estos ejercisios ayudaran con lo que es el diagrama de pareto
Descripción: Ejercicios Corel Draw 8 al 10
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Nombre: Nombre: Rodolfo Salazar espinosa Nombre del curso: Estadística y pronóstico para la toma de decisiones. Módulo: Módulo: 'od#lo 2 Fecha: Fecha: 1* de a+ril del 2)16 Bibliografía: Bibliografía:
1.
Matrícula:2743961 Matrícula:2743961 Nombre del profesor : Rocío !ette "#$rez %amac&o Actividad: Actividad: E(ercicio 1)
,as ,a s !en !enta tas s de lí líne nea a +lan +lanca ca !ar !aría ían n se- se-n n el es esta tado do del del me merc rcad ado o de ca casa sas s n#e n#e!a !as: s: c#ando las !entas de casas n#e!as son +#enas/ tam+i0n se refle(an 0stas en las cifras de la!aplatos/ la!adoras de ropa/ secadoras y refri-eradores. na asociación de
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comercio compiló los si-#ientes datos &istóricos en miles de #nidades de las !entas de línea +lanca y constr#cción de casas. %onstr#cción de
5entas de
casas miles línea +lanca miles
2.)
.)
2.
.
3.2
6.)
3.6
7.)
3.3
7.2
4.)
7.7
4.2
*.4
4.6
9.)
4.*
9.7
.)
1).)
a.
Realiza #n dia-rama de dispersión para estos datos.
+.
esarrolla #na ec#ación para la relación entre las !entas de línea +lanca en miles y la constr#cción de casas miles.
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c.
8nterpreta la pendiente de la recta de re-resión. ,a pendiente +i1.71/ si-nifica #e por cada casa constr#ida/ las !entas de línea +lanca incrementan #n 1.16.
d.
%alc#la e interpreta el coeficiente de determinación de la m#estra/ r 2/ para estos datos.
Esto #iere decir #e &ay #na +#ena correlación entre la constr#cción de casas y !enta de línea +lanca/ ya #e se enc#entra m#y cerca del 1. 0.95 95! El 9; de las !entas en miles depende de la !enta de miles en casas
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e.
etermina e interpreta el error est$ndar de estimación.
a #e Se es #n error pe#e>o con #n !alor de ).37/ es e=celente y por lo tanto #n +#en pronóstico.
"#ercicio $
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2.
En #n pro+lema de re-resión con tama>o de m#estra 17/ se encontró #e la pendiente era de 3.73 y el error est$ndar de 2*.64. ,a cantidad se m#estra a contin#ación :
a.
Enc#entra el error est$ndar del coeficiente de la pendiente de re-resión. S+1).97)
Estamos identificando si n#estra pendiente se est$ apro=imando a la lineal !aria ente ?1 y 1 +.
%onstr#ye #n inter!alo de confianza del 9; para la pendiente de la po+lación. t@ t).)A217?2t).)212.131
3.7
2.131).97) 1.661/.79*
5alores posi+les #e p#ede tener la pendiente c.
8nterpreta el inter!alo de confianza de la parte +. %on #na confianza del 9; la pendiente en realidad se enc#entra entre 1.661/.79*
"#ercicio %
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3.
na compa>ía de prod#ctos #ímicos desea est#diar los efectos #e el tiempo de e=tracción tiene en la eficiencia de #na operación de e=tracción/ o+teni0ndose los datos #e aparecen en la si-#iente ta+la: Eficiencia de e=tracción
a.
min#tos
;
27
7
4
64
41
*)
19
46
3
62
39
72
19
2
49
77
1
7
31
6*
Realiza #n dia-rama de dispersión para !erificar #e #na línea recta se a(#star$ +ien a los datos
+.
B+t0n #na línea de re-resión estimada.
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%#ando = !ale ) +)39.)2 es n#estro porcenta(e de eficiencia/ por cada min#to #e !a pasando/ mi eficiencia !a a#mentando 39.)2 c.
tiliza la ec#ación estimada de re-resión para predecir la eficiencia de e=tracción c#ando el tiempo de e=tracción es de 3 min#tos. 39.)2C).764 39.)2C).7643 6.792
d.
Dr#e+a la &ipótesis de #e: 1. ) : F1 ) en oposición a a: F1 G ). tiliza H ).)1
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2 Estadística de pr#e+a:
tcalc#lada +1 ? ᵦ1As+1
).764?)A).2192 3.4*
3. Esta+lecer re-ión de rec&azo H).)1 Se-n la ta+la:
4. Re-la de decisión: Rec&azar o si |tcalc#lada|es mayor #e 3.3 a #e el !alor de tcalc#lada3.4* es mayor #e 3.3/ se saca la concl#sión #e se rec&aza la &ipótesis n#la o. e.
B+t0n #n inter!alo de confianza al 99; para F1
).764C? 3.3).2192 ).764C?).734
).764C).734&.'9 ).764?).7340.0$
(0.02, 1.49)
Se p#ede decir con #na confianza del 99; #e la eficiencia de e=tracción incrementara entre el ).)2 y 1.49/ por cada #nidad e=tra adicional al porcenta(e de tiempo de e=tracción
