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Enviado por   •  8 de Enero de 2018  •  1.158 Palabras (5 Páginas)  •  390 Visitas

Página 1 de 5

...

Coefficients:

Estimate Std. Error t value Pr (>|t|)

(Intercept) 1.182e+01 3.663e-01 32.279 1.92e-11 ***

x 4.963e-05 1.180e-05 4.207 0.00181 **

---

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘. ’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.07149 on 10 degrees of freedom

Multiple R-squared: 0.639, Adjusted R-squared: 0.6029

F-statistic: 17.7 on 1 and 10 DF, p-value: 0.001807

(Intercept) x

11.8225 4.963223e-05

Regresión estimada: lny= a’+bx

Modelo exponencial y=exp(a’+bx)

d) reporte sobre el modelo exponencial

En esta parte del trabajo se trató de ajustar el modelo y=a*exp (b*x) a los datos experimentales. Las constantes a y b determinadas por el método de los mínimos cuadrados resultaron a= 155704.7711 y b=4.963223x10-5. La interpretación de a en este caso es log(a) es el intercepto en el origen de log (y) como en función lineal de x y b =4.963223x10-5 es el incremento de log(y) por cada ingreso personal disponible per cápita ($/Hab) . La bondad del ajuste es de 0.6390225 indicando que el modelo explica más o menos bien la variabilidad de los datos lo que se puede observar en la gráfica 2

Grafica del ajuste exponencial

Comando

Curve (155704.7711*exp(4.963e-05*x),add=T,col="black")

Grafica#2

[pic 2]

e) MODELO POTENCIAL

Cálculos

x

y

Xp=log(x)

Yp=log(y)

Xp*Yp

Xpˆ2

27468

560986

10.22078

13.23745

135.2970

104.4643

28740

549194

10.26605

13.21621

135.6782

105.3917

29964

610223

10.30775

13.32158

137.3155

106.2498

33396

726742

10.41619

13.49633

140.5803

108.4970

31836

651834

10.36835

13.38755

138.8068

107.5027

31284

568010

10.35086

13.24989

137.1478

107.1403

29424

592160

10.28957

13.29153

136.7641

105.8752

30288

637450

10.31851

13.36523

137.9092

106.4716

32208

696181

10.37997

13.45336

139.6455

107.7438

32364

727857

10.38480

13.49786

140.1726

107.8441

33096

760590

10.40717

13.54185

140.9323

108.3091

31920

581705

10.37099

13.27372

137.6616

107.5574

Totales: 339780

124.081

160.3326

1657.911

1283.047

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

Cálculos de a y b

b =( n Σxipyip – (Σxip) (Σyip))/ ( n Σxip^2 – (Σxip)2 ) = 1.4986

ap = mean(yp) – b*mean(xp)=-2.1349

...

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