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Calidad libro gutierrez.


Enviado por   •  18 de Noviembre de 2016  •  Trabajo  •  297 Palabras (2 Páginas)  •  83 Visitas

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PREGUNTAS

  1. ¿en un diagrama de dispersion como se decide que variable va en el eje x y cual en el eje y?

Porque se debe identificar una varible independiente conocida como la variable X y la variable dependiente como la variable Y. En un proceso la variable indendiente suele ser el tiempo, mientras que la variable dependiente suelen ser las ventas .

  1. ¿Por qué para aalizar la relacion entre dos variables , ademas de utilizar el diagrama de dipersion se sugiere calcular el coeficiente de correlacion?
  2. Por que el coeficiente de correlacion ayuda a observar cual es el porcentaje de relacion que hay entre las varibales e igual ayyuda a observar la dispersionde los datos, de acuerdo a la linea de regresion.

2.- En forma resumida muestre los valores de refercencia de r, para declarar correlciones positivas muy fuertes, fuertes moderads, debiles e inexistentes.

r cercano a 1

Correlacion positiva

r cercano a -1

Correlacion negativa

r cercano a 0

Sin correlacion

r

Correlacion moderada

r

Correlacion por estratificacion

r igual 0.10

Correlacion parabolica

3.- investigue dos variables de tipo social , economicio o ambiental que tenga que ver con una relacion positiva

X turno       Y productividad
X velocidad    Y tiempo ocioso

4.- coeficiente de correlacion

a) si el valor de coeficiente de correlacion entre dos variables es cercano a 0, ¿quiere decir que las variables no estan relacionadas?

Si, porque los datos se encuentran muy dispersos e incluso se puede afirmar que no hay relacion entre estos, ya que no se relacionan y es la grafica se verian asi:

[pic 1]

b) si por un diagrama de dispersion se ve la relacion positiva de r=0.95. ¿Es seguro concluir que hay una relacion causa efecto entre estas dos variables?

Si, porque cuando varia una, lo hace la otra y el porcentaje de que esto si ocurra es alto

[pic 2]

[pic 3]

[pic 4]

[pic 5]

[pic 6]

[pic 7]

[pic 8]

[pic 9]

[pic 10]

[pic 11]

...

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