PROBABILIDAD Y ESTADISTICA Estadística y pronóstico para la toma de decisiones
Enviado por tolero • 23 de Octubre de 2017 • 412 Palabras (2 Páginas) • 543 Visitas
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- Prueba la significancia de los coeficientes de regresión individuales. Realiza todas las etapas de una prueba de hipótesis para cada uno de los coeficientes.
prueba de hipótesis
T calculada
T teórica
2.184482386
2.06
1.137538459
2.06
-0.174760572
2.06
Y= -602.5689+9.1419x1+5.9344-77.8102
Por lo tanto como se que la T calculada es menor que la
T teórica, por lo tanto se acepta la Ho ya que existe que hay
evidencia de que si afecta en la variable Y.
- Calcula el pronóstico el precio de los siguientes datos:
Precio=-602.5689+9.1419MetrosDeTerreno+5.9344MetrosConstrucción-77.8102Recamaras
Precio
Metros de
Metros de
Número de
(Miles de pesos)
terreno
construcción
recámaras
Y
(X1)
(X2)
(X3)
3046.1483
180
390
4
2475.9805
200
250
3
2375.7073
230
200
4
2595.4777
250
180
2
790.3185
100
120
3
- Calcula el error estándar de estimación.
[pic 2]
- Construye un intervalo de confianza para las pendientes de la población (β1, β2 y β3).
confianza de las pendientes
Metros de Terreno
0.438871284
17.84509788
Metros de Construcción
-4.914734734
16.7836358
Número de recámaras
-1003.736202
848.115634
- Calcula e interpreta R2 en el contexto del problema.
Coeficiente de determinación R^2
0.882896468
R: el modelo es de 88% no es muy viable este modelo ya que no cumple el requisito de aceptación que es de 95% para que sea aceptado, por lo tanto no se acepta este modelo ya que es un poco pobre.
- Calcula R2ajustada.
R^2 ajustado
0.866167392
- Determina el Factor de Inflación de Varianza (VIF) para cada variable explicativa en el modelo. ¿Existe alguna razón para sospechar que existe multicolinealidad?
VIF
X1-X2
Columna 1
Columna 2
Columna 1
1
Columna 2
0.882896468
1
4.535274364
X2-X3
Columna 1
Columna 2
Columna 1
1
Columna 2
0.467192651
1
1.27921237
x1-X3
Columna 1
Columna 2
Columna 1
1
Columna 2
0.219342468
1
1.050542789
X1
[pic 3]
X2
[pic 4]
X3
[pic 5]
Conclusión:
En este caso utilizando todas las hipótesis y todos los datos calculados se tiene que rechazar el modelo ya que el nivel de aceptación es muy pobre no es muy viable ya que se deben de considerar más variables para que se pueda aceptar el modelo de regresión y todas las hipótesis que se considera.
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