PROYECTO ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL
Enviado por Liliana69 • 20 de Octubre de 2015 • Trabajos • 888 Palabras (4 Páginas) • 446 Visitas
[pic 1][pic 2]
TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO INSTITUTO TECNOLÓGICO DE QUERÉTARO [pic 3]
Nombre: Ramírez Hipólito Itzel
Grupo: 7v
Estadística inferencial II
UNIDAD 1
PROYECTO ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL
SIMPLE
Profesor: Yscapa Moran Guadalupe Patricia
Índice
Objetivo:
Tabla resumen
Diagrama de dispersión
Obtener el Modelo de Reg. Lineal Simple con el método de mínimos cuadrados
Prueba de significancia
Coeficiente de correlación y determinación
Adecuación del modelo
Intervalo de confianza para [pic 4]
Objetivo:
Analizar si existe una relación entre las estaturas y el peso de 10 jugadores de basquetbol
Tabla resumen
Estatura (X) | Pesos (Y) | AJUSTES1 | RESID2 |
186 | 85 | 82.90434783 | 2.095652174 |
189 | 85 | 85.96956522 | -0.969565217 |
190 | 86 | 86.99130435 | -0.991304348 |
192 | 90 | 89.03478261 | 0.965217391 |
193 | 87 | 90.05652174 | -3.056521739 |
193 | 91 | 90.05652174 | 0.943478261 |
198 | 93 | 95.16521739 | -2.165217391 |
201 | 103 | 98.23043478 | 4.769565217 |
203 | 100 | 100.273913 | -0.273913043 |
205 | 101 | 102.3173913 | -1.317391304 |
Diagrama de dispersión
[pic 5]
X | y |
186 | 82.9 |
189 | 85.969 |
190 | 86.991 |
192 | 89.0347 |
193 | 90.0565 |
193 | 90.0565 |
198 | 95.1652 |
201 | 98.23 |
203 | 100.2739 |
205 | 102.3173 |
[pic 6]
Interpretación |
Existe relación entre el peso y la estura de los jugadores de basquetbol |
Obtener el Modelo de Reg. Lineal Simple con el método de mínimos cuadrados
Σx= | 1950 |
Σx2= | 380618 |
Σy= | 921 |
Σy2= | 85255 |
Σxy= | 179971 |
=[pic 7] | 195 |
=[pic 8] | 92.1 |
N= | 10 |
2-(Σy)2/n[pic 9] | 380618-(921)2/10 = | 295793.9 |
2-(Σx)(Σy)/n[pic 10] | 179971-(1950)(921)/10= | 376 |
2-(Σx)2/n[pic 11] | 380618-(1950))2/10 = | 368 |
b=[pic 12] | =[pic 13] | [pic 14] |
a= -b[pic 15][pic 16] | 92.1-(1.0217)(195)= | -107.1315 |
Análisis de regresión: Pesos (Y) vs. Estatura (X)
La ecuación de regresión es
Pesos (Y) = - 107 + 1.02 Estatura (X)
interpretacion
a | Según mis datod la recta pasa por en el puto -107.1315 |
b | Segtun estos datos la pejdiente pasa por 1.0217 |
Prueba de significancia
Ho; =0
H1; ≠0
Β
Análisis de varianza
Fuente GL SC MC F P
Regresión 1 384.17 384.17 65.77 0.000
Error residual 8 46.73 5.84
Total 9 430.90
Conclusión se acepta H0.
SS | MS | F | P | ||
Modelo | 1 | Ss modelo | Ssmodelo/1 | Msmodelo/mserror | |
error | N -2 | Ss error | Sserror/n-2 | ||
totsl | n-1 | Ss total |
df | ss | ms | f | p | |
Modelo | 1 | Ss modelo | Ssmodelo/1 | Msmodelo/mserror | |
error | 8 | Ss error | Sserror/n-2 | ||
totsl | 9 | Ss total |
[pic 17]
P=0.00003958
Conclusión | Como p es menor que α se rechaza H0 |
Interpretación | La razón de cambio es diferente a 0 existe evidencia suficiente para pensar que x si hace variar a y |
Coeficiente de correlación y determinación
S = 2.41677 R-cuad. = 89.2% R-cuad.(ajustado) = 87.8%
Correlación |
r2 =ssmodelo /ss total =89.2 |
r =raíz de ss modelo /sstotal =raíz 87. |
Adecuación del modelo
[pic 18]
Interpretación |
[pic 19]
Interpretación |
La grafica de arriba muestra si los datos son obtenidos de manera independiente No debe de mostrar patrona alguna, por lo tanto se muestra que los residuos se muestran de manera independiente. |
...