ACTIVIDAD # 3 REGRESION LINEAL MULTIPLE

ACTIVIDAD # 3 REGRESION LINEAL MULTIPLE

Problema # 1 Montgomery y Peck (1992) describen el uso de un modelo de regresión para relacionar la cantidad de tiempo que requiere un vendedor para dar servicio a una máquina expendedora de artículos y el número de empaques contenidos en la máquina y la distancia del vehículo (pies) de servicio del sitio donde se encuentra la máquina. Este modelo de regresión múltiple fue utilizado para diseñar la ruta, los horarios y la salida de los vehículos. La tabla de abajo muestra 25 observaciones del tiempo de suministro, número de empaques y la distancia, del vehículo.

[pic 1]

1. Identificar variable dependiente e independiente (o explicativa).
2. Calcular valores estadísticos descriptivos de los datos (media, mediana, moda, varianza, desviación estándar).
3. Obtener el modelo de regresión lineal múltiple y los parámetros de calidad que corresponden (r2, R2).
4. Predecir el tiempo de suministro para pares de valores de las variables de regresión; número de envases = 1 y distancia = 25 pies.

Problema # 2 Este es un ejemplo del libro Applied Statistics: Análisis of Variance and Regresion de los autores Dunn y Clark. Esta es una investigación relacionada con la temperatura en función de variables regresoras como la altitud, longitud y latitud. La tabla de abajo muestra los resultados.

[pic 2]

1. Identificar variable dependiente e independiente (o explicativa).
2. Calcular valores estadísticos descriptivos de los datos (media, mediana, moda, varianza, desviación estándar).
3. Obtener el modelo de regresión lineal múltiple y los parámetros de calidad que corresponden (r2, R2).
4. Predecir el tiempo de suministro para los valores de regresión; altitud = 505, longitud = 90.5, latitud = 35.

Problema # 3

1. Calcular valores estadísticos descriptivos de los datos (media, mediana, moda, varianza, desviación estándar).
2. Obtener el modelo de regresión lineal  y los parámetros de calidad que corresponden (r2, R2).
3. Predecir las concentraciones de NOx para datos de transferencia de calor de 275, 325, 360 MBtu/hr*ft2

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