Actividad 6 Estatística
Enviado por AL02726969 • 24 de Noviembre de 2015 • Resumen • 2.595 Palabras (11 Páginas) • 3.471 Visitas
Realizar los siguientes ejercicios empleando un software estadístico o Excel. En tus resultados debes presentar evidencia de los análisis estadísticos realizados. Los problemas se pueden realizar en pareja o de manera individual.
- La energía eléctrica consumida (Y) cada mes por una planta química se considera relacionada con la temperatura ambiente promedio, grados Fahrenheit (X1), número de días al mes (X2), la pureza promedio del producto, en porciento (X3) y las toneladas obtenidas del producto (X4). Se dispone de los datos históricos del año anterior.
Y | Temperatura en | Días | Porcentaje de | Toneladas |
240 | 25 | 24 | 91 | 100 |
236 | 31 | 21 | 90 | 95 |
290 | 45 | 24 | 88 | 110 |
274 | 60 | 25 | 87 | 88 |
301 | 65 | 25 | 91 | 94 |
316 | 72 | 26 | 94 | 99 |
300 | 80 | 25 | 87 | 97 |
296 | 84 | 25 | 86 | 96 |
267 | 75 | 24 | 88 | 110 |
276 | 60 | 25 | 91 | 105 |
288 | 50 | 25 | 90 | 100 |
261 | 38 | 23 | 89 | 98 |
- Estima e interpreta los coeficientes de la ecuación de regresión lineal múltiple.
Ŷ= -102.713+.6053x1+ 8.9236x2+143.74x3+.0136x4
| Coefficients | Standard Error |
Intercept | -102.713 | 207.8589 |
X Variable 1 | 0.605371 | 0.368897 |
X Variable 2 | 8.923644 | 5.300522 |
X Variable 3 | 143.7457 | 239.1621 |
X Variable 4 | 0.013609 | 0.733821 |
- Interpreta los coeficientes de regresión en el contexto del problema.
- Por cada unidad que aumente la temperatura en grados Fahrenheit, la energía eléctrica consumida en 1 mes aumentará en .60537
- Por cada unidad que aumenten los días de uso, la energía eléctrica consumida en 1 mes aumentará en 8.9236
- Por cada unidad que aumente el porcentaje de pureza, la energía eléctrica consumida en 1 mes aumentará en 143.74
- Por cada unidad que aumenten las toneladas de producto, la energía eléctrica consumida en 1 mes aumentará en .01360
- Prueba la significancia global del modelo de regresión múltiple; realiza todas las etapas de una prueba de hipótesis.
ANOVA | |||||
| Df | SS | MS | F | Significance F |
Regression | 4 | 4957.241 | 1239.31 | 5.106018 | 0.030303 |
Residual | 7 | 1699.009 | 242.7156 | ||
Total | 11 | 6656.25 |
|
|
|
- Establecimiento de las hipótesis:
H0 : ßk=0 Ha : ßk ≠ 0
- Estadístico de prueba:
Fcalc= 1239.31 / 242.7156 = 5.106018
- Regla de decisión:
F crítica = 4.12
Si F calculada es mayor que F crítica se rechaza H0
- Conclusión:
Al ser mayor F calculada que F crítica, se concluye que existe suficiente evidencia para comprobar que H0 no es cierta.
- Prueba la significancia de los coeficientes de regresión individuales. Realiza todas las etapas de una prueba de hipótesis para cada uno de los coeficientes.
Etapas de la prueba | b1 | b2 | b3 | b4 |
Establecimiento de hipotesis | H0 : Bk=0 | H0 : Bk=0 | H0 : Bk=0 | H0 : Bk=0 |
Ha : Bk≠0 | Ha : Bk≠0 | Ha : Bk≠0 | Ha : Bk≠0 | |
Estadístico de prueba | Tcalc= (b1-B1)/Sb1 | Tcalc= (b1-B1)/Sb1 | Tcalc= (b1-B1)/Sb1 | Tcalc= (b1-B1)/Sb1 |
1.64103 | 1.68354 | 0.60104 | 0.01855 | |
Regla de decisión | T teoríca | T teoríca | T teoríca | T teoríca |
2.365 | 2.365 | 2.365 | 2.365 | |
Se rechazará H0 si Tcalculada es mayor que T teoríca | ||||
Conclusión | Al ser menor Tc que Tt se concluye que no existe evidencia de que la variable x1 sea significante | Al ser menor Tc que Tt se concluye que no existe evidencia de que la variable x2 sea significante | Al ser menor Tc que Tt se concluye que no existe evidencia de que la variable x3 sea significante | Al ser menor Tc que Tt se concluye que no existe evidencia de que la variable x4 sea significante |
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