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Enviado por   •  26 de Marzo de 2017  •  Tareas  •  339 Palabras (2 Páginas)  •  2.446 Visitas

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Título de la Tarea

Regresión Lineal

Nombre Alumno

Valeria Adaros Moreno

Nombre Asignatura

Estadísticas

Instituto IACC

20 de marzo del 2017


Desarrollo

  1. Realice un gráfico de dispersión e indique el tipo de relación entre las variables edad del trabajador y horas conectadas a Internet.

[pic 1]

  1. Con respecto a las mismas variables de la tarea, construya un modelo de regresión interprete el valor de la pendiente.

regresión lineal

promedio Y

11,33

promedio X

44,7

covarianza

-11,77766667

datos (n)

300

desviación x

5,673623181

desviación y

2,326893494

 

 

b

-0,365879673

 

 

a

27,68482137

r

-0,892117924

Y=27.6848-0.3658X

coeficiente de determinación

R^2

0,79587439

La ecuación de la regresión lineal

Y=27,6848-0,3658X

En donde la pendiente b= -0,3658, la tendencia línea es decreciente y que por cada unidad que aumente X, la variable dependiente Y disminuye en 0,3658

  1. Estime el número de horas que un trabajador está conectado a internet, si tiene 62 años de edad.

 

Y=27,6848-0,3658X

 Y= 5,0052 está conectado a internet con 62 años de edad.

  1. Si un trabajador está conectado 18 horas a Internet, ¿qué edad se puede estimar que tiene el trabajador?

 Y=27,6848-0,3658X

 X = 26,4756   Edad estimada que tiene el trabajador es de 26 años

  1. Desde la gerencia se requiere establecer un modelo de regresión para las variables: sueldo mensual y antigüedad de los trabajadores, para realizar estimaciones respecto a esas variables. Entonces:

e.1) Construya el modelo lineal y exponencial.

regresión lineal

promedio Y

779,1046667

promedio X

8,54

covarianza

347,4218133

datos (n)

300

desviación x

2,118584433

desviación y

186,5694381

 

 

b

77,40437869

 

 

a

118,0712726

r

0,878963422

Y=118,0712+77,40437X

coeficiente de determinación

R^2

0,772576697

Regresión Exponencial

Y=Ae^bx

numero de datos

300

Promedio x

8,54

promedio Ln(y)

6,627045606

a=

5,69

b=

0,1094

Y=antil(Lny)

Y=296.76*e^(0.1094)x

A=anti(Lna)

296,76

Y=296,76*e^(0,1094)x

coeficiente de determinación

R^2=0,8098

...

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