Ejercicios Estadistica 203n5e

El centro de ubicacion laboral en State University desea determinar si los promedios puntuales en notas de los e (GPAs) pueden explicar el numero de ofertas labolares que ellos reciben despues de graduarse. Los datos siguientes corresponden a los 10 recien graduados: Estudiante GPA (x) Ofertas (y)

1 3.25 3

2 2.35 3

3 1.02 1

4 0.36 0

5 3.69 5

6 2.65 4

a. Haga un diagrama de dispersion para los datos b. Calcule e interprete el modelo de regresion. Que le dice este modelo sobre la relacion entre GPA y las ofertas d c. Si Steve tiene un GPA de 3,22. Cuantas ofertas laborales pronostica usted que obtendra?

Estudiante GPA (X) Ofertas (Y) XY X² Y² SCx SCy SCxy b₁ Ӯ ẍ Intercepto

1 3.25 3 9.75 10.5625 9 13.03 29.6 16.57 1.27 2.8 2.40 -0.25

2 2.35 3 7.05 5.5225 9

3 1.02 1 1.02 1.0404 1

4 0.36 0 0 0.1296 0

5 3.69 5 18.45 13.6161 25

6 2.65 4 10.6 7.0225 16

El modelo de regresion seria:

Segun el modelo de regresion lineal si Steve tiene un GPA de 3,22 recibira 4 ofertas laborales.

7 2.15 2

8 1.25 2

9 3.88 6

10 3.37 2

relacion entre GPA y las ofertas de trabajo? obtendra?

eve tiene

Ofertas

puntuales en notas de los estudiantes es de graduarse. 7 6 5 4 3 2 1 0 0

2

4

6

GPA

7 2.15 2 4.3 4.6225 4

8 1.25 2 2.5 1.5625 4

9 3.88 6 23.28 15.0544 36

10 3.37 2 6.74 11.3569 4

Totales 23.97 28 83.69 70.4899 108

El modelo de regresion linea explica que si el GPA aumenta una unidad, las posibilidades de ofertas de trabajo se incrementaran en un 1,27 unidades.

(X)(Y) 574.5609 784

671.16

Estudiante Linear (Estudiante) 6

Un economista del Departamento de Recursos Humanos de Florida State esta preparando un estudio sobre el comportamie consumidor. El recolecto los datos que aparecen en miles de dolares para determinar si existe una relacion entre el ingreso d y los niveles de consumo. Determine cual es la variable dependiente Consumidor Ingreso (x) Consumo (y)

1 24.3 16.2

2 12.5 8.5

3 31.2 15

4 28 17

5 35.1 24.2

6 10.5 11.2

a. Haga un diagrama de dispersion para los datos b. Calcule e interprete el modelo de regresion. Que le dice este modelo sobre la relacion entre el consumo y el ing proporcion de cada dolar adicional que se gana se invierte en consumo? c. Que consumo pronosticara el modelo para alguien que gana US$ 27,500? Consumidor Ingreso (x) Consumo (y) XY X² Y²

1 24.3 16.2 393.66 590.49 262.44

SCx SCy SCxy b₁ Ӯ ẍ Intercepto

884.56 326.2425 493.74 0.56 12.425 19.08 1.78

2 12.5 8.5 106.25 156.25 72.25

3 31.2 15 468 973.44 225

4 28 17 476 784 289

5 35.1 24.2 849.42 1232.01 585.64

6 10.5 11.2 117.6 110.25 125.44

El modelo de regresion seria:

Segun el modelo de regresion lineal si el consumidor gana US$ 27,500 su consumo sera de US$ 15,402

30

do un estudio sobre el comportamiento del existe una relacion entre el ingreso del consumidor

8 10 7.1

9 8.5 3.5

10 15.9 11.5

11 14.7 10.7

12 15 9.2

Consumo

7 23.2 15

25 20 15 10 5 0

relacion entre el consumo y el ingreso? Que

o sera de

7 23.2 15 348 538.24 225

8 10 7.1 71 100 50.41

9 8.5 3.5 29.75 72.25 12.25

0

10 15.9 11.5 182.85 252.81 132.25

11 14.7 10.7 157.29 216.09 114.49

El modelo de regresion linea explica que si el ingreso aumenta un dolar, el incremento en dolares en el consumo sera de 0,56.

12 15 9.2 138 225 84.64

Totales 228.9 149.1 3337.82 5250.83 2178.81

Consumidor Linear (Consumidor)

10

20

30

Ingreso

52395.21 22230.81

(X)(Y) 34128.99

40

El profesor Mundane ha notado que muchos de sus estudiantes se han ausentado de clase este semestre. falta de asistencia por las distancias a la que los estudiantes viven del campus. Se practica una encuesta a once estudiantes millas deben viajar para asistir a clase y el numero de clase a las que ha faltado.

Estudiantes Millas (x) Ausencias (y)

1 5 2

2 6 2

3 2 4

4 0 5

5 9 4

6 12 2

a. Haga un diagrama de dispersion para los datos b. Calcule e interprete el modelo de regresion. Que determina el profesor? c. A cuantas clases faltaria usted si viviera a 3,2 millas del campus, segun el modelo? Estudiantes Millas (x) Ausencias (y) XY X² Y² SCx SCy SCxy b₁ Ӯ ẍ Intercepto

1 5 2 10 25 4 238.55 18.91 16.64 0.07 3.09 6.36 2.65

2 6 2 12 36 4

3 2 4 8 4 16

4 0 5 0 0 25

5 9 4 36 81 16

6 12 2 24 144 4

El modelo de regresion seria:

Segun el modelo de regresion lineal si el estudiante viviera a 3,2 millas del campus el numero de fallas a clase seria de 3.

ase este semestre. Considera que puede explicar esta ca una encuesta a once estudiantes sobre cuantas

6 5

7 16 5

8 5 2

9 7 3

10 0 1

11 8 4

Fallas

4 3 2 1 0 0

5

10 Millas

7 16 5 80 256 25

8 5 2 10 25 4

9 7 3 21 49 9

10 0 1 0 0 1

11 8 4 32 64 16

El modelo de regresion linea explica que si la distancia para llegar al campus aumenta en una milla la posibildad de faltar a clase es tan solo de 0,07, es decir, que no es una variable significativa a la explicacion de la ausencia de los estudiantes.

Totales 70 34 233 684 124

4900 1156

Estudiantes Linear (Estudiantes)

10

15

Millas

(X)(Y) 2380

20