PROBLEMA: Montgomery y Peck (1982) describen el empleo de un modelo de regresión para relacionar la cantidad de tiempo requerido por un vendedor de ruta (chofer) para abastecer una maquina vendedora de refrescos con el número de latas que incluye la misma, y la distancia del vehículo de servicio a la ubicación de la máquina. Este modelo se empleo para el diseño de la ruta, el programa y el despacho de vehículos. La tabla presenta 25 observaciones respecto al tiempo de entrega tomadas del mismo estudio descrito por Montgomery y Peck.
Numero de observaciones 1
Tiempo de entrega (min.) 9.95
Numero de latas 2
Distancias(pies)
2
24.45
8
110
3
31.75
11
120
4
35.00
10
550
5
25.02
8
295
6
16.8
4
200
7
14.38
2
375
8
9.60
2
52
9
24.35
9
100
10
27.50
8
300
11
17.08
4
412
12
37.00
11
400
13
41.95
12
500
14
11.66
2
360
15
21.65
4
205
16
17.89
4
400
17
69.00
20
600
18
10.30
1
585
19
34.93
10
540
20
46.59
15
250
50
21
44.88
15
290
22
54.12
16
510
23
56.63
17
590
24
22.13
6
100
25
21.15
5
400
1) Determine la ecuación de regresión. 2) Determinar el Error estándar múltiple de estimación 3) Calcule R2.Interprete. 3) Realizar una prueba global para determinar si algunos de los coeficientes de regresión no son iguales a cero. Use nivel de significancia de 0.05 4) Estimar el tiempo de entrega si se sabe que el número de latas es 20 y la distancia del vehículo es 110. 5) Realizar pruebas de hipótesis para determinar Cuales se las variables independientes tienen coeficientes de regresión significativos. Que variables se eliminan. Use nivel de significancia de 0.05 6) Estime el intervalo de confianza para los coeficientes de regresión parcial. 7) Contribución de una variable explicitaría de X1 y x2.
PROBLEMA: Como parte de una prueba de energía térmica solar, se mide el flujo de calor total de un conjunto de viviendas. Se desea determinar si el flujo de calor total (Flujo Calor) puede predecirse tomando en cuenta la posición de los puntos focales en las direcciones de este, sur y norte. Los datos son de [27]. Se debe determinar, utilizando la regresión de los mejores subconjuntos, que el modelo de los mejores dos predictores incluía las variables Norte y Sur, y que el modelo de los mejores tres predictores agregaba la variable Este. Se debe evaluar el modelo de los mejores tres predictores utilizando la regresión múltiple.
