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Enviado por   •  27 de Marzo de 2016  •  Informes  •  1.940 Palabras (8 Páginas)  •  186 Visitas

Página 1 de 8

Problema#5. Los siguientes datos son para el estudio del  consumo de carne de res en Colombia

INDI: ingreso personal disponible per cápita ($/Hab)

CRES: Consumo per cápita de carne de res (ton/año)

INDI($/Han) X

CRES(ton/año) Y

27468

560986

28740

549194

29964

610223

33396

726742

31836

651834

31284

568010

29424

592160

30288

637450

32208

696181

32364

727857

33096

760590

31920

581705

Se pide:
a)Construya un diagrama de dispersión

b) Haga los cálculos para la estimación de
un del modelo exponencial

 c) Determine el grado de ajuste e interprételo

d)Elabore un breve reporte del
modelo exponencial

e)Haga los cálculos para la estimación de un del modelo
potencial

f)Determine el grado de ajuste e interprételo

g)Elabore un breve reporte del modelo potencial

h) Haga los cálculos para la estimación de un del modelo
cuadrático

i)Determine el grado de ajuste e interprételo

j) Elabore un breve reporte
del modelo cuadrático.

K) De los tres modelos hallados cual es el mejor?

l) Haga la curva de cada modelo (con diferente color c/u) y añádala al diagrama de dispersión.

Solución:

a) Diagrama de dispersión
[pic 1]

     Como puede observarse de la gráfica, los datos no muestran una tendencia lineal. Por lo tanto se intentara analizar los datos con otros modelos exponencial, potencial y cuadrático.

COMANDO EN R

plot(x,y,xlab='INDI',ylab='CRES',main='DIAGRAMA DE DISPERSION', col="gold", pch=15)

 MODELO EXPONENCIAL

b) CÁLCULOS

x

y

yp=log(y)

x*yp

x^2

27468

560986

13.237451

363606.3041

754491024

28740

549194

13.216207

379833.7892

825987600

29964

610223

13.321580

399167.8231

897841296

33396

726742

13.496327

450723.3365

1115292816

31836

651834

13.387545

426205.8826

10135308996

31284

568010

13.249894

414509.6839

978688656

29424

592160

13.291532

391090.0376

865771776

30288

637450

13.365231

404806.1165

917362944

32208

696181

13.453365

433305.9799

1037355264

32364

727857

13.497860

436844.741

1047428496

33096

760590

13.541850

448181.0676

1095345216

31920

581705

13.273719

423697.1105

1018886400

totales: 339780

160.332651

4971971.872

11567982384

El modelo lineal transformado se linealiza en: yp=ap+b*x, donde yp=log(y) y ap=log(a)

Cálculos de a y b


b =( n ∑xiyi’ – (∑xi) (∑yi’))/ ( n ∑x^2 – (∑xi)^2 ) =
(12 x 4971971.872 – (339780) (160.332651))/( 12 x 11567982384-(339780)^2 )=4.963223x10
-5

       _      _

a’ = y' – bx

_

yp = ∑yip /n = 160.332651/12 =13.361054

_
x = ∑xi/n= 339780/12 = 28315

           ___                 ___

ap = 13.361054 – (28315 x 4.963223x10-5 ) =  11.8225=1,8225x101

a=exp (1,8225x101)=82227470.9

Fórmula para calcular R^2

C) Calculo del grado de ajuste
 R^2 = 1-[∑ (ei) ^2 /∑ (yi’ – mean (y’i))^2
=1-(0.05110572/0.1415759) =  0.6390225

Interpretación:

     El porcentaje de variabilidad explicado por el modelo resulto con una bondad de ajuste de   63.9%  lo que indica que el modelo exponencial es muy bueno para explicar el Consumo per cápita de carne de res en función de ingreso personal disponible per cápita

Verificación con el lenguaje r

reg<-lm(yp~x); summary(reg); coef=reg$coefficients; a=coef[1]; b=coef[2]

Call:

Lm (formula = yp ~ x)

Residuals:

      Min                1Q         Median               3Q            Max

-0.13304     -0.01946    0.01411       0.04252     0.07672

...

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