Resumenes estadistica tema 11 y 12
Enviado por Nico De La Cruz • 8 de Noviembre de 2017 • Resumen • 653 Palabras (3 Páginas) • 502 Visitas
Nombre: José Nicolás De La Cruz Ramos | Matrícula: 2843609 |
Nombre del curso: Estadistica y pronostico para la toma de decisiones | Nombre del profesor: Ivica Kalichanin Balich |
Módulo: 3 | Actividad: Resúmenes temas 11 y 12 |
Fecha: 30/10/17 | |
Bibliografía: Hanke, J. E. y Wichern, D. W. (2010). Pronósticos en los negocios (9a ed.). México: Pearson educación. ISBN: 9786074427004 |
Desarrollo y/o Ensayo:
TEMA 11: Predicción y análisis de residuos
Los datos experimentales es posible que una vez graficados puede que en estos no se muestre relación alguna o ésta no puede que sea lineal, puede haber casos que existen otro tipo de relaciones como el cuadrático y puede que el uso del modelo lineal no sea el adecuado, se debe descartar y buscar otro.
El modelo de regresión es la predicción desde nuevas observaciones de Y a un valor dado correspondiente de X, X0 es el valor de interés entonces:
[pic 2]
El modelo de regresión se usa para estimar el valor de Y para un valor determinado X.
antigüedad de carros | gastos de reparación al año en miles | XY | X^2 | Y^2 |
5 | 7 | 35 | 25 | 49 |
3 | 7 | 21 | 9 | 49 |
3 | 6 | 18 | 9 | 36 |
1 | 4 | 4 | 1 | 16 |
∑ = 12 | ∑ = 24 | ∑ XY=78 | ∑=44 | ∑=150 |
Ŷ0 = 3.75 + 0.75 X0
Si X0 = 4
Ŷ0 = b0 + b1X0
= 3.75 + 0.75 (4)
= 3.75 + 3
= 6.75
En la predicción puntual existen dos fuertes incertidumbres
1-. Esta es debida a la dispersión de los datos respecto a la línea de regresión que hay en la muestra
2-. En esta es debido a la dispersión de la muestra con respecto a la línea de regresión de la población
Es posible hacer un intervalo de Y con las que esta pueda tomar en cuenta estas dos fuentes de incertidumbres
Intervalos de confianza de un valor particular de Y para un valor dado de X0
El análisis de regresión se enfoca en predecir el valor de Y para que estos se han valores específicos de X.
para un valor dado de X = X0. Este se denomina intervalo de predicción.
[pic 3]
donde:
[pic 4]
TEMA 12: Estimación e interpretación de los coeficientes de regresión múltiple y matriz de correlación
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