Actividad 6. Estadística
Enviado por klimbo3445 • 29 de Abril de 2018 • 814 Palabras (4 Páginas) • 374 Visitas
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El modelo a evaluar es para X2:
y=82.3552 + 7.6190X1 - 1.0458X2 + 1.2784X3
Establecimiento de hipótesis
H0: β1= 0 (los carbohidratos X2, no afectan a las calorías Y)
En oposición a:
Ha: β1 ≠ 0 (los carbohidratos X2 afectan a las calorías Y)
Estadística de prueba
[pic 4]
[pic 5]
Regla de decisión
Rechazar H0 si |tcalculada| = -0.2723 es mayor que tteórica.
En donde:
Tteórica= tα/2(n-k-1)= t0.05/2(7)= t0.025(7)= 2.3646
En donde el valor de tteórica se obtiene de la tabla de distribución de t.
Conclusión
Puesto que |tcalculada| = -0.2723 es menor que tteórica = 2.3646, se rechaza H0. (Esto es: existe evidencia de que la variable carbohidratos X2 no afecta a las calorías (Y), o bien, la variable carbohidratos X2 no tiene efecto significativo en las calorías Y).
El modelo a evaluar es para X3:
y=82.3552 + 7.6190X1 - 1.0458X2 + 1.2784X3
Establecimiento de hipótesis
H0: β1= 0 (las proteínas X3, no afectan a las calorías Y)
En oposición a:
Ha: β1 ≠ 0 (las proteínas X3 afectan a las calorías Y)
Estadística de prueba
[pic 6]
[pic 7]
Regla de decisión
Rechazar H0 si |tcalculada| = 0.2935 es mayor que tteórica.
En donde:
Tteórica= tα/2(n-k-1)= t0.05/2(7)= t0.025(7)= 2.3646
En donde el valor de tteórica se obtiene de la tabla de distribución de t.
Conclusión
Puesto que |tcalculada| = 0.2935 es menor que tteórica = 2.3646, se rechaza H0. (Esto es: existe evidencia de que la variable proteínas X3 no afecta a las calorías (Y), o bien, la variable proteínas X3 no tiene efecto significativo en las calorías Y).
- Calcula e interpreta R2 en el contexto del problema.
[pic 8]
[pic 9]
- Calcula el error estándar de estimación.
[pic 10]
[pic 11]
- Estima la cantidad promedio de calorías cuando el contenido de grasa es de 50 g, la cantidad de carbohidratos es de 10 g y la cantidad de proteínas es de 8 g.
Y=82.3552+7.6190-1.0458+1.2784
Y= 82.3552+ (7.619*50) - (1.0458*10) + (1.2784*8)
Y= 463.0744 calorías
- Calcula R2ajustada.
[pic 12]
[pic 13]
- Construye un intervalo de confianza para las pendientes de la población (β1, β2 y β3).
[pic 14]
Para β1
[pic 15]
Para β2
[pic 16]
Para β3
[pic 17]
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