Pronosticar con promedios móviles y correlación entre variables
Enviado por klimbo3445 • 22 de Mayo de 2018 • 881 Palabras (4 Páginas) • 433 Visitas
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- Calcula e interpreta el coeficiente de correlación muestral r.
Es igual a 0.967524156 por lo cual las variables tienen una correlación positiva.
- Responde a la siguiente cuestión en un terreno urbano. ¿A mayor cantidad en metros de construcción, mayor es el precio de la vivienda?
Si porque entre más grande sea el terreno el precio va con relación a la vivienda ya que aumenta por la cantidad que se invierte al momento de construir
3. Busca información de los cetes a 28 días– semanal, periodicidad diaria y datos del Banco de México. Considera las últimas 20 cotizaciones de los cetes y realiza lo que se indica:
- Determina el coeficiente de auto correlación r1
2.92
- Determina la prueba de hipótesis de lo siguiente:
- Hipótesis nula: H0: ρ1 = 0 (La autocorrelación es igual a cero).
La hipótesis nula es incorrecta ya que no es 0.
- Hipótesis alternativa: Ha: ρ1≠ 0 (La autocorrelación es diferente de cero).
Ésta hipótesis es correcta debido a que el coeficiente de correlación es igual a 2.92.
- Donde ρk es el coeficiente de autocorrelación poblacional en el lapso k.
2.92
- ¿Existe autocorrelación entre los rendimientos de los CETES a 28 días?
El resultado quiere decir que los datos dados por el Banco de México son correctos ya que los resultados no son = 0 y te dicen que es confiable para invertir al futuro con la tasa que ofrece
- Las llamadas de emergencia a un teléfono durante las últimas 24 semanas son éstas:
c
Llamadas
Semana
Llamadas
Semana
Llamadas
1
50
9
35
17
55
2
35
10
20
18
40
3
24
11
15
19
35
4
40
12
40
20
60
5
44
13
55
21
75
6
34
14
35
22
50
7
20
15
25
23
40
8
30
16
55
24
65
- Realiza y describe un diagrama de dispersión.
[pic 3]
El diagrama muestra la tendencia que existe entre las semanas y las llamadas que hay.
- Determina un promedio móvil con k=3 periodos y pronostica el valor para la semana 25.
semana
VCR
k=3
1
50
#N/A
2
35
#N/A
3
24
#N/A
4
40
36.33
5
44
33
6
34
36
7
20
39.33
8
30
32.67
9
35
28
10
20
28.33
11
15
28.33
12
40
23.33
13
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