Derecho
Enviado por jr99 • 2 de Octubre de 2015 • Documentos de Investigación • 2.569 Palabras (11 Páginas) • 153 Visitas
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CURSO: ESTADISTICA DESCRIPTIVA
DOCENTE: Ing. CIP. TAPIA CALDERON, Guillermo B.
UNSCH-2012
- COEFICIENTE DE REGRESIÓN Y COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEL SIMPLE
En la Corte Superior de Ayacucho se desea contratar a cinco (05) auxiliares jurisdiccionales, por lo que son evaluados en dos rubros: “Examen Psicotécnico” (X) y “Examen de conocimiento jurídicos” (Y). Los resultados obtenidos se registran en la siguiente tabla bidimensional o de doble entrada de datos originales:
Característica | Candidatos a Auxiliares Jurisdiccionales- PJ | Xi: Examen Psicotécnico | Yi: Examen de Conocimientos |
A | Mario Salas | 18 | 82 |
B | Felipe Castañeda | 15 | 68 |
C | Susan Barboza | 12 | 60 |
D | Lissette Morales | 9 | 32 |
E | Melisa Landeo | 3 | 18 |
I-a) Gráfica estadística del dispersograma o diagrama de dispersión de los datos (X, Y) bidimensionales.
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I-b) Halle las estimaciones del parámetro Alfa: α (distancia del origen al punto de corte de la recta con eje YY´) y del parámetro Beta: β (Coeficiente de Regresión Lineal Simple- RLS).
- Media muestral de X: [pic 6]
= = = = = 11.4[pic 7][pic 8][pic 9][pic 10][pic 11]
- Media muestral de Y: [pic 12]
= = = = = 52[pic 13][pic 14][pic 15][pic 16][pic 17][pic 18][pic 19]
[pic 20] | [pic 21] | [pic 22] | [pic 23] | [pic 24] | [pic 25] |
1 | 18 | 82 | 1476 | 324 | 900 |
2 | 15 | 68 | 1020 | 225 | 256 |
3 | 12 | 60 | 720 | 144 | 64 |
4 | 09 | 32 | 288 | 81 | 400 |
5 | 03 | 18 | 54 | 9 | 1156 |
[pic 26] | 57 | 260 | 3558 | 783 | 2776 |
C) Coeficiente de Regresión Lineal Simple: β
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D) Hallando el parámetro Alfa: α
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I-c) Halle la ecuación de Regresión Lineal Simple (RLS) y grafique la recta asociada.
Siendo la ecuación: [pic 29]
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I-d) Pronostique el Nivel de Conocimientos para un auxiliar Jurisdiccional que tiene en el examen Psicotécnico la nota de 13 puntos.
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I-e) Calcule el Coeficiente de Correlación Lineal e interprete estadísticamente.
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Interpretación estadística; r= es decir, la correlación es fuerte, por lo tanto en las predicciones que tengamos con la ecuación de regresión, es posible que no fallemos.[pic 39]
I-f) Calcule el Coeficiente de Determinación e interprete estadísticamente.
Coeficiente de Determinación: [pic 40]
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Interpretación estadística; El =viene a ser el cuadrado de la correlación ya nos da la información de exactitud.[pic 43][pic 44]
- ORGANIZACIÓN DE DATOS Y CÁLCULO DE ESTADÍGRAFOS.
Los siguientes datos corresponden al muestreo de los diámetros de 45 cojinetes fabricados por una Empresa Metal- Mecánica del PARQUE INDUSTRIAL DE VILLA EL SALVADOR- LIMA.
0,529 | 0,538 | 0,532 | 0,529 | 0,535 | 0,536 | 0,534 | 0,542 | 0,530 |
0,538 | 0,536 | 0,526 | 0,525 | 0,524 | 0,530 | 0,543 | 0,539 | 0,542 |
0,536 | 0,528 | 0,546 | 0,532 | 0,535 | 0,534 | 0,539 | 0,544 | 0,527 |
0,535 | 0,534 | 0,540 | 0,536 | 0,540 | 0,532 | 0,535 | 0,541 | 0,528 |
0,535 | 0,531 | 0,540 | 0,532 | 0,535 | 0,533 | 0,535 | 0,537 | 0,541 |
2.1 Tipología de variable estadística bajo estudio. ¿El tamaño de la muestra n es muestra grande o pequeña? Calcular el rango de datos originales Rx.
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