Essays.club - Ensayos gratis, notas de cursos, notas de libros, tareas, monografías y trabajos de investigación
Buscar

DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA Y ESTADÍSTICA

Enviado por   •  29 de Marzo de 2018  •  1.247 Palabras (5 Páginas)  •  246 Visitas

Página 1 de 5

...

5. Qué paso en el 25% de los años con relación a la matrícula inicial? Y en 75%? Y en la mitad de los años?

El percentil 25 nos indica que en el 25% de los años hubo una matrícula igual o menor a 3,415 y el Percentil 50 nos dice que en el 50% de los años hubo una matrícula igual a 3,526 alumnos por otro lado el Percentil 75 nos dice que en el 25% de los años se registró una matrícula final mayor a 3,686 alumnos

[pic 15]

6. ¿Cuál será la matrícula final del año 2013? (Intervalos de Confianza al 95% y 99%). Este intervalo significa que en el 95% de los casos la matrícula final se encontraría entre los 3,428 estudiantes y los 3,651 estudiantes aproximadamente. Mientras que en el 99% de los casos estaría entre los 3,377 estudiantes y los 3,701 estudiantes.

[pic 16] [pic 17]

Estos intervalos de Confianza serían una primera aproximación para establecer una posible meta de matrícula para el año 2013, tal como se puede observar los datos se centralizan más o se mejoran al nivel del 99%, siendo esta una mejor meta.

Una mejor aproximación para establecer la matrícula final del año 2013 sería examinando algunos Modelos de Serie de Tiempo y a partir de estos Modelos establecer el que mejor explique a los datos para hacer una proyección de matrícula final más fiel a la información con la que contamos.

Resumen de modelo y estimaciones de parámetro

Variable dependiente: MF

Ecuación

Resumen del modelo

Estimaciones de parámetro

R cuadrado

F

gl1

gl2

Sig.

Constante

b1

b2

b3

Lineal

0,971

230,597

1

7

0

3278,028

52,217

Cuadrático

0,972

103,99

2

6

0

3261,857

61,037

-0,882

Cúbico

0,973

61,085

3

5

0

3289,468

34,597

5,393

-0,418

En la Tabla se observa que los tres ajustes son significativos (Sig.

A continuación trabajaremos los datos originales y les aplicaremos una estimación curvilínea basada en el Modelo Cúbico.

Resumen del modelo

R

R cuadrado

R cuadrado ajustado

Error estándar de la estimación

,987

,973

,958

29,923

ANOVA

Suma de cuadrados

gl

Media cuadrática

F

Sig.

Regresión

164083,940

3

54694,647

61,085

,000

Residuo

4476,949

5

895,390

Total

168560,889

8

Coeficientes

Coeficientes no estandarizados

Coeficientes estandarizados

t

Sig.

B

Error estándar

Beta

Secuencia de caso

34,597

53,050

,653

,652

,543

Secuencia de caso ** 2

5,393

12,009

1,043

,449

,672

Secuencia de caso ** 3

-,418

,793

-,737

-,528

,620

(Constante)

3289,468

64,696

...

Descargar como  txt (8.8 Kb)   pdf (60 Kb)   docx (20.5 Kb)  
Leer 4 páginas más »
Disponible sólo en Essays.club