dispersión y regresión

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ConsumodeSal VsPresiónArterial VariableX VariableY X(sal) Y(Presión) X(Y) X^2 Y^2 1,8 100 180 3,24 10.000 2,2 98 215,6 4,84 9.604 3,5 105 367,5 12,25 11.025 4,0 110 440 16 12.100 4,3 112 481,6 18,49 12.544 5,0 120 600 25 14.400 20,8 645,0 2284,7 79,8 69673,0 SUMAS R^2 91,65% GrSal dietadiaria PresiónArterial enmm LaEcuación 0,96 96% Análisis: Conbaseenlainformacióny lagraficasedejaverqueexiste correlaciónentreel consumodeSal y el Nivel deTenciónArterial y = 6,3137x+ 85,612 R²= 0,9165 0 20 40 60 80 100 120 140 0 2 4 6 P re sió n A rterial Consum o Sal(Gr) Series1 Lineal (Series1) x y x y 3137 , 6 612 , 85 612 , 85 3137 , 6 9165 , 0

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Ejemplos de Dispersión Estad

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Utilizando el Programa SPSS se llega a lo siguiente:a) Contraste la hiptesis para comprobar la existencia de correlacin (significancia en SPSS) Decisin:Si el Psig < ; se rechaza H0 Psig. = 0,01 < =0,05; se rechaza H0

Existe correlacin lineal entre el consumo de sal y la tensin arterial

MuestralH0: =0PoblacionalH1: 0b) Estima la ecuacin de regresin lineal que se ajuste a los datos e Interpreta los coeficientes.

Y = b0 + b1XEcuacin Y = 88.301 + 0,560x

b0 = 88.301 b1 = 0.560

b0 = La presin arterial promedio de los pacientes ser 88.301 kg cuando x= 0 ,es cuando la edad sea mnima b1= La presin arterial promedio aumentara en 560 gramos cuando la edad aumente en un ao.c) Pruebe la significancia del modelo de regresin, usando la hiptesis para el parmetro 1H0: =0H0: =0Ambos coeficientes son significativos

H1: 0H1: 0pero si fueran mayor a 0.05 no serian

DecisinDecisinsignificativos

Psig. = 0,011< 0,05Psig. = 0,011 < 0,05

Se rechaza H0Se rechaza H0

2. En un nuevo proceso artesanal de fabricacin de cierto artculo que est implantado, se ha considerado que era importante ir anotando peridicamente el tiempo medio (medido en minutos) que se utiliza para realizar una pieza y el nmero de das desde que empez dicho proceso de fabricacin. Con ello, se pretende analizar como los operarios van adaptndose al nuevo proceso mejorando paulatinamente su proceso de produccin.Los siguientes datos representan dicha situacin:

X10203040506070

Y35282320181513

a. Realice el diagrama de dispersin y determine el tipo de asociacin entre las variablesb. Encuentre el modelo matemtico que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra. Es confiable?c. Determine el porcentaje de explicacin del modelo y el grado de relacin de las dos variables.d. Qu tiempo deber tardarse un empleado cuando se lleven 100 das?

Respuesta C: el R al cuadrado deja ver que el modelo explica un porcentaje aproximado de 94,5% del total de la informacin y este mismo porcentaje muestra el grado de relacin entre las variables, por lo tanto se puede decir que el tiempo de utilizado en la fabricacin de las artesanas est directamente relacionado en un 97% con los das requeridos.

3. Una Nutricionista de un hogar infantil desea encontrar un modelo matemtico que permita determinar la relacin entre el peso y la estatura de sus estudiantes. Para ello selecciona 10 nios y realiza las mediciones respectivas.A continuacin se presentan los resultados:Estatura(cm)121123108118111109114103110115

Peso (kg)25221924191820152021

a. Realice el diagrama de dispersin y determine el tipo de asociacin entre las variablesb. Encuentre el modelo matemtico que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra. Es confiable?c. Determine el grado de relacin de las dos variables.d. Cul es el peso que debera tener un estudiante que mida 130 cm?

Respuesta pregunta B en la grfica de Dispersin (Modelo matemtico y R cuadrado)

Respuesta pregunta D