LABORATORIO REGRESIÓN LINEAL
Omarcito9080Informe6 de Septiembre de 2016
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UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA
Facultad de Ciencias Economicas,
Escuela de Estudios de Postgrado
Maestria en Administracion Financiera, Estadistica Aplicada A
Lic. Julio César Medina Martínez
LABORATORIO REGRESIÓN LINEAL
Rogelio Omar Vásquez Sarán | 199815416 |
Guatemala, julio 2016
- En el servicio central de turismo del país se ha observado que el número de plazas hoteleras ocupadas es diferente según sea el precio de la habitación. Sobre el total de plazas ocupadas en un año se tiene:
Precio | Habitaciones ocupadas |
250 | 4725 |
650 | 2610 |
1000 | 1872 |
1400 | 943 |
2100 | 750 |
2500 | 700 |
2700 | 700 |
3300 | 580 |
4000 | 500 |
Determine
- Representa gráficamente para comprobar que existe cierta dependencia lineal entre las variables.
[pic 1]
RegressionAnalysis | ||||||
r² | 0.651 | n | 9 | |||
r | -0.807 | k | 1 | |||
Std. Error | 886.431 | Dep. Var. | Habitaciones ocupadas | |||
ANOVA table | ||||||
Source | SS | df | MS | F | p-value | |
Regression | 10,268,340.7658 | 1 | 10,268,340.7658 | 13.07 | .0086 | |
Residual | 5,500,317.2342 | 7 | 785,759.6049 | |||
Total | 15,768,658.0000 | 8 |
|
|
| |
Regression output | confidenceinterval | |||||
variables | coefficients | std. error | t (df=7) | p-value | 95% lower | 95% upper |
Intercept | 3,276.1780 | 576.5056 | 5.683 | .0007 | 1,912.9589 | 4,639.3970 |
Precio | -0.8998 | 0.2489 | -3.615 | .0086 | -1.4883 | -0.3112 |
- Halla la ecuación de la recta de regresión del precio sobre el número de habitaciones.
[pic 2]
- Halla la ecuación de la recta de regresión del número de habitaciones sobre el precio.
[pic 3]
- Cuántas habitaciones se llenarían a Q.1,500.00
[pic 4]
- El volumen de ahorro y la renta del sector familias en billones de pesos. Para el período 77-86 fueron:
Año | Ahorro | Renta |
77 | 1.9 | 20.5 |
78 | 1.8 | 20.8 |
79 | 2.0 | 21.2 |
80 | 2.1 | 21.7 |
81 | 1.9 | 22.1 |
82 | 2.0 | 22.3 |
83 | 2.2 | 22.2 |
84 | 2.3 | 22.6 |
85 | 2.7 | 23.1 |
86 | 3.0 | 23.5 |
Determine
- Recta de regresión considerando el ahorro como variable independiente.
[pic 5]
- Recta de regresión considerando la renta como variable independiente
[pic 6]
RegressionAnalysis | ||||||
r² | 0.724 | n | 10 | |||
r | 0.851 | k | 1 | |||
Std. Error | 0.537 | Dep. Var. | Renta | |||
ANOVA table | ||||||
Source | SS | df | MS | F | p-value | |
Regression | 6.0689 | 1 | 6.0689 | 21.01 | .0018 | |
Residual | 2.3111 | 8 | 0.2889 | |||
Total | 8.3800 | 9 |
|
|
| |
Regression output | confidenceinterval | |||||
variables | coefficients | std. error | t (df=8) | p-value | 95% lower | 95% upper |
Intercept | 17.3201 | 1.0351 | 16.733 | 1.65E-07 | 14.9332 | 19.7070 |
Ahorro | 2.1369 | 0.4662 | 4.583 | .0018 | 1.0618 | 3.2121 |
- Para el año 87 se supone una renta de 24.1 billones de pesos. ¿Cuál será el ahorro esperado para el año 87?
[pic 7]
[pic 8]
[pic 9]
- Los datos de la tabla adjunta muestran el tiempo en horas de impresión de trabajos que se han impreso en una impresora láser de la marca HP. Se está interesado en estudiar la relación existente entre la variable de interés “tiempo de impresión de un trabajo” y la variable explicativa “número de páginas del trabajo”. Hacer el estudio con base a los datos obtenidos en el muestreo y que son los de la tabla adjunta.
Tiempo | No. Páginas |
1 | 600 |
2 | 900 |
3 | 1400 |
4 | 1800 |
5 | 2500 |
6 | 3200 |
7 | 3400 |
8 | 4500 |
Determine:
- Recta de regresión considerando el tiempo como variable independiente
[pic 10]
...