Minitab

9. ¿Cómo puedes relacionar las graficas de residuales vs los supuestos de la regresión? Mediante la información de los residuales e=Y-Y que asegura o determina que no se violen los supuestos en los ajustes verifica que la relación de X y Y, sean en línea recta dichos datos se reflejan en gráficas residuales como:

* Grafica de dispersión de residuales vs valores ajustados.

* Gráfica de dispersión de residuales vs variable explicativa.

* Gráfica de residuales con tras el tiempo (si los datos son cronológicos).

* Un histograma de residuales.

10. Pronostica el clima para la ciudad de Guadalajara haciendo uso de la siguiente información:

• Según los portales de internet, el clima de Guadalajara durante el año pasado estuvo fluctuando entre los 24 y los 30º C, no así las precipitaciones que fueron muy diversas durante todo el ciclo. Haz uso de los conocimientos aprendidos usando el método de suavizamiento exponencial simple para calcular la precipitación promedio y de regresión lineal y no lineal, para calcular la temperatura del mes de mayo.

 En el suavizamiento exponencial considera α=0.2 u α=0.5

Yt+1=Yt+α(Yt-Yt)

Y5=1.271+0.2(0.76-1.271)

Y5=1.169

El pronóstico de precipitación para el mes de Mayo con α=0.2 es de 1.169 cm.

Mes Temperatura (ºC)

Y Precipitación promedio (cm)

X Pronostico a=0.2 Pronostico a=0.5

Enero 24 1.78 1.780 1.780

Febrero 26 0.51 1.780 1.780

Marzo 28 0.25 1.526 1.780

Abril 30 0.76 1.271 1.653

Mayo 32 3.3 1.169 1.462

Junio 30 16.76 1.595 1.315

Julio 29 24.89 4.628 1.455

Agosto 28 20.28 8.680 3.042

Septiembre 27 14.99 11.000 5.861

Octubre 27 4.83 11.798 8.431

Noviembre 26 1.78 10.405 10.114

Diciembre 24 1.27 8.680 10.259

4. Describe y explica los conceptos utilizados en la regresión lineal simple.

Coeficiente de determinación: Mide el porcentaje de variabilidad, que es el porcentaje de variación de la variable independiente.

Ajuste de curvas: Puede ocurrir para ciertos datos, que el diagrama de dispersión no sea lineal entre X y Y.

Un modelo de regresión lineal simple sigue siendo útil para tratar estas situaciones.

Debemos transformar la variable X para así obtener una relación lineal y entonces si aplicar el modelo de regresión simple.

Intervalo de confianza: Un par de números entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido con una determinada probabilidad de acierto. Definimos un intervalo para una mejor predicción, ya que la incertidumbre siempre existirá.

5. ¿A qué se refiere la “parte explicada por la regresión” y la “parte no explicada”? a parte no explicada de la regresión nos dice que si el coeficiente

...