Regresión lineal.
Enviado por Jerry • 28 de Abril de 2018 • 1.184 Palabras (5 Páginas) • 359 Visitas
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Producción 1 438.4 438.4 2.21 0.180
Especialización 1 196.7 196.7 0.99 0.352
Error 7 1385.8 198.0
Total 9 2462.4
Resumen del modelo
R-cuad. R-cuad.
S R-cuad. (Ajustado) (pred)
14.0702 43.72% 27.64% 0.00%
Coeficientes
EE del
Término Coef coef. Valor T Valor p VIF
Constante 56.2 28.9 1.94 0.093
Producción 0.158 0.107 1.49 0.180 1.22
Especialización 3.65 3.66 1.00 0.352 1.22
Ecuación de regresión
Salario = 56.2 + 0.158 Producción + 3.65 Especialización
Gráficas de residuos para Salario
[pic 5]
d) 0.1584 * 315 + 3.6522 *6.6 +56.22 = 130.22 dado que el pronóstico no es viable ya que es un poco bajo.
- Los ahorros S y los ingresos Y mensuales en cientos de euros de una muestra de 10 familias de una determinada región se presentan en la siguiente tabla:
S
1.9
1.8
2
2.1
1.9
2
2.2
2.3
2.7
3
Y
20.5
20.8
21.2
21.7
22.1
22.3
22.2
22.6
23.1
23.5
- Ajustar los datos anteriores a un modelo lineal que explique lo ahorros familiares en función de los ingresos de la región dada.
- Ajustar los datos anteriores a un modelo lineal parabólico que explique los ahorros familiares en función de los ingresos para la región dada.
- ¿Qué ahorro se puede prever para una familia de la región que ingrese 2500 pesos mensuales?
[pic 6]
Análisis de Varianza
Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p
Regresión 1 6.0689 6.06892 21.01 0.002
S 1 6.0689 6.06892 21.01 0.002
Error 8 2.3111 0.28888
Falta de ajuste 6 0.4261 0.07101 0.08 0.994
Error puro 2 1.8850 0.94250
Total 9 8.3800
Resumen del modelo
R-cuad. R-cuad.
S R-cuad. (ajustado) (pred)
0.537480 72.42% 68.97% 58.62%
Coeficientes
EE del
Término Coef coef. Valor T Valor p VIF
Constante 17.32 1.04 16.73 0.000
S 2.137 0.466 4.58 0.002 1.00
Ecuación de regresión
Y = 17.32 + 2.137 S
Gráficas de residuos para Y
[pic 7]
A lo que pudimos observar en las gráficas el ahorro que se puede prever en una familia que ingrese 2500 mensuales es de 42.78
- Se considera que la energía eléctrica que consume una planta química cada mes esta relacionada con la temperatura ambiente promedio (x1), el número de días del mes(x2), la pureza promedio del producto (x3) y las toneladas de producto fabricadas (x4). Se dispone de los datos históricos del año pasado y se presentan en la siguiente tabla:
Y
X1
X2
X3
X4
240
25
24
91
100
236
31
21
90
95
290
45
24
88
110
274
60
25
87
88
301
65
25
91
94
316
72
26
94
99
300
80
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