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Estadística y pronósticos para la toma de decisiones.


Enviado por   •  5 de Octubre de 2016  •  Biografía  •  716 Palabras (3 Páginas)  •  590 Visitas

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Nombre: Mario Carlos Juarez Martínez
Ismael Posada Corona

Matrícula: 2742443
2776458

Nombre del curso: 

Estadística y pronósticos para la toma de decisiones.  

Nombre del profesor:

Lic. Israel Nieto López

Módulo:

#2: Series de tiempo y regresión lineal simple.

Actividad:

Ejercicio #6

Fecha: 18/09/2016

Bibliografía:

  • Infante-Gil, S. y Zárate de Lara, G. P. (1990). Métodos estadísticos. Un enfoque interdisciplinario (2ª ed.). México: Trillas.
  • Keller, G. y Warrack, B. (2000). Statistics for management and economics (5a ed.). USA: Duxbury.

Objetivo:
Obtener los coeficientes de correlación de dos variables cuantitativas, así como realizar el análisis de auto correlación en datos de una serie de tiempo.

Procedimiento:
1. Tomar los datos que me da el ejercicio y realizar las tablas correspondientes
2. Apoyarme en las formulas según corresponda cada ejercicio

3. Calcular el coeficiente de correlación y auto correlación
4. Realizar graficas
5. Interpretar el coeficiente de correlación.
6. Presentación detallada del proceso de una prueba de hipótesis para la auto correlación.

Resultados:

Realiza los siguientes ejercicios:

  1. El gerente de un banco está interesado en reducir el tiempo que las personas esperan para ver a su asesor financiero. También le interesa la relación entre el tiempo de espera (Y) en minutos y el número de asesores atendiendo (X). Se registraron los siguientes datos:

X

2

3

5

4

2

6

1

3

4

Y

12.8

11.3

3.2

6.4

11.6

3.2

8.7

10.5

8.2

[pic 2]

Calculen el coeficiente de correlación.
Paso1:

Personas

X (asesores atendiendo)

Y (tiempo espera)

(XY)

x²

1

2

12.8

25.6

4

163.8

2

3

11.3

33.9

9

127.7

3

5

3.2

16

25

10.24

4

4

6.4

25.6

16

40.96

5

2

11.6

23.2

4

134.6

6

6

3.2

19.2

36

10.24

7

1

8.7

8.7

1

75.69

8

3

10.5

31.5

9

110.3

9

4

8.2

32.8

16

67.24

  =

∑x= 30

∑y= 75.9

∑xy=216.5

x²=120

y²=740.7


Paso 2:

[pic 3]

[pic 4]

Paso 3:

[pic 5]

  1. Una empresa refresquera está estudiando el efecto de su última campaña publicitaria. Se eligieron personas al azar y se les llamó para preguntarles cuantas latas de su refresco habían comprado la semana anterior y cuántos anuncios de su refresco habían leído o visto durante el periodo. Los datos se presentan a continuación:

X (número de anuncios)

3

7

4

2

0

4

1

2

Y (latas compradas)

11

18

9

4

7

6

3

8

[pic 6]

Determina el coeficiente de correlación:
Paso 1:

...

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