Tarea 4 Estadistica y Pronosticos para la toma de Decisiones
Enviado por Marco Moriarty • 6 de Marzo de 2017 • Tarea • 429 Palabras (2 Páginas) • 1.871 Visitas
Nombre: Marco Antonio Pérez Ruiz | Matrícula: 2819183 |
Nombre del curso: Estadistica y Pronosticos para la toma de Decisiones. | Nombre del profesor: Fernando Treviño |
Módulo: Modulo II | Actividad: Tarea 4 |
Fecha: 06/03/2017 | |
Bibliografía: |
Realiza lo siguiente:
- En un estudio de variables que afectan la productividad en el negocio de abarrotes al menudeo, W. S. Good usa el valor agregado por hora de trabajo para medir la productividad de tiendas de abarrotes al menudeo. Él define el valor agregado como “el excedente [dinero generado por el negocio] disponible para pagar mano de obra, muebles accesorios y equipo”. Los datos de acuerdo con la relación del valor agregado por hora de trabajo Y y el tamaño X de la tienda de abarrotes descrita en el artículo de Good para diez tiendas de abarrotes ficticias se muestran enseguida. Se establecerá un modelo para relacionar Y con X.
Datos en relación con el tamaño de tienda y el valor agregado | ||
Tienda | Valor agregado | Tamaño de la tienda |
1 | 6.08 | 23.0 |
2 | 5.40 | 14.0 |
3 | 5.51 | 27.2 |
4 | 5.09 | 12.4 |
5 | 4.92 | 33.9 |
6 | 3.94 | 9.8 |
7 | 6.11 | 22.6 |
8 | 5.16 | 17.5 |
9 | 5.75 | 27.0 |
10 | 5.60 | 21.1 |
- Realiza un diagrama de dispersión de los datos para Y contra X.
Dispersion XY[pic 2]
- Calcula las rectas de mínimos cuadrados para Y contra X.
La ecuación de regresión es Y = 4.58 + 0.0372x
| PREDICTOR | COEFICIENTE DE EE | T | P |
CONSTANTE | 4.5801 | 0.5922 | 7.73 | 0 |
X | 0.03721 | 0.02687 | 1.38 | 0.204 |
S | 0.60562 | - | - | - |
R˄2 | 19.30% | - | - | - |
R˄2 (AJUSTADO) | 9.2 | - | - | - |
- En un experimento con conejos se tomaron en cuenta las siguientes variables:
Y: Proporción del peso final al peso inicial.
X: Gramos diarios de alimento por kg de peso inicial.
Proporción de peso final | Gramos diarios de alimento por kg de peso inicial |
| Proporción de peso final | Gramos diarios de alimento |
0.91 | 10 |
| 1.16 | 33 |
0.88 | 15 |
| 0.96 | 35 |
0.90 | 18 |
| 1.08 | 36 |
0.79 | 19 |
| 1.13 | 37 |
0.94 | 20 |
| 1.00 | 39 |
0.88 | 21 |
| 1.10 | 42 |
0.95 | 21 |
| 1.11 | 45 |
0.97 | 24 |
| 1.18 | 54 |
0.88 | 25 |
| 1.26 | 56 |
1.01 | 27 |
| 1.29 | 56 |
0.95 | 28 |
| 1.36 | 59 |
0.95 | 30 |
| 1.40 | 59 |
1.05 | 30 |
| 1.32 | 60 |
1.05 | 31 |
| 1.47 | 64 |
- Realiza un diagrama de dispersión de los datos para Y contra X.
VS. ajustes[pic 3]
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