Tarea 3 Estadistica Tecmilenio


Nombre:
Alma Delia Tarango Carreño
Daniel Jaime Somoza
Matrícula:
2716744
2736673
Nombre del curso: Estadística y pronósticos para la toma de decisiones
Nombre del profesor: Manuel Osorio Pacheco
Módulo: 1 Estadística y series de tiempo.

Actividad: Tarea 3

Fecha: 07/03/2015
Bibliografía:


CONCEPTO
PUNTAJE
Datos generales
3 de 3
Bibliografía
7 de 7
Ortografía y redacción
10 de 10
Objetivo5 de 5
Procedimiento
10 de 15
Resultados
28 de 40
Conclusión
20 de 20
Total
83 de 100

Objetivo: El realizar esta actividad nos ayudará a poner en práctica los temas 9 y 10 vistos en clase, los cuales nos hablan sobre el uso del método de mínimos cuadrados, análisis de correlación, hipótesis e intervalos de confianza, así como el cálculo de cada uno de ellos tanto en forma manual como con el usode Excel.

Procedimiento: Conforme al ejercicio visto en clase, resolver el problema que se pide, así como definir los términos abajo mencionados, esto lo podemos resolver con apoyo de blackboard.

Resultados:
1. En un estudio de variables que afectan la productividad en el negocio de abarrotes al menudeo, W. S. Good usa el valor agregado por hora de trabajo para medir la productividad de tiendasde abarrotes al menudeo. Él define el “valor agregado” como el “excedente [dinero generado por el negocio] disponible para pagar mano de obra, muebles accesorios y equipo”. Los datos de acuerdo con la relación del valor agregado por hora de trabajo Y y el tamaño X de la tienda de abarrotes descrita en el artículo de Good para diez tiendas de abarrotes ficticias se muestran enseguida. Seestablecerá un modelo para relacionar Y con X.


Datos en relación con el tamaño de tienda y el valor agregado
Tienda
Valor agregado 
por hora de trabajo
Y
Tamaño de la tienda
(miles de pies cuadrados)
X
1
6.08
23.0
2
5.40
14.0
3
5.51
27.2
4
5.09
12.4
5
4.92
33.9
6
3.94
9.8
7
6.11
22.6
8
5.16
17.5
9
5.75
27.0
10
5.60
21.1

a. Realiza un diagrama de dispersión de los datos para Y contra X.



a. Calcula lasrectas de mínimos cuadrados para Y contra X.
X 4.5801 – 0.372
Esta mal expresada tu ecuación aquí, era y=4.5801+0,0372x

b. Obtén una gráfica de residuales contra el valor ajustado de Y, ya sea por medio de Minitab. Observa la gráfica. ¿Qué patrón parecen seguir los datos? Éste es un ejemplo de análisis de residuales. 

Podemos ver una gran variación de datos que es constante, determinamos que noes uniforme.

2. En un experimento con conejos se tomaron en cuenta las siguientes variables:

Y: Proporción del peso final al peso inicial.
X: Gramos diarios de alimento por kg de peso inicial. 
Proporción de peso final al 
peso inicial
Y
Gramos diarios 
de alimento por kg de peso inicial
X
 
Proporción de peso final al 
peso inicial
Y
Gramos diarios de alimento por kg de peso
inicial
X
0.9110
 
1.16
33
0.88
15
 
0.96
35
0.90
18
 
1.08
36
0.79
19
 
1.13
37
0.94
20
 
1.00
39
0.88
21
 
1.10
42
0.95
21
 
1.11
45
0.97
24
 
1.18
54
0.88
25
 
1.26
56
1.01
27
 
1.29
56
0.95
28
 
1.36
59
0.95
30
 
1.40
59
1.05
30
 
1.32
60
1.05
31
 
1.47
64

b. Realiza un diagrama de dispersión de los datos para Y contra X.


c. Calcula las rectas de mínimos cuadrados para Y contra X.
Y=0.01606+0.6917
Y dondeva X?
d. Prueba la hipótesis de que la pendiente es cero. Realiza todas las etapas de la prueba de hipótesis (α = 0.01).



Valor de t calculada




Puesto que el valor de nuestra t calculada se encuentra dentro de la zona de rechazo, podemos determinar que nuestra Ho se rechaza por lo que la pendiente es ≠ 0.
Bien, pero así no se entiende bien, ¿Cuál es su t calculada? ¿Cuál fue su t detablas?
e. Calcula las predicciones Ŷ para los siguientes valores de X0: 0, 5, 15, 25, 30, 35.5, 39, 45, 60, 70, 80, 90.
Y=.6917+.0106x
No hay pronósticos calculados
Calcula el intervalo de confianza de los valores particulares de Y para los valores dados de X0 del inciso anterior.
Verdadera media se encuentra en el intervalo (.9867, 1.714)
No hay intervalos calculados
Realiza los siguientes...