Tarea estadísticas.
Valeria Adaros MorenoTarea26 de Marzo de 2017
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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
- Realice un gráfico de dispersión e indique el tipo de relación entre las variables edad del trabajador y horas conectadas a Internet.
[pic 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
- 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.
- 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
- 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 |
...