Regresion Lineal

PROBLEMA 1

Comparación de Modelos Alternos
Modelo | Correlación | R-Cuadrada |
Cuadrado Doble | 0.9668 | 93.48% |
Raíz Cuadrada deX | 0.9666 | 93.43% |
Raíz Cuadrada-Y Log-X | 0.9665 | 93.40% |
Lineal | 0.9663 | 93.38% |
Raíz Cuadrada Doble | 0.9658 | 93.27% |
Multiplicativa | 0.9651 | 93.14% |
Curva S | -0.9650 | 93.13% |
Logaritmo de X | 0.9644 | 93.02% |
Doble Inverso |0.9639 | 92.91% |
Cuadrado de Y | 0.9637 | 92.87% |
Raíz Cuadrada de Y | 0.9628 | 92.69% |
Logarítmico-Y Raíz Cuadrada-X | 0.9615 | 92.46% |
Raíz Cuadrada-Y Inversa de X | -0.9606 | 92.28% |
Cuadrado de X | 0.9593 | 92.03% |
Cuadrado-Y Raíz Cuadrada-X | 0.9586 | 91.89% |
Exponencial | 0.9557 | 91.34% |
Inversa de X | -0.9530 | 90.82% |
Inversa-Y Log-X | -0.9524 | 90.71% |Cuadrado-Y Log-X | 0.9511 | 90.46% |
Raíz Cuadrada-X Cuadrado-X | 0.9505 | 90.34% |
Inversa-Y Raíz Cuadrada-X | -0.9433 | 88.98% |
Log-Y Cuadrado-X | 0.9382 | 88.03% |
Inversa de Y | -0.9321 | 86.87% |
Cuadrado-Y Inversa de X | -0.9292 | 86.34% |
Inversa-Y Cuadrado-X | -0.9046 | 81.82% |
Logístico | <sin ajuste> | |
Log probit | <sin ajuste> | |

PROBLEMA 2

a) Pruebael modelo con un nivel de significación del 5%.
b) ¿Cuál es el coeficiente de correlación? R= 0.9850

c) Determina los valores esperados de Y para todas las observaciones de X y construye los intervalos de confianza del 95% para todos los valores de Y.

Comparación de Modelos Alternos
Modelo | Correlación | R-Cuadrada |
Curva S | -0.9899 | 97.99% |
Raíz Cuadrada de Y | 0.9889 | 97.79%|
Raíz Cuadrada Doble | 0.9888 | 97.77% |
Multiplicativa | 0.9887 | 97.75% |
Raíz Cuadrada-Y Log-X | 0.9884 | 97.69% |
Raíz Cuadrada-X Cuadrado-X | 0.9880 | 97.62% |
Logarítmico-Y Raíz Cuadrada-X | 0.9876 | 97.53% |
Cuadrado de X | 0.9870 | 97.42% |
Raíz Cuadrada-Y Inversa de X | -0.9866 | 97.33% |
Exponencial | 0.9861 | 97.24% |
Lineal | 0.9850 | 97.01% |
Raíz Cuadrada deX |0.9834 | 96.71% |
Log-Y Cuadrado-X | 0.9823 | 96.49% |
Logaritmo de X | 0.9816 | 96.34% |
Inversa de X | -0.9768 | 95.41% |
Doble Inverso | 0.9750 | 95.06% |
Cuadrado Doble | 0.9693 | 93.96% |
Inversa-Y Log-X | -0.9676 | 93.63% |
Inversa-Y Raíz Cuadrada-X | -0.9635 | 92.83% |
Cuadrado de Y | 0.9621 | 92.57% |
Inversa de Y | -0.9591 | 91.98% |
Cuadrado-Y Raíz Cuadrada-X | 0.9580| 91.79% |
Cuadrado-Y Log-X | 0.9536 | 90.94% |
Inversa-Y Cuadrado-X | -0.9494 | 90.13% |
Cuadrado-Y Inversa de X | -0.9438 | 89.07% |
Logístico | <sin ajuste> | |
Log probit | <sin ajuste> | |

PROBLEMA 3

a) Mediante un diagrama de dispersión describa la relación entre ambas variables. ¿Qué tipo de relación observa?
R= EN LA MAYORIA DE LOS CASOS MIENTRAS MÁS PESO,MÁS PRESIÓN SANGUÍNEA
(b) Obtenga el coeficiente de correlación e interprételo.
0.7735
(c) Obtenga la mejor recta que modela la relación peso - presión sanguínea.

(d) Si un hombre de entre 25 y 30 años de edad pesa 150 libras, según el modelo, ¿cuál sería su peso medio? ¿La estimación es confiable? CREO QUE LA PREGUNTA ESTÁ MAL PLANTEADA Y LA PRESIÓN SANGUÍNEA MEDIA ES DE 118.1818181818182(e) ¿El modelo obtenido sería útil para estimar la presión sanguínea de otro tipo de individuos, por ejemplo, mujeres, niños, ancianos, etc.? ABSOLUTAMENTE NO, EL MODELO ANTERIOR SOLAMENTE SIRVE PARA HOMBRES DE 25 A 30 AÑOS

Comparación de Modelos Alternos
Modelo | Correlación | R-Cuadrada |
Doble Inverso | 0.8115 | 65.86% |
Inversa-Y Log-X | -0.8098 | 65.57% |
Inversa-Y RaízCuadrada-X | -0.8086 | 65.39% |
Inversa de Y | -0.8073 | 65.17% |
Inversa-Y Cuadrado-X | -0.8041 | 64.66% |
Logarítmico-Y Raíz Cuadrada-X | 0.7925 | 62.80% |
Multiplicativa | 0.7924 | 62.79% |
Exponencial | 0.7924 | 62.79% |
Curva S | -0.7918 | 62.69% |
Log-Y Cuadrado-X | 0.7917 | 62.68% |
Raíz Cuadrada-X Cuadrado-X | 0.7840 | 61.46% |
Raíz Cuadrada de Y | 0.7834 | 61.37% |
Raíz...