Práctica - Estadística

1. Realiza una lectura de las explicaciones de tema 9 y 10. Define los siguientes conceptos:

a. Variable dependiente

b. Variable independiente

c. Análisis de la regresión simple

d. Estimadores de mínimos cuadrados

e. Intervalo de confianza

f. Coeficiente de regresión

g. Coeficiente de correlación

h. Coeficiente de determinación

i. Error estándar de estimación

Durante la actividad colaborativa

1. En equipos desarrollen los siguientes ejercicios y respondan las preguntas planteadas.

a. En una compañía fabricante de helados se sospecha que almacenar el helado a temperaturas bajas durante largos periodos tiene un efecto lineal en la pérdida de peso del producto. En la planta de almacenamiento de la compañía se obtuvieron los siguientes datos:

Pérdida de peso (gr) Y 28 37 36 30 28 36 35

Tiempo (semanas) X 26 32 35 27 25 31 30

2.

o Identifiquen dentro del problema cuál es la variable dependiente y cuál es la variable independiente.

o Ajusten e interpreten un modelo de regresión lineal simple a los datos.

o Calculen el error estándar de estimación.

o Prueben la significancia de la pendiente β1.

o Calculen e interpreten R2.

o Elaboren un intervalo de confianza del 90% para β1.

o Pronostiquen la pérdida cuando el tiempo es de 33 semanas

o Considerando todos los conceptos analizados en el problema y revisados en el punto 1, realicen una conclusión que refleje la interpretación de los resultados del ejercicio.

1.

A. Se llama independiente, porque esta variable no depende de otros factores para estar presente en esa realidad en estudio.

B. Es manipulada por el investigador, porque el investigador él puede variar los factores para determinar el comportamiento de la variable.

C. Es un método matemático que modela la relación entre una variable dependiente Y, las variables independientes X y un término aleatorio.

D. Técnica de análisis numérico enmarcada dentro de la optimización matemática, en la que, dados un conjunto de pares ordenados.

E. Par o varios pares de números entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido con una determinada probabilidad de acierto.

F. Cuantifica la pendiente de una línea de regresión lineal creada con los datos de una serie de puntos.

G. La correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas.

H. Es un estadístico usado en el contexto de un modelo estadístico cuyo principal propósito es predecir futuros resultados.

I. Es la desviación estándar de la distribución maestral de un estadístico.

2.

Variable dependiente B

En

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