Estadística y Pronostico para la toma de decisiones Actividad 5
Enviado por Alpierren • 3 de Diciembre de 2015 • Tarea • 293 Palabras (2 Páginas) • 939 Visitas
Nombre: Hector Vasquez Gonzalez | Matrícula: 2769416 |
Nombre del curso: Estadística y Pronostico para la toma de decisiones | Nombre del profesor: Susana Vega Cornejo |
Módulo:1 | Actividad: Actividad 5 |
Fecha: Noviembre | |
Bibliografía:. |
1.-
¿A qué se le llama una predicción puntal?
A la estimación de un valor de Y para un valor determinado X.
¿Cuáles son las dos fuentes de incertidumbre asociadas a una predicción puntual?
Incertidumbre debida a la dispersión de los datos respecto a la línea de regresión de la muestra.
Incertidumbre debida a la dispersión de la regresión de la muestra respecto a la línea de regresión de la población.
¿A qué se le llama residuos? ¿Qué tipo de información te pueden dar?
La información sobre la variación que no se puede explicar
¿Qué es una regresión lineal múltiple? ¿Cuándo se recomienda aplicarla?
Es una extensión de la regresión lineal simple para permitir más de una variable independiente; es decir, en lugar de usar solo una variable independiente X para explicar la variación en Y, pueden utilizarse al mismo tiempo otras variables independientes.
¿Qué es una matriz de correlación? ¿Para qué sirve la matriz de correlación?
Una tabla que constituye apoyo para determinar el coeficiente de correlación.
2.-
- Estima la ecuación de regresión lineal.
- Calcula las predicciones (valores puntuales) para los siguientes valores de X0: 11, 12, 15, 25, 30, 35.5, 39, 45, 60, 70, 80, 90.
- Obtén los intervalos de confianza al 99 para cada valor puntual de Y para los diferentes valores de X0.
[pic 1]
3.- Se tomó una muestra de 20 automóviles con relación al número de kilómetros por litro (Y), caballos de fuerza X1 y peso total en kg X2.
- Estima e interpreta los coeficientes de la ecuación de regresión lineal múltiple.
- Si un vehículo tiene 92 caballos de fuerza y un peso de 1750 kg ¿cuál será el número de kilómetros por litro que se esperaría?
[pic 2]
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