Trabajo colaborativo ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA .

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- Con la variable Continua elegida calcular: rango, varianza, desviación típica y coeficiente de variación. Interpretar los resultados obtenidos y asociarlos con el problema objeto de estudio.

Rta: La siguiente es una variable continua.

COSTO ESTIMADO DEL SINIESTRO

Media

29023478,4

Mediana

12994752

Moda

N/A

Desviación estándar

30177174,5

Varianza de la muestra

9,1066E+14

Rango

95900208

Mínimo

1120068

Máximo

97020276

coeficiente de variación

1,03975044

Este análisis habla de que el costo promedio de un accidente de tránsito es de 29 023 478,4 pesos.

La variable de abajo la podemos considerar en términos prácticos como una del tipo discreto aunque en el sentido más estricto sea una variable continua. La velocidad a la cual se registra los accidentes de tránsito.

VELOCIDAD

Media

69,25

Mediana

70

Moda

70

Desviación estándar

12,0958921

Varianza de la muestra

146,310606

Rango

55

Mínimo

33

Máximo

88

coeficiente de variación

0,17466992

La velocidad promedio a la cual se registran los accidentes de tránsito es de 69,25 km/h.

REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLE

- Identificar dos variables cuantitativas de la situación estudiada que puedan estar relacionadas.

RTA: A continuación se muestra el análisis realizado en una regresión tomando dos variables que están aparentemente relacionadas. Dichas variables son el grado de alcohol en la sangre que registró el conductor que provocó el accidente, como variable independiente (x); y el número de muertos que produjo tal hecho, como variable dependiente (y).

Estadísticas de la regresión

Coeficiente de correlación múltiple

0,91635246

Coeficiente de determinación R^2

0,83970183

R^2 ajustado

0,83806614

Error típico

0,97518052

Observaciones

100

En la tabla anterior se observa que el coeficiente de correlación es alto, 0,91, es decir, que existe una alta correlación entre la variable endógena (x) y la endógena (y). Esto nos permite tener claro que el grado de relación de las variables en el estudio es muy bueno para el análisis.

También se observa que el coeficiente de determinación es de 0,83, lo que se traduce en que la variable (X), el grado de alcohol en la sangre que registró el conductor que provocó el accidente, explica en un 83% la variación de la variable (Y).

- Realizar el diagrama de dispersión de dichas variables y determinar el tipo de asociación entre las variables.

Rta: Abajo se muestra el diagrama de dispersión de los datos que deja ver claramente la relación lineal directa que existe entre las variables escogidas para el análisis. Cuando aumenta del grado de alcohol en la sangre de los conductores implicados en accidentes de tránsito también aumenta la cantidad de muertos producto de esos sucesos.

[pic 1]

- Encuentre el modelo matemático que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra. Es confiable?

RTA: El modelo matemático de la regresión se muestra a continuación y permite la relación lineal que existe entre las variables dependiente (y) e independiente (x), se puede ver que el resultado no es contrario a lo que se observar en el gráfico, por lo que de acuerdo a este análisis y a los hechos anteriormente se puede decir que es confiable.

Coeficientes

Intercepción

0,04074167

Variable X 1

2,63612346

Y= 0,04074167 +2,63612346 X

- Determine el porcentaje de explicación del modelo y el grado de relación de las dos variables.

RTA: De acuerdo al modelo realizado se observa que definitivamente que el grado de alcohol en la sangre de los conductores causantes de accidentes de tránsito incide de manera directa con el número de muertes que se registran. Que a medida que aumenta el grado de alcohol en la sangre de los conductores las muertes también aumentan a causa de los accidentes de tránsito.

Reduciendo o controlando de alguna manera el grado de alcohol de los conductores se reducirían también las muertes en accidentes de tránsito. Estas variables analizadas son solo un par, pero se podrían vincular otras como el número de heridos

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