Problemas de condensadores síncronosDescripción completa
psicologiaDescripción completa
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evidencia 3 negocios internacionales
Descripción: trabajo sena
sena mantenimiento de computadores
Descripción: Full
Descripción: nnnn
evidencia 3Descripción completa
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CASO FARMACEUTICODescripción completa
Descripción: esquema gráfico estrategia de distribución
Descripción: Ensayo “Importancia de los Archivos”. De acuerdo con los conocimientos adquiridos en la presente actividad de aprendizaje, el aprendiz debe entregar un ensayo utilizando terminología archivística s...
Descripción: TAREA DE ESTADISTICA
Apuntes de clase del área estadística para estudiantes de psicología quinto semestre.
Descripción: ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
actividad 3Descripción completa
actividad 3Descripción completa
Descripción completa
Descripción: EVIDENCIA 3 NEGOCIACION INTERNACIONAL
Reporte
Nombre: Nombre:
Matrícula: Matrícula:
Nombre del curso:
Nombre del profesor :
Estadística y Pronostico en la toma de
Irving Ossiel Cruz Hernández
decisiones Módulo: Módulo:
Actividad: Actividad:
Regresión Lineal Múltiple
Planteamiento y solución de un problema utilizando las técnicas estadísticas para el pronóstico a corto y largo plazo con el fin de tomar decisiones
Fecha: Fecha: 11/19/2017 Bibliografía: Bibliografía: Rafael Eduardo Quero Osorio. (2017). Evidencia 2. 11/15/2017, de Universidad Universidad Tecmilenio Sitio web: https://miscursos.tecmi https://miscursos.tecmilenio.mx/bbcsw lenio.mx/bbcswebdav/pid-25 ebdav/pid-2531668-dt31668-dtcontent-rid1418144_1/institution/UTM 1418144_1 /institution/UTM/semestre/profesion /semestre/profesional/ma/ma1320 al/ma/ma13202/bb/tema1.h 2/bb/tema1.htm#activid tm#activid ad
Instrucción para el alumno: Organícense en equipos de trabajo de 2 a 3 integrantes integrantes y resuelvan lo que se les pide. Al finalizar tu ejercicio debes presentar tus conclusiones conclusiones a todo el grupo y justificar tu análisis estadístico aplicado. 1. Revisa la siguiente siguiente información información tomada tomada de la la sección de avisos de de ocasión.
2. Utiliza Excel o cualquier otro paquete estadístico como Minitab para realizar lo siguiente: a. Estima el modelo de regresión múltiple e interpreta los coeficientes de la ecuación de regresión lineal múltiple.
Reporte Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple
0.93962571
Coeficiente de determinación R^2
0.88289647
R^2 ajustado
0.86616739
Error típico
1162.00151
Observaciones
25 Grados de libertad
Suma de cuadrados
Promedio de los cuadrados
Regresión
3
213782653
71260884.34
Residuos
21
28355197.53
1350247.501
Total
24
242137850.6
Coeficientes Intercepción
Error típico
Estadístico t
F
Valor crítico de F
52.7761646
Probabilidad
-602.5689619
1152.57358
-0.522803032
0.60658383
Variable X 1
9.14198458
4.18496603
2.184482386
0.04040805
Variable X 2
5.934450532
5.216922985
1.137538459
0.26812631
Variable X 3
-77.81028379
445.2393506
-0.174760572
0.86294171
Y = 9.1419x1 + 5.9344x2 – 77.8102x3 – 602.5689
La variable x1 estima que cuando los metros de terreno cambian el precio ampliara a 9.14. La variable x2 estima que cuando los metros de construcción cambian el precio en la casa se elevara en 5.93. La variable x3 estima que cuando el número de recamaras los costos cambiara en -77.81
Inferior 95%
Superior 95%
Inferior 95.0%
Superior 95.0%
-2999.476936
1794.33901
-2999.476936
1794.339012
0.438871284
17.8450979
0.438871284
17.84509788
-4.914734734
16.7836358
-4.914734734
16.7836358
-1003.736202
848.115634
-1003.736202
848.115634
b. Prueba la significancia global del modelo de regresión múltiple; realiza todas las etapas de una prueba de hipótesis
5.93621E-10
Reporte Grados de
Suma de
Promedio de los
libertad
cuadrados
cuadrados
Regresión
3
213782653
71260884.34
Residuos
21
28355197.53
1350247.501
Total
24
242137850.6
F
52.7761646
H0: β1 = β2 = ... βk = 0 (Las variables independientes no afectan a Y) En oposición a: Ha: βi ≠ 0 (Al menos una variable X afecta a Y) F calculada = 52.7761
Concluimos que F calculada (52.7761) es mayor que F teórica (3.07) demostrando que al menos una variable afecta a el precio de la casa.
c. Pronostica el precio para los siguientes datos.
Reporte Metros de
Numero de
Metros de
contsruccion recamaras
Precio (miles
Terreno X1
X2
de pesos) y
X3
271
230
3
3006.3374
479
315
4
5334.4664
205
171
3
2052.8424
875
103
2
7852.1864
136
420
2
2977.5271
Coeficientes Intercepción
-602.5989
Variable X 1
9.1419
Variable X 2
5.9344
Variable X 3
-77.8102
d. Prueba la significancia de los coeficientes de regresión individuales. Realiza todas las etapas de una prueba de hipótesis para cada uno de los coeficientes. H0: β1 = β2 = ... βk = 0 (Las variables independientes no afectan a Y) En oposición a: Ha: βi ≠ 0 (Al menos una variable X afecta a Y) Grados de libe rtad
Suma de cuadrados
Prome dio de los cuadrados
Regresión
3
22145057.76
7381685.918
Residuos
1
8.48688E-26
8.48688E-26
Total
4
22145057.76
F
8.6978E+31
F calculada = 8.6978e+31
F teórica es igual a 215.7 por lo que cconcluimos que F calculada (52.7761) es mayor que F teórica demostrando que al menos una variable afecta a el precio de la casa.
e. Calcula el error estándar de estimación.
Reporte Error típico
f.
2.91323E-13
Construye un intervalo de confianza para las pendientes de la población (β1, β2 y β3) Coeficientes
Intercepción
Error típico
Inferior 95%
Superior 95%
-602.5989
7.68454E-13
-602.5989
-602.5989
Variable X 1
9.1419
6.2569E-16
9.1419
9.1419
Variable X 2
5.9344
1.4995E-15
5.9344
5.9344
Variable X 3
-77.8102
1.7582E-13
-77.8102
-77.8102
B1 ± t(a/2) (n-k-1) S b =
t(0.025) (1) = 12.7062 B1 9.1419 ± 12.7062 (6.2569e -16) = 9.1419 ± 7.95014e-15 B2 5.9344 ± 12.7062 (1.4995e -15) = 5.9344 ± 1.90529e-14 B3 -77.8102 ± 12.7062 (1.7582e -13) = -77.8102 ± 2.234e-12 g. Calcula e interpreta R2 en el contexto del problema. R2 = 0.8828, variación del precio final h. Calcula R2ajustada . R2 ajustada = 0.866167
Reporte
i.
Determina el Factor de Inflación de Varianza (VIF) para cada variable explicativa en el modelo. ¿Existe alguna razón para sospechar que existe multicolinealidad?
