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Resumenes estadistica tema 11 y 12


Enviado por   •  8 de Noviembre de 2017  •  Resumen  •  653 Palabras (3 Páginas)  •  497 Visitas

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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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