Taller 4 de regresion. IO.docx

UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PANAMA TALLER ANALISIS DE REGRESION 1.

Se llevó a cabo un estudio para determinar la relación lineal entre el número de años de experiencia y el salario anual para una profesión en particular en una región geográfica dada. Se seleccionó una muestra aleatoria de 17 personas, las cuales ejercen esta profesión, y se obtuvo la siguiente información: Salario anual actual (miles) 26.1 33.2 36.1 16.5 26.4 36.4 33.8 36.5 19.8

Años de Experiencia 13 16 30 2 8 31 19 20 4

Salario anual actual (miles) 16.9 36.0 36.5 21.4 31.0 31.4 19.1 24.6

Años de Experiencia 1 27 25 7 15 13 6 10

a. Defina las variables b. Establezca la ecuación que permita pronosticar los salarios basados en los años de experiencia c. Para 5, 12 y 18 años de experiencia, ¿Cuál deberían ser los salarios? d. Si se desea pagar 50 mil de salario anual, ¿Cuántos años de experiencia se deben tener? 2.

Proyectar la oferta de un cierto producto tomando en cuenta los datos obtenidos en el estudio de mercado:  Año 2003 2004 2005 2006 2007

Oferta 10 000 12 000 14 000 11 000 17 000

Año 2008 2009 2010 2011 2012

Oferta 15 000 18 000 20 000 21 000 20 000

El comportamiento es exponencial. a. Defina las variables b. Obtenga la ecuación que le permita calcular la demanda en los próximos tres años 3.

La siguiente tabla muestra el uso mensual de energía y el tamaño del domicilio: Potencial y Lineal Tamaño (miles de pie) Uso (kw-hr)

1.29 1180

1.35 1170

1.47 1260

1.60 1490

1.71 1570

1.84 1710

1.98 1800

2.23 1840

2.40 1960

2.93 1950

a. Defina las variables b. Obtenga la ecuación que calcular el consumo en kilowatts hora en función del tamaño. c. Para tamaños de 3.20 y 4.50, ¿Cuál debería ser el consumo?

4.

Una empresa de manufactura basa las predicciones de sus ventas anuales en los resultados oficiales de la demanda total en la industria. A continuación se dan los datos de demanda total y las ventas efectuadas por la empresa en los últimos 11 meses: Lineal y cuadrática Demanda Total (miles de tm) 200 220 400 330 210 380

a. b.

5.

Ventas (miles de tm) 9 6 12 7 5 14

Demanda Total (miles de tm) 390 280 140 280 290

Ventas (miles de tm) 10 8 4 7 10

Defina las variables Por medio de un ajuste mínimo cuadrático encontrar la recta que más se ajuste a las ventas de la empresa en función de la demanda total. Si la demanda total industrial es de 300000 toneladas, ¿Qué volumen de ventas se predeciría usando la recta de regresión calculada?

Se está estudiando la relación entre el número de años que una persona permanece afiliada al sindicato y el nivel de satisfacción con la actuación de dicho sindicato. Para ello se parte de los datos de 7 individuos tomando aleatoriamente personas adscritas al sindicato. Exponencial y lineal  Años Satisfacción

8 7

7 5

10 8

3 5

6 9

13 9

4 3

a. b. c. d. 6.

Defina las variables. Obtenga la ecuación que permita predecir los niveles de satisfacción. Predecir el índice de satisfacción de una persona que lleva 11 años militando al sindicato. Conociendo que el índice de satisfacción es de 6 predecir los años que lleva en el sindicato. La energía consumida de un proceso depende del ajuste de máquina que se realice: Energía consumida Ajuste de Máquina Energía consumida Ajuste de máquina 21.6 11.5 3.8 25.3 4 15.7 7.4 26.4 1.8 18.9 6.3 26.7 1 19.4 36.2 29.1 1 21.4 0.8 21.7 a. Defina variables b. Obtener la ecuación de regresión lineal y cuadrática y comparar c. Estimar el consumo de energía para un ajuste de máquina de 20 con regresión cuadrática

7.

Con el fin de determinar la profundidad de un lago subterráneo, se midió el contenido de oxígeno en miligramos/litro, a distintas profundidades, en metros, obteniéndose los siguientes resultados: Profundidad (m) 15 20 30 40 50 60 70 Oxígeno (mg/l) 6.5 5.6 5.4 6.0 4.6 1.4 0.1

a. Defina variables b.  Ajustar una recta a los datos obtenidos por el método potencial c. ¿A qué profundidad es previsible que nos encontremos si el contenido de oxígeno es de 3.2 3.2 mg/l?

8.

Se muestra la información del % de ventas con respecto al mes anterior, la inversión en propagandas en miles y el mes trascurrido de un determinado producto.

MES 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 a. b. c.

INVERSION EN PROPAGANDA EN MILES ($) 6.8 6.5 8.4 6.6 4.5 4.6 4.8 3.8 5.3 2.1

% DE LAS VENTAS CON RESPECTO AL MES ANTERIOR 83.8 80.7 78.4 80.1 72.4 69.3 52.4 55 43.2 28.0

Defina las variables Para los meses 11, 12 y 13, cuál sería el % de ventas con respecto al mes anterior. Establezca la ecuacion