Estadistica UNa

TRABAJO PRÁCTICO.

REGRESION LINEAL MULTIPLE

ASIGNATURA: Estadística Aplicada

CÓDIGO: 746

CENTRO LOCAL: Acarigua

CARRERA: Contaduría Pública

NÚMERO DE ORIGINALES: 24

FIRMA DEL ESTUDIANTE:

INDICE.

Página.

RESUMEN…………………………………………………………………………….. 2

INTRODUCCION…………………………………………………………………….. 3

ASPECTOS METODOLOGICOS …………………………………………………. 4

INTERPRETACION DE LOS RESULTADOS…………………………………….. 5

ELIMINACIÓN HACIA ATRÁS……………………………………………………….. 11

FUNDAMENTOS TEORICOS………………………………………………………… 18

CONCLUSIONES……………………………………………………………………… 20

RECOMENDACIONES……………………………………………………………….. 21

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS…………………………………………………...22

RESUMEN.

En el siguiente trabajo, se procede a realizar el estudio de dos modelos propuestos de regresión múltiple, con la finalidad de determinar cuál de ellos explica mejor la variable dependiente Índice de masa Corporal (X1), .Y Nivel de colesterol total en sangre medido en mg/dl (X9)., para ello se seleccionan los niños de edades comprendidas entre 5 y 13 años conformando una muestra de 150 observaciones y se recoge la información sobre las siguientes variables: • X1 : Índice de Masa Corporal (IMC) medido en Kg/m2, Edad en años, Edad Ósea en años, Sexo, Peso en kilogramos, Estatura en metros, Índice de actividad, Calorías consumidas por día medido en Kcal, Nivel de colesterol total en sangre medido en mg/dl, Nivel de glicemia en sangre medido en mg/dl..Se evaluó el conjunto de datos mediante herramientas estadísticas de Excel t

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ales como Análisis de Datos (Regresión), que proporciono información importante en las tablas Estadísticas de la Regresión, Análisis de Varianza y Estimaciones. También se utilizaron Tablas de Frecuencia y Representaciones Gráficas. En base a los resultados obtenidos, se procede a realizar el respectivo análisis que permite concluir cual es el modelo más conveniente a utilizar para realizar estudio sobre nutrición infantil. También se resalta la importancia del software informático Excel de Microsoft Office como instrumento fundamental en el análisis de problemas complejos que con técnicas tradicionales resultarían difíciles de realizar.

INTRODUCCIÓN.

El

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