Método de asignacion.

1. Una empresa armadora de automóviles trata de decidir si compra llantas de la marca A o de la B para sus modelos nuevos. Para ayudar a tomar una decisión, se realiza un experimento en donde se usan 200 llantas de cada marca. Las llantas se utilizan hasta que se acaban. Los resultados se pueden apreciar en el libro Excel adjunto. Pruebe la hipótesis de que no hay diferencia en el desgaste promedio de las 2 marcas de llantas.

1. Escriba formalmente la hipótesis de interés.
2. Escriba el criterio de decisión.
3. Interprete los resultados.

Desarrollo

1. Escriba formalmente la hipótesis de interés.

“No existe diferencia en el desgaste promedio de las 2 marcas de llantas”

[pic 1]

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[pic 3]

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1. Escriba formalmente la hipótesis de interés.

[pic 5]

 .[pic 6]

1. Interprete los resultados

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[pic 9]

Se rechaza H0[pic 10]

Respuesta: No se puede afirmar que existe diferencia en el desgaste promedio de las 2 marcas de llantas.

2. Se efectuó un estudio para probar el efecto de un tratamiento en cuanto a la mejora en el uso de máquinas de trozado de madera, el tratamiento consiste en capacitar a 30 operarios de las maquinas. Decida si existe mejora en la producción después de las capacitaciones. Los resultados se pueden apreciar en el libro Excel adjunto.

1. Escriba formalmente la hipótesis de interés.
2. Escriba el criterio de decisión.
3. Interprete los resultados.

Desarrollo

1.  Escriba formalmente la hipótesis de interés.

“Existe mejora en la producción después de las capacitaciones”

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1. Escriba formalmente la hipótesis de interés.

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.[pic 16]

1. Interprete los resultados

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Se rechaza H0[pic 20]

Respuesta: Se puede afirmar afirma que si existe una mejora en la producción capacitando a 30 operarios de las máquinas de trozado de madera.

3. En importante centro de la salud realizo una investigación con las personas que tenían sobre peso y que estaban sometidas a un proceso de acondicionamiento físico.

El estudio considero las siguientes variables predictoras ver datos hoja Excel, X1:

Edad (edad en años); X2: Peso (en kg); X3: Tiempo en correr una distancia de

1.5 millas; X4: Ritmo cardiaco en estado de reposo (antes de la carrera); X5: Ritmo cardiaco promedio durante la carrera; X6: Ritmo cardiaco máximo durante la carrera;

Y : Se consideró el consumo de oxígeno, en ml por kilogramo de peso por minuto.

1. Realice un análisis exploratorio de los datos, comentando si existen variables relacionadas entre ellas. (Incluya correlaciones), (Incluya gráficos de dispersión).
2. Obtenga el vector b y escriba el modelo de regresión estimado.
3. Escriba todas las hipótesis de interés formalmente.
4. Muestre el mejor modelo de regresión lineal múltiple ajustado e interprete el coeficiente de determinación.
5. Interprete el modelo ajustado y cada uno de los parámetros.
6. Realice el diagnóstico del modelo, evaluando normalidad, homogeneidad de varianzas e independencia.

1. Graficos de Dispesión.

Grafico Y1/X1[pic 21][pic 22]

Grafico Y1/X2

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Grafico Y1/X3[pic 26][pic 25]

Grafico Y1/X4

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Grafico Y1/X5

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Grafico Y1/X6

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1. Obtenga el vector b y escriba el modelo de regresión estimado.

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