Métodos estadisticos aplicados a la ingeniería ejercicio 3
Enviado por andres henriquez • 29 de Septiembre de 2023 • Ensayos • 1.163 Palabras (5 Páginas) • 16 Visitas
EIN6017 – METODOS ESTADISTICOS APLICADOS A LA INGENIERÍA EJERCICIO 3
EIN6017 – METODOS ESTADISTICOS APLCIADOS A LA INGENIERIA
EJERCICIO 3
[pic 1]
MATIAS JALET CASTRO MOLINA 18.791.620-8
LUIS FERNANDO SILVA ORTIZ 13703405-0
NRC 7947
[pic 2]
En primer lugar para poder realizar un análisis anova de un factor con multiples mediciones independientes se debe modificar la base de datos:
Método | Tiempo |
MetodoI | 15 |
MetodoI | 16 |
MetodoI | 14 |
MetodoI | 15 |
MetodoI | 17 |
MetodoII | 14 |
MetodoII | 13 |
MetodoII | 15 |
MetodoII | 16 |
MetodoII | 14 |
MetodoIII | 13 |
MetodoIII | 12 |
MetodoIII | 11 |
MetodoIII | 14 |
MetodoIII | 11 |
Una vez creada la nueva base de datos se realiza el análisis anova con las variables método y tiempo para determinar si los distintitos métodos de entrenamiento generan resultados distintos.
[pic 3]
De acuerdo a los resultados entregados por la tabla anova se tiene:
Que el F valor es 16,04 con una significancia de P=0,0015.
De estos se puede realizar el siguiente test de hipótesis:
[pic 4]
[pic 5]
Dado lo anterior según lo arrojado por la tabla anova el valor de F tiene una significancia p menor a 0,05, por lo tanto se rechaza la hipótesis nula. Es decir existe una diferencia en términos de los tiempos promedio en la carrera de acuerdo al método de entrenamiento.
RESUMEN | ||||||
Grupos | Cuenta | Suma | Promedio | Varianza | ||
MetodoI | 5 | 77 | 15,4 | 1,3 | ||
MetodoII | 5 | 72 | 14,4 | 1,3 | ||
MetodoIII | 5 | 61 | 12,2 | 1,7 | ||
ANÁLISIS DE VARIANZA | ||||||
Origen de las variaciones | Suma de cuadrados | Grados de libertad | Promedio de los cuadrados | F | Probabilidad | Valor crítico para F |
Entre grupos | 26,8 | 2 | 13,4 | 9,34883721 | 0,003568245 | 3,885293835 |
Dentro de los grupos | 17,2 | 12 | 1,43333333 | |||
Total | 44 | 14 |
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Corroborando con Excel aplicando análisis Anova de 1 factor se tiene
El valor de F es mayor que el valor de F crítico, y pvalor es menor a 0,05, por ende se rechaza la hipótesis nula, es decir si hay diferencias en los tiempos de carrera en relación al método de entrenamiento escogido.
[pic 6]
[pic 7]
[pic 8]
[pic 9]
- Al ajustar los datos a un modelo de regresión logística se tiene los siguientes valores dados por la función glm de Rstudio.
Variable | Parámetro | Valor |
Intercepto | B0 | -18,18458 |
Estado Civil | B1 | -3,08737 |
Puntaje PTEST | B2 | 0,0415 |
Luego la ecuación de regresión logística que modela el fenómeno es:
[pic 10]
De esto se tiene la siguiente interpretación: El valor de B0 indica las probabilidades de ser contratado cuando la persona presenta un estado civil 0 (casado) y cuando no ha rendido el test (Puntaje PTEST 0). Es decir las posibilidades de sr contratados disminuyen en 18,2 de ser contratados. Si el estado civil es soltero las posibilidades de ser contratados disminuyen en 3,1. En términos del puntaje de PTEST a medida que aumenta el puntaje las posibilidades de ser contratado aumentan en 0,04.
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