Estadistica Y Pronosticos PARA LA TOMA DE Decisiones Evidencia 2 VRC PDF

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T02985003

Estadística y pronósticos para la toma de

Beatriz Regina Ángeles Romero

decisiones Actividad:

Módulo: ¿Sabías que se pueden realizar pronósticos y

Evidencia 2

estimaciones teniendo múltiples variables?

Semana 4

Fecha: 25 de agosto de 2021 Bibliografía:

PARTE 1 Revisa la siguiente información tomada de la sección de avisos de ocasión. Precio Metros Número Metros de (miles de de de construcció pesos) terreno recámara n X2 Y X1 s X3

Precio Metros Número Metros de (miles de de de construcció pesos) terreno recámara n X2 Y X1 s X3

2700

288

378

4

470

160

127

3

1895

160

252

4

500

90

73

2

1397

230

252

4

550

91

73

2

1795

234

167

2

650

110

90

2

650

72

124

4

550

90

74

2

850

128

262

4

620

172

76

2

3875

188

246

4

1700

189

374

4

4300

390

380

3

2330

300

330

4

11850

885

775

4

1600

136

140

3

11900

885

775

3

1100

144

290

3

3250

150

233

3

6700

406

420

3

5499

320

390

4

4250

170

244

4

4250

170

233

3

a) Estima el modelo de regresión múltiple e interpreta los coeficientes de la ecuación de regresión lineal múltiple.

b) Prueba la significancia global del modelo de regresión múltiple; realiza todas las etapas de una prueba de hipótesis. El resultado es 3.072466986 c) Pronostica el precio para los siguientes datos

PARTE 2 d) Prueba la significancia de los coeficientes de regresión individuales. Realiza todas las etapas de una prueba de hipótesis para cada uno de los coeficientes. X1 X2 X3 2.07961384 2.07961384 T teórica 5 T teórica 5 T teórica 2.079613845 1.13753845 2.18448238 T calculada 6 T calculada 9 T calculada -0.174760572 e) Calcula el error estándar de estimación. Error típico 1152.57358 f) Construye un intervalo de confianza para las pendientes de la población (β1, β2y β3).

Inferior 95.0% -2999.476936 0.438871284 -4.914734734 -1003.736202

Intercepción Variable X 1 Variable X 2 Variable X 3

Superior 95.0% 1794.339012 17.84509788 16.7836358 848.115634

g) Calcula e interpreta R2en el contexto del problema. Coeficiente de determinación R^2

0.882896468

88.28 %

h) Calcula R2ajustada. R2ajustada

0.866167392

i) Determina el Factor de Inflación de Varianza (VIF) para cada variable explicativa en el modelo. ¿Existe alguna razón para sospechar que existe multicolinealidad?

VIF=

1 1−R2

VIF=

1 1−0.8828

VIF=8.53 j) Finalmente prepara un documento presentando un resumen de tus hallazgos.

PARTE 3 ¿Existe relación entre el peso de una persona y la medida de su cintura en centímetros? Con la información recolectada en tu tarea sobre el peso en kilogramos y la medida de la cintura en centímetros de 10 hombres y 10 mujeres, denomina a la variable peso como Y y a la medida de la cintura como X.

HOMBRES

MUJERES

PESO Y 79 89 91 81 72 63 64 81 70 79 60 50 53 43 58 54 45 55

CINTURA X 85 105 120 65 64 54 58 67 68 80 63 54 56 56 62 63 60 67

43 51

52 57

a) Realiza el diagrama de dispersión y describe el comportamiento de ambas variables. ¿Qué clase de relación crees que existe entre estas dos variables? ¿A mayor medida de la cintura es mayor el peso? 140 120 100 80 60 40 20 0 40

50

60

70

80

90

100

b) Calcula la recta de regresión de mínimos cuadrados. ¿Existe evidencia que indique que a mayor medida de la cintura es mayor el peso? Prueba la significancia de la recta de regresión con un nivel de significancia α = 0.01. ¿Es significativa esta regresión? Realiza todas las etapas de una prueba de hipótesis. Concluye en el contexto del problema.

Prueba de significancia Tteórica 2.58595843 Tcalculada 5.39345389 Se rechaza la hipótesis c) Pronostica el peso si las medidas de cintura son de 66, 80 y 86 centímetros. cm 66 80 86

y = 17.5565 + 0.6857 x 62.8127 72.4125 76.5267

d) Calcula el coeficiente de correlación. Coeficiente de correlación múltiple

0.78596941

e) Determina e interpreta el coeficiente de determinación en el contexto del problema. Coeficiente de determinación R2

0.61774792...