Guia Practica Experimental Macroeconomia
Enviado por Cristina Orrala • 19 de Enero de 2023 • Apuntes • 3.761 Palabras (16 Páginas) • 105 Visitas
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Informe de Resultados de aplicación de la Guía de Prácticas | N° del Reporte |
Se deberá generar de forma secuencial automática |
Datos Generales | |||||
NOMBRE DE LA PRÁCTICA | CASOS PRÁCTICOS | ||||
FACULTAD | CIENCIAS SOCIALES, EDUCACIÓN COMERCIAL Y DERECHO | CARRERA | ECONOMÍA | ASIGNATURA | ESTADÍSTICA INFERENCIAL |
PROFESOR DE PRÁCTICA | ECO. TENORIO ALMACHE JOSÉ LUIS | AMBIENTE O LABORATORIO | AMBIENTE VIRTUAL | ||
TIEMPO ASIGNADO | 04:00 | Tipo APE | TALLER | ||
UNIDAD: | 3 y 4 | TEMAS: | - MODELO DE REGRESION LINEAL SIMPLE Y MÉTODOS DE MÍNIMOS CUADRADOS -COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN Y SUPOSICIONES DEL MODELO -PRUEBA DE SIGNIFICANCIA -REGRESIÓN ESTIMADA Y USO DE HERRAMIENTAS ESTADISTICAS -PRUEBA DE BONDAD DE AJUSTE -ANÁLISIS DE DATOS ORDENADOS -TEORIA DE DESICIONES | ||
FECHA DE INICIO | 30/01/2022 | FECHA FIN | 07/02/2022 | ||
TIPO DE PRÁCTICA (Marque la opción) | INDIVIDUAL | CANTIDAD DE ESTUDIANTES | 5 | ||
GRUPAL | x | ||||
NOMBRE DEL O LOS ESTUDIANTES: | |||||
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Desarrollo de la Práctica | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1.-FLIPPY, es un negocio familiar que vende a clientes minoristas en la ciudad de Londres, desde hace muchos años. Tanto en radio como en televisión e internet, la compañía destaca sus precios bajos y fáciles términos de crédito. El propietario desea analizar la relación entre las ventas y la suma de dinero que gastó en publicidad. A continuación, se presenta la información de las ventas y de los gastos publicitarios durante los últimos cuatro meses.
PREGUNTAS:
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Cuando el coeficiente de correlación es de +-0,96 a +-1.0, es perfecta. Por lo tanto, nuestra correlación es perfecta, lo que significa que la correlación de las variables es directa. 2.- En base al ejercicio 1, responder las siguientes preguntas:
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Cuando FLIPPY no invierte en publicidad sus ingresos equivalen a 1,5 millones de dólares, siendo este el valor de , y así, aunque no invierta está obteniendo ganancias. Mientras que el valor de es el resultado en el que cada millón de dólares gastando en publicidad genera un ingreso de 2,2 millones de dólares. [pic 15][pic 16]
[pic 17] Este gasto en publicidad de 3,3 millones, da como resultado en que las ganancias de la empresa incrementen de forma positiva. 3.- La asociación de pasajeros de aerolíneas estudió la relación entre el número de pasajeros en un vuelo en particular y su costo. Parece lógico que más pasajeros impliquen más peso y más equipaje, lo que a su vez generará un costo de combustible mayor. Con una muestra de 15 vuelos, la correlación entre el número de pasajeros y el costo total del combustible fue 0.667. ¿Es razonable concluir que hay una asociación positiva entre las dos variables poblacionales? Utilice el nivel de significancia de 0.01. Datos
Variable dependiente (y) Porcentaje de votos recibidos Variable independiente (x) Cantidad gastada en la campaña por cada candidato r= 0,43 n= 25 NS= 0,05
Coeficiente de correlación [pic 18] Datos NS= 0,05 t= 0,43 √23 n= 25 √1- GL= n-2 t= 2,062 GL= 23 0,903 Valor estadístico 2,069 t= 2,284 -2,069
Ho: p=0 La correlación entre la población es cero (0) H1: p ≠ 0 La correlación entre la población es diferente de cero (0)
Respuesta: Acepte la hipótesis alternativa porque la correlación no es igual a 0. Por lo tanto, el valor de r es verdadero. Es razonable concluir que existe una correlación positiva entre el porcentaje de votos que recibe cada candidato y el monto gastado en actividades electorales. 4.- Una muestra de 25 campañas para la alcaldía de ciudades de tamaño medio con poblaciones entre 50000 y 250000 habitantes demostró que la correlación entre el porcentaje de los votos recibidos y la cantidad gastada en la campaña por cada candidato fue 0.43. A un nivel de significancia de 0.05, ¿hay una asociación positiva entre las variables? Explique por qué y demuestre o sustente su respuesta. Datos Variable dependiente (y) Porcentaje de votos recibidos Variable independiente (x) Cantidad gastada en la campaña por cada candidato r= 0,43 n= 25 NS= 0,05 Coeficiente de correlación
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Datos NS= 0,05 t= 0,43 √23 n= 25 √1- GL= n-2 t= 2,062 GL= 23 0,903 Valor estadístico 2,069 t= 2,284 -2,069
Ho: p=0 La correlación entre la población es cero (0) H1: p ≠ 0 La correlación entre la población es diferente de cero (0) Respuesta: Acepte la hipótesis alternativa porque la correlación no es igual a 0 Por lo tanto: el valor de r es verdadero Se puede concluir razonablemente que existe una correlación positiva entre el porcentaje de votos que recibe cada candidato y la cantidad gastada en actividades de campaña. 5.- Un entrenador, desea conocer cómo se relaciona el número de estudiantes ausentes con la temperatura media del día. Usó una muestra aleatoria de 10 días para el estudio. Los siguientes datos indican el número de estudiantes ausentes y la temperatura media para cada día.
Variable dependiente (y) = Temperatura Variable Independiente (x) = Ausencia
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La relación entre estas dos variables, está dada en su gráfica que presenta puntos en su grafica curvilíneas, ya que sus datos expuestos por las variables independientes y dependientes son aleatorios y, por lo tanto, estas ascienden y descienden.
Mediante la gráfica dada por los siguientes datos, el tipo de curva que se asimila es a la curva multimodal, presenta más de dos extremos.
Una vez que resolvimos este ejercicio podemos decir que la ausencia es mayor cuando la temperatura ya sea muy baja o muy alta. 6.- Las ventas de línea blanca varían según el estado del mercado de casas nuevas: cuando las ventas de casas nuevas son buenas, también lo son las de lavaplatos, lavadoras de ropa, secadoras y refrigeradores. Una asociación de comercio compiló los siguientes datos históricos (en miles de unidades) de las ventas de línea blanca y la construcción de casas.
[pic 23] [pic 24] [pic 25] [pic 26] [pic 27] Coeficiente de correlación [pic 28] [pic 29] [pic 30] [pic 31]
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[pic 34] [pic 35] R// En el cálculo establecido del valor de la pendiente es de 1,71 por cada casa construida, mientras que las líneas en venta aumentan a 1,16.
[pic 36] R//Como resultado obtenemos $373,00 de error de estándar. d) La construcción de casas durante el año próximo puede ser mayor que el intervalo registrado; se han pronosticado estimaciones hasta de 8.0 millones de unidades. Calcule un intervalo de predicción de 90% de confianza para las ventas de línea blanca, con base en los datos anteriores y el nuevo pronóstico de construcción de casas. [pic 37] [pic 38] [pic 39] [pic 40] [pic 41] [pic 42] 7.- Delicias SA. Tiene desayunos, comidas y cenas bajas en calorías. Usted es considerado cliente aceptable y por ende recibe dos alimentos empacados al día. Delicias SA., afirma que usted puede comer todo lo que quiera en su tercera comida y aun así perderá al menos cinco libras el primer mes. Los clientes aceptables se pesan antes de comenzar el programa y de nuevo al cabo del primer mes. Las experiencias de una muestra aleatoria de 11 miembros son:
Lo que interesa saber es si los clientes aceptables, perdieron peso como resultado del programa de Delicias SA.
8.- El departamento de recursos humanos de Ford Motor Company implantó un programa de medición de la presión arterial y educación sobre cómo mantenerla dentro de ciertos límites para los 100 empleados del departamento de pintura el primer día del año. Como seguimiento, en julio se les tomó la presión arterial a los mismos 100 empleados, y 80 de ellos mostraron una reducción. ¿Es posible concluir que las mediciones fueron eficaces para reducir la presión arterial?
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Resultados Obtenidos |
En el análisis de regresión que se desarrolla por el modelo de mínimos cuadrados, en donde se encuentra el diagrama de dispersión que es donde se trazan los datos que brinda un problema, se necesita encontrar el coeficiente de correlación de la muestra que se la representa con la letra r minúscula que está en un rango de -1 hasta 1 positivo, cuando se interpretan estos valores se establece el nivel de fuerza que tiene cada resultado, podemos obtener correlación positiva débil, positiva moderada y positivamente fuerte, el siguiente paso es obtener la prueba de la importancia del coeficiente de correlación en donde se trabaja con la tabla de distribución en t. El principio de los mínimos cuadrados ayuda a determinar una ecuación de regresión al minimizar la suma de los cuadrados de las distancias verticales entre los valores reales de Y con los valores que se pronostican, lo que esta recta permite es minimizar las distancias entre valores verticales y la suma de cuadrados lo minimiza. El coeficiente de correlación es el tamaño específico que cuantifica la magnitud de la interacción lineal entre 2 cambiantes en un estudio de correlación. A esto nos referimos una vez que mencionamos que la correlación revisa las interrelaciones lineales. La correlación solamente tiene relación con ambas cambiantes dadas y no aporta información acerca de las colaboraciones más allá de los datos variados. Los gráficos de dispersión en seguida nos recuerdan que un coeficiente de correlación nulo o alrededor de cero no precisamente involucra que no haya interacción en medio de las cambiantes, sólo supone que no existe una interacción lineal. |
Conclusiones y Recomendaciones |
…………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… (VÍCTOR DAVID ORELLANA GUZMÁN). Practicar estos ejercicios nos ayuda a mejorar nuestras habilidades y realizar los ejercicios que deben quedar claros de principio a fin. Hay que decir que en las estadísticas el resultado juega un papel importante porque nos ayuda. De hecho, se basa en la recopilación de datos presentados en gráficos estadísticos. (RICARDO JOEL RODRÍGUEZ SALDAÑA). …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… (NOELIA NOEMI RÍOS ALVARADO). …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… (LISSBETH ESTEFFANIA SIMBAÑA PAÑORA). …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………………………………… (BIANCA RENATA SILVA CHUMAÑA). |
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