Estadística y pronósticos para la toma de decisiones. Actividad: Evidencia 2
clark kentDocumentos de Investigación9 de Julio de 2017
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Nombre: Abraham Ayala Jara | Matrícula al02754649 |
Nombre del curso: Estadística y pronósticos para la toma de decisiones | Nombre del profesor Álvaro Gustavo Martínez Zariñán |
Módulo: 2 Regresión lineal simple y regresión lineal múltiple | Actividad: Evidencia 2 |
Fecha: 05/07/2017 | |
Bibliografía: https://www.youtube.com/watch?v=SFyCbIOFNZ0 Como calcular la Media, Moda y Mediana, medidas de tendencia central https://www.youtube.com/watch?v=GIktgZPlLec Mediana para Datos Agrupados Patricia Zamora Maquinter del noreste Apoyo en expliacion de tema,EXPLICO EN EL tema en estadística Encuesta a compañeros de Maquinter, para realizar este ejercicio Lic. Francisco Gomez, Gerente de expansión y estrategia, me explico los procesos de estadisticas Ing Francisco Leal, Gerente de sistemas, explico con relación los diagramas [pic 1] Nombre y correo del Asesor Académico Carlos Alberto Fernández García cafernande@tecmilenio.mx |
Evidencia 2:
Planteamiento y solución de un problema utilizando las técnicas estadísticas para el pronóstico a corto y largo plazo con el fin de tomar decisiones.
Les recuerdo la importancia de anexar a su rúbrica el archivo Excel (por separado, es decir que subirán dos archivos uno en Word y otro en Excel), donde muestran la forma en que trabajaron los problemas que presentan.
Instrucciones para realizar evidencia:
Analiza y resuelve los siguientes ejercicios, sin olvidar incluir los procedimientos utilizados que te llevaron a la respuesta, recuerda enviar tu archivo en Excel donde procesaste la información de tu trabajo
Concluye con una reflexión sobre la utilización de la regresión y correlación en la vida cotidiana. ¿Qué tipo de problemas pudieras resolver con los conocimientos adquiridos en este módulo?
- ¿Existe alguna relación entre el tiempo en minutos que se utiliza para llegar a un centro comercial y la distancia desde la casa en donde tú vives? Entrevista a 20 personas y pregúntales el tiempo que tardan en llegar al centro comercial y la distancia a su casa. Después denomina a la variable tiempo en minutos como Y y a la distancia en km como X.
Distancia en Km | Tiempo en minutos | ||||
X | Y | XY | X2 | Y2 | |
5 | 10 | 50 | 25 | 100 | |
12 | 25 | 300 | 144 | 625 | |
7 | 13 | 91 | 49 | 169 | |
3.5 | 7 | 24.5 | 12.25 | 49 | |
20 | 35 | 700 | 400 | 1225 | |
15 | 30 | 450 | 225 | 900 | |
50 | 80 | 4000 | 2500 | 6400 | |
30 | 50 | 1500 | 900 | 2500 | |
45 | 75 | 3375 | 2025 | 5625 | |
20 | 30 | 600 | 400 | 900 | |
10 | 20 | 200 | 100 | 400 | |
35 | 60 | 2100 | 1225 | 3600 | |
15 | 20 | 300 | 225 | 400 | |
15 | 25 | 375 | 225 | 625 | |
3.5 | 8 | 28 | 12.25 | 64 | |
18 | 35 | 630 | 324 | 1225 | |
25 | 45 | 1125 | 625 | 2025 | |
7.5 | 5 | 37.5 | 56.25 | 25 | |
5 | 10 | 50 | 25 | 100 | |
3 | 5 | 15 | 9 | 25 | |
Suma | 344.5 | 588 | 15951 | 9506.75 | 26982 |
Promedio | 17.225 | 29.4 | 797.55 | 475.3375 | 1349.1 |
- Contesta lo siguiente:
- Realiza el diagrama de dispersión y describe el comportamiento de ambas variables. ¿Qué clase de relación crees que existe entre estas dos variables? ¿A mayor distancia es mayor el tiempo?
[pic 2]
- Calcula la recta de regresión de mínimos cuadrados.
[pic 3]
Substituyendo valores:
b1 = 1.629758693
Ordenada al origen = Promedio de Y – b1 * Promedio de X
Substituyendo tengo que:
Ordenada al origen = 1.327406506
Por lo que la recta es.- Y = 1.629758693X + 1.327406506
- ¿Existe evidencia que indique que a mayor distancia es mayor el tiempo en llegar? Prueba la significancia de la recta de regresión con un nivel de significancia α = 0.01.
Y = 1.629758693X + 1.327406506
1.- Establecer la hipótesis
H0.- β1 = 0
Ha.- β1 ≠ 0
2.- Estadística de prueba:
tcalculada = (b1 – β1)/ sb1 = 129.0274579
Donde [pic 4]= 0.0126311
Por lo que tcalculada = 129.0274579
3.- Establecer la región de rechazo
tα/2 = 2.878
4. Regla de decisión:
- Rechazar H0 si |tcalculada| es mayor que tα/2 (n - 2).
- ¿Es significativa esta regresión? Realiza todas las etapas de una prueba de hipótesis. Concluye en el contexto del problema.
En esta regrecion H0 se rechaza porque |tcalculada| > tα/2 (n - 2), por lo que se concluye que β1 ≠ 0
- Pronostica el tiempo en llegar al centro comercial si la distancia es de 3, 4 y 6 kilómetros de distancia.
Distancia en Km | Tiempo en minutos |
X | Y |
3 | 6.21668259 |
4 | 8.18762602 |
5 | 15.1449909 |
Y = 1.629758693X + 1.327406506
- Calcula el coeficiente de correlación.
Use la siguiente formula
[pic 5]
...