estadistica


UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA
VICERRECTORADO ACADEMICO
AREA DE MATEMATICA















TRABAJO PRÁCTICO
ESTADISTICA APLICADA (746)











Wilmer Alejandro Silva Grimán
C.I. V- 7.365.597
Carrera: 613
LAPSO 2013-1
Correo electronico:silvawilmer99@yahoo.es




Barquisimeto, 2013-1
INDICE


Introducción…………………………………………………………………………….Metodología……………………………………………………………………………..
Bases teóricas………………………………………………………………………….
Escogencia del Modelo de Regresión Múltiple ……………………………………
Discusión, análisis y aplicación del método para el modelo 1…………………….
Discusión, análisis y aplicación del método para el modelo 2…………………….
Resultados modelo 2 replanteado……………………………………………………
Análisis de residuos para ambos modelos …………………………………………
Graficos de residuales yanálisis ambos modelos …………………………………
Conclusiones……………………………………………………………………………
Bibliografía………………………………………………………………………………
Anexos ………………………………………………………………………………….

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INTRODUCCION


La regresión lineal múltiple es una técnica que intenta modelar probabilísticamente el valor esperado de una variable Y, a partir de los valores de dos o másreductores.

Dentro de las múltiples aplicaciones del estudio administrativo cabe destacar la presencia del análisis estadístico en el campo del mercadeo inmobiliario, herramienta básica e importante para poder realizar proyecciones del comportamiento del precio de venta del metro cuadrado de inmuebles en un municipio de alta oferta y demanda, del mismo modo como la Estadística Inferencial nospermite trabajar con una variable a nivel de intervalo o razón, así también se puede comprender la relación de dos o más variables y nos permitirá relacionar mediante ecuaciones, una variable en relación a otras variables llamándose Regresión múltiple.

Los siguientes modelos de regresión lineal múltiple serán los evaluados en este trabajo.
Modelo 1: X1 = b0 + b1X3 + b2X4 + b3X5 + b4X6 + b5X7 +b6X8

Modelo 2: X8 = b0 + b1X3 + b2X4 + b3X5 + b4X6 + b5X7

Luego de evaluarlos se procederá a considerar cual será el modelo escogido para realizar el estudio.
El análisis de las varianzas de la muestra (ANOVA) permitirá efectuar pruebas para hallar las diferencias entre los valores de las medias poblacionales. Con el análisis de los coeficientes de determinación (R²) se pretende buscar elmodelo que mejor explique los valores presentes en la variable dependiente.

METODOLOGIA

Población: Proyecto piscicola, el mismo esta conformado por diez (10) estanques cada uno de 500 m2 de superficie para una capacidad de 750 m3 de agua.

Variables del estudio:

X1 : Tasa de mortalidad (en porcentajes).
X2 : Numero de identicacion de estanque.
X3 : Tiempo desde el inicio de lasiembra (en dias).
X4 : Cantidad de alimento suministrado (en gramos).
X5 : Nivel de oxigeno del agua (medido en ppm).
X6 : Temperatura del agua (medida en grados centigrados).
X7 : Ph del agua.
X8 : Peso promedio (en gramos).
X9 : Etapa de crecimiento.

Instrumentos / Materiales: Para el correcto análisis y evaluación de cada uno de los Modelos de Regresión Múltiple propuestos en este trabajo,se utilizarán todas las herramientas que nos proporciona la Estadística (análisis de regresión múltiple, error estándar de estimación, pruebas de correlación, entre otros); para apegarnos los más posible a la fidelidad de los resultados se usará el Análisis de Datos, una opción de la aplicación de Microsoft Office llamada Hoja de Cálculo Excel versión 2007.

Procedimiento: Se nos haproporcionado para este estudio la muestra de una población, igualmente se nos pide evaluar dos modelos de regresión múltiple y determinar cual explica mejor el comportamiento de las variables independientes y su respectiva influencia o grado de explicación de la variable dependiente correspondiente a cada modelo. Se someterá el modelo escogido a una evaluación estadística, mediante el cómputo...