MANOFACTURA ESVELTA

Preguntas:

1.- ¿Cuáles son los tipos de regresión simple?

A) Univariable y Multivariable B) Lineal y Curva C) Univariable y Lineal D) Multivariable y Curva

2.- ¿Cuáles son los tipos de regresión múltiple?

A) Lineal y Curva B) Curva y Univariable C) Univariable y Multivariable D) Lineal y Multivariable

3.- ¿Cual es el método que se utiliza en la regresión? ¿Por qué?

R= Mínimos Cuadrados.- Para ajustar una línea en una serie de observaciones

4.- En el análisis de regresión intervienen dos tipos de variables, explíquelos

R= Variable independiente.- Es aquella que produce modificaciones en otros variables. Variable dependiente.- Tiende a modificaciones siempre que la variable independiente cambia de valor

5.- ¿Por qué se requiere la regresión lineal simple?

R= por que en muchas situaciones practicas existe varias variables independientes que están relacionados con la variable de respuesta “Y” y por lo tanto será necesario tomar en cuenta el comportamiento de “Y”

6.- Con una muestra aleatoria, de tamaño n, podemos efectuar una estimación de un valor de un parámetro de la población; pero también necesitamos precisar un:

R= Intervalo de confianza, nivel de confianza y error de estimación admisible

7.- A que se refiere con intervalo de confianza

R=Se llama así a un intervalo en el que sabemos que está un parámetro, con un nivel de confianza específico.

8.- A qué se refiere con un nivel de confianza

R=Probabilidad de que el parámetro a estimar se encuentre en el intervalo de confianza.

9.- A qué se refiere con un error de estimación admisible

R=Qué estará relacionado con el radio del intervalo de confianza.

10.- ¿Cómo se representa la hipótesis nula?

A) Hₒ B) H₁ C) HN D) Nₒ

11.- El estudio de la distribución muestral ¿Qué le permite calcular?

A) Probabilidad B) Parámetros C) muestra

12.- ¿Cuál es comportamiento de los parámetros poblacionales?

A) La media B) La varianza C) La proporción D) La media, La varianza y/o la proporción

13.- La media de las medias muéstrales son igual a

A) Erros estándar B) Media Poblacional C) La varianza D) La muestra

14.- ¿Cuantos tipo de parámetros hay?

A) 5 B) 6 C)4 D) 8

15.- ¿Cómo se representa la hipótesis alternativa?

A) Hₒ B) HN C) H₁

16.- Un procedimiento que conduce a una decisión de una hipótesis en particular recibe el nombre de:

A) Prueba de hipótesis B) Varianza de hipótesis C) hipótesis de muestra ejercicios

Ejercicios Remedial.

1.- Distribución Muestral de la Media

Se busca analizar el tiempo de vida promedio de una grasa para rodamientos. A través del historial de uso se ha obtenido su tiempo de vida (en horas) y de una muestra de 35 de ellas se calculo un promedio de 802 hrs con una desviación estándar de 6.5 hrs. El fabricante dice que su grasa dura 800hrs. La duda es ¿Cuál será la probabilidad de que la grasa dure por lo mucho 820hrs?

X ̅=802hrs Ƶ=(X ̅-μ)/(σ/√n)

σ =6.5hrs

n=35 Ƶ=(802-800)/(6.5/√35)

μ =800hrs

Ƶ=1.82

P(Ƶ<1.82)=0.9656

P(X ̅<802)=0.9656=96.56%

La probabilidad de que la vida útil de la grasa sea por lo mucho 802hrs en promedio es de 96.56%

2.- Intervalos de Confianza

Una empresa que fábrica led´s ultra brillantes que tienen una duración aproximadamente distribuida de forma normal con una desviación estándar de 40hrs. Si una muestra de 30 led´s tiene una duración promedio de 780hrs, encuentre un intervalo de confianza de 95% para la media de la población de todos los led´s que produce la empresa.

Datos: X ̅-Ƶ_(α/2) σ/√n<μ<X ̅+Ƶ_(α/2) σ/√n

780-1.96 40/√30<μ<780+1.9640/√30

765.686<μ<794.313

α = 0.05

n = 30

σ = 40hrs

X ̅ = 780hrs

3.-Prueba de Hipótesis

Las duraciones promedio del cambio de ladrillos refractarios y mantenimiento a un horno de cemento del año 1950 a 1980 fue de 68.2hrs con una desviación estándar de 2.5hrs y se realizo 50 veces, mientras que del año 1980 a 2010 tuvieron un promedio de duración de 67.5hrs con una desviación estándar de 2.8hrs, el gerente de mantenimiento quiere saber si estadísticamente el promedio de horas empleadas es igual entre ambos o es mayor en los últimos 30 años. Se utilizara un nivel de significancia de 0.005.

μ_1– Hrs Totales de 1950 a 1980X ̅_1=67.5,σ_1=2.8,n_1=50

μ_2– Hrs Totales de1950 a 2010X ̅_2=68.2, σ_2=2.5n_2=50

1.- 2.- Rechazar H_(a ) si Ƶ_(o )>Ƶ_α

H_O:μ_1=μ_2

H_a:μ_1>μ_2

3.-

z_0=((67.5-68.2)-0)/√(2.8²/50+2.5²/50)=-1.3186~-1.32

4.-Comparación

α=0.05

Ƶ_0.05=1.65

Se acepta Ho, se concluye con un nivel de significancia de 0.05 que los promedios de horas tardadas no incrementaron estadísticamente.

4.-Regresión y Correlación.

Los siguientes datos representan las temperaturas de operación de unos motores eléctricos de 2hp para una muestra aleatoria de 10 motores del área de envasado, junto con los datos obtenidos hoy.

Motor Temperatura de hoy, X Temperatura anterior, Y

1 67 70

2 68 71

3 70 69

4 72 67

5 68 65

6 66 71

7 69 70

8 70 79

9 69 78

10 73 72

1) ¿Cuál es el modelo lineal ajustado?

El modelo lineal ajustado es ŷ=61.8846+0.134615

2) Analiza los

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