Practica laboratorio

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TEORIA DE DESICIONES

3: EJERCICIO 3

Análisis de regresión: AHORRO(Y) vs. RENTA (X)

La ecuación de regresión esAHORRO(Y) = - 5.27 + 0.339 RENTA (X)

Predictor Coef SE Coef T PConstante -5.266 1.628 -3.23 0.012RENTA (X) 0.33890 0.07394 4.58 0.002

S = 0.214044 R-cuad. = 72.4% R-cuad.(ajustado) = 69.0%

Análisis de varianza

Fuente GL SC MC F PRegresión 1 0.96248 0.96248 21.01 0.002Error residual 8 0.36652 0.04581Total 9 1.32900

Gráfica de dispersión de AHORRO(Y) vs. RENTA (X)

4: EJERCICIO 4

Análisis de regresión: VENTA(Y) vs. PRECIO (X)

La ecuación de regresión esVENTA(Y) = 515 - 11.8 PRECIO (X)

Predictor Coef SE Coef T PConstante 514.75 18.24 28.22 0.000

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PRECIO (X) -11.820 1.077 -10.98 0.000



Fuente GL SC MC F PRegresión 1 52054 52054 120.48 0.000Error residual 8 3456 432Total 9 55510

PREGUNTA: CUANTO SERA LÑA CANTIDAD VENDIDA CUANDO EL PRESI9O SE 30 EUROS

VENTA=116RPTA: Se estima que para un preico de 30 euros la cantidad de venta será de 116 euros

5: EJERCICIO 5:

Análisis de regresión: PESO(Y) vs. TIEMPO(X)

La ecuación de regresión esPESO(Y) = - 0.002 + 0.986 TIEMPO(X)

Predictor Coef SE Coef T PConstante -0.0017 0.4876 -0.00 0.997TIEMPO(X) 0.98589 0.04584 21.51 0.000



Fuente GL SC MC F P

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Regresión 1 159.28 159.28 462.56 0.000Error residual 6 2.07 0.34Total 7 161.35

RESPONDER:

b)TIEMPO = 8 SEMANAS

PESO = 7.886 KGRPTA: SE ESTIMA QUE PARA UN TIEMPO DE 8 SEMANAS PERDERIA 7.886 KG DE PESO

TIEMPO = 108 SEMANAS

PESO = 106.486 KGRPTA: SE ESTIMA QUE PARA UN TIEMPO DE 8 SEMANAS IRA PERDIENDO 106.486 KG DE PESO = 106.486 KG

6: EJERCICIO 6:

Análisis de regresión: VENTAS (Y) vs. GASTOS (X)

La ecuación de regresión esVENTAS (Y) = 74.1 + 2.56 GASTOS (X)

Predictor Coef SE Coef T PConstante 74.13 25.30 2.93 0.033GASTOS (X) 2.5615 0.8378 3.06 0.028



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PREUNTA: ¿CUANTO SERA LA VENTA DE SU MUÑECO CUANDO EL GASTO DE PUBLICIDAD SEA DE 150?

VENTA=S/ 458.1

RPTA: SE ESTIMA QUE PARA UN GASTO EN PUBLICIDAD DE S/ 150 SE OBTENDRIA UNA VENTA DE S/ 458.1

7: EJERCICIO 7

Análisis de regresión: AHORRO(Y) vs. INGRESO(X)

La ecuación de regresión esAHORRO(Y) = - 74.9 + 0.452 INGRESO(X)

Predictor Coef SE Coef T PConstante -74.92 32.20 -2.33 0.053INGRESO(X) 0.45163 0.04818 9.37 0.000




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PREGUNTAS:

b)

c)

08. EJERCICIO 08 :

Análisis de regresión: VENTAS (Y) vs. GASTOS (X)

La ecuación de regresión esVENTAS (Y) = - 4.1 + 10.8 GASTOS (X)

9 casos utilizados, 1 casos contienen valores faltantes

Coef.Predictor Coef de EE T PConstante -4.07 38.00 -0.11 0.918GASTOS (X) 10.7733 0.6413 16.80 0.000




PREGUNTAS

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a) La ecuacion de regression de ventas sobre gastos de publicidad es:

VENTAS (Y) = - 4.1 + 10.8 GASTOS (X)

b) Las ventas en la cuarta semana será de :

VENTAS = - 4.1 + 10.8 (30) = 319.1

RPTA: Con un gasto de 30 nuevos dólares en publicidad se tendrá una venta de 319 soles.

c) La pendiente de correlación indica que hay un alto grado de correlación entre la inversión y las vetas.

d)Las ventas van aumentando mientras se invierta más en publicidad.

9. EJERCICIO 09:

Análisis de regresión: TIEMPO(Y) vs. CAJAS(X)

La ecuación de regresión esTIEMPO(Y) = 96.5 - 3.86 CAJAS(X)

Coef.Predictor Coef de EE T PConstante 96.524 3.890 24.81 0.000CAJAS(X) -3.8571 0.2529 -15.25 0.000

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RPTA: Se estima que para una instalación de 22 cajas registradoras se tomara un tiempo medio de espera de 11.58 minutos.

TIEMPO(Y) = 96.5 - 3.86 (22) = 11.58

10. EJERCICIO 10:

Análisis de regresión: NOTA(Y) vs. HORAS(X)

La ecuación de regresión esNOTA(Y) = 0.56 + 0.734 HORAS(X)

Coef.Predictor Coef de EE T PConstante 0.565 1.886 0.30 0.772HORAS(X) 0.7339 0.1110 6.61 0.000



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PREGUNTAS:

a) La recta de regesion para n horas de estudio será :

NOTA(Y) = 0.56 + 0.734 HORAS(X)

b) Se estima que para 19 horas de estudio se tendrá la siguiente calificación:

NOTA(Y) = 0.56 + 0.734 (19) = 14.506

11. EJERCICIO 11:

Poblacion = 350

Muestra = 60

Promedio x=10

Promedio y=20

∑ x 2= 7000

∑ y 2= 42000

∑ xy = 8000

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b= (60*8000 – 600*1200)/(60*7000 – 600* 600)

b= 24

a= 1200/60 – 24 (600)/60

a=- 20

RPTA: y = -20 + 24 (x)

12. EJERCICIO 12

Análisis de regresión: GGENARLES(Y) vs. UPRUDUCIDAS(X)

La ecuación de regresión esGGENARLES(Y) = 117 + 16.5 UPRUDUCIDAS(X)

Coef.Predictor Coef de EE T PConstante 116.65 59.27 1.97 0.085UPRUDUCIDAS(X) 16.525 1.470 11.24 0.000




A

PREGUNTAS:

a) La recta de regresión está dado por:

GGENARLES(Y) = 117 + 16.5 UPRUDUCIDAS(X)

b) Se concluye que en la correlación del aumento de unidades producidas requiere de mayor gastos generales

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13. EJERCICIO 13:

Análisis de regresión: Y vs. X

La ecuación de regresión esY = 3.47 + 0.856 X

Coef.Predictor Coef de EE T PConstante 3.469 1.472 2.36 0.026X 0.8555 0.1193 7.17 0.000




PREGUNTAS:

a) La ecuación de regresion lineal de Y en x es:

Y = 3.47 + 0.856 X

b) r*r= 6.64 / r=2.58

- el ajuste indica que el examen parcial con el examen final tienen un alto índice de relación.

- Existe una correlacion positiva, es decir un alto grado de relacion

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14: EJERCICIO 14:

Análisis de regresión: NOTAS(Y) vs. COINTELECTUAL(X)

La ecuación de regresión esNOTAS(Y) = 0.28 + 0.118 COINTELECTUAL(X)

Predictor Coef Coef. de EE T PConstante 0.276 1.975 0.14 0.893COINTELECTUAL(X) 0.11824 0.01649 7.17 0.000




PREGUNTAS:

a) Ecuación de regresion muetral

NOTAS(Y) = 0.28 + 0.118 COINTELECTUAL(X)

b) El grado de asociación entre las dos variables es de:

R = 8.80

RPTA: existe una correlacion positiva y un alto grado de relacion entre las notas del alumno y el coeficiente intelectual

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15. EJERCICIO 15:







PREGUNTAS:

- Ecuación de regresión: Y = 70.0 + 1.33 X

- Presión sanguínea para una mujer de 75 años.

Y= 70 + 1.33 (70) = 163.1

RPTA: se estima que para una mujer de 75 años su presión sanguínea es de 163.1

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16. EJERCICIO 16:







PREGUNTAS:

a) La ecuación de regresión de gastos sobre ingresos está dado por:

Y = 63.6 + 11.2 X

b) R= 0.65RPTA: se dice que hay una correlación positiva entre el nivel socioeconómico y gastos en educación.

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