Estadistica II.

amalia_arevTarea26 de Marzo de 2017

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Nombre: Amalia Berenice Fuentes Vera

Matrícula: al02670511

Nombre del curso:

ESTADISTICA II

Nombre del profesor:

Patricia Guadalupe Méndez Ramírez

Módulo:

1.- Regresión y Correlación.

Actividad:

Integradora I

Fecha: Sábado 18 de Febrero del 2016

Bibliografía:

Libro de texto:

Anderson, D., Sweeney, D., Williams, T. (2008). Estadística para administración y economía. (10ª ed.). México: Editorial Cengage Learning.
ISBN: 970-686-278-1

Libros de apoyo:

Mendenhall, W. (2002). Introducción a la probabilidad y estadística. (1ª ed.). México: Thomson.
ISBN: 9706861955
Mochon, S. (2004). Desarrollando conceptos de probabilidad y estadística por medio de actividades de construcción y exploración en la hoja de cálculo. (1ª ed.). México: McGraw-Hill.
ISBN: 9701043820
Levin, R. (2004). Estadística para Administración y Economía. (1ª ed.). México: Prentice Hall.
ISBN: 9702604974
Levin, J., Levin, W. (2008). Fundamentos de estadística en la investigación social. (2ª ed.). México: Alfaomega.
ISBN: 978-970-15-1054-4

Desarrollo de la práctica:

Instrucciones:

A continuación se muestran los valores de glicemia capilar del personal de una empresa privada.

Paciente	Edad	Glicemia Capilar
1	56	101
2	60	150
3	48	120
4	25	90
5	38	150
6	36	99
7	49	100
8	41	89
9	28	100
10	30	90

Realizar el Diagrama de Dispersión.
Obtener el Coeficiente de Correlación, ¿cómo lo interpretas?
Obtener la regresión lineal.

a) Identificamos las variables y capturamos los datos en una hoja de Excel:

[pic 2]

EDAD = X

GLICEMIA CAPILAR= Y

Edad	Glicemia Capilar
56	101
60	150
48	120
25	90
38	150
36	99
49	100
41	89
28	100
30	90

B) Graficar

Se selecciona la tabla con los datos y nos vamos a la parte superior INSERTAR –DISPERSION y seleccionamos el tipo de gráfico.

Edad	Glicemia Capilar
56	101
60	150
48	120
25	90
38	150
36	99
49	100
41	89
28	100
30	90

[pic 3]

Automáticamente EXCEL nos arroja él diagrama de dispersión.

C) Para el cálculo del coeficiente de corrección

Se emplearan las siguientes formulas:

Coeficiente de correlación:

[pic 4]

Covarianza de la muestra:

S(xy) = [pic 5]

Desviación Estándar muestral de 𝒙:

[pic 6]

Desviación Estándar muestral de 𝒚:

[pic 7]

Primero se calculamos los valores promedio para los valores de “x” y “y”.

Así como los valores elevados al cuadrado.

x= Edad

Ẋ

[pic 8]

X-Ẋ

(X-Ẋ)^2

y=Glicemia Capilar

Ẏ

Y-Ẏ

(Y-Ẏ)^2´

41.1

14.9

222.01

101

108.9

-7.9

62.41

41.1

18.9

357.21

150

108.9

41.1

1689.21

41.1

6.9

47.61

120

108.9

11.1

123.21

41.1

-16.1

259.21

108.9

-18.9

357.21

41.1

-3.1

9.61

150

108.9

41.1

1689.21

41.1

-5.1

26.01

108.9

-9.9

98.01

41.1

7.9

62.41

100

108.9

-8.9

79.21

41.1

-0.1

0.01

108.9

-19.9

396.01

41.1

-13.1

171.61

100

108.9

-8.9

79.21

41.1

-11.1

123.21

108.9

-18.9

357.21

SUMA

1278.9

SUMA

4930.9

...

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