85
85
87
81
80
79
87
93

¿Existe una diferencia significativa en las ventas promedio diarias de esta comida para perros que se basa en la altura del anaquel?Utilice un nivel de significancia de 0.01.
-Planteamiento
Las siguientes cifras representan las ventas, en cientos de dólares, de comida para perros Arf por día para las tres alturas del anaquel. Realizare el análisis de la varianza a un nivel e significancia de 0.01, e identificare si existe una diferencia significativa en las ventas promedio diarias de esta comida para perros que se basa en...