instituto tecnológico de querétaro
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Estadística Inferencial II
AEF1025
Profesor: Román Mendoza González

Integrantes. * Cisneros Ruiz Mariana * Pacheco Vargas Silvia Adriana * Ramírez Zarazúa Daniel * Salazar Padrón Germán
Grupo: 4A

Regresión Lineal Simple

13/septiembre /2012

Se cree que la energía eléctrica consumida cada mes por una planta química está relacionada con la temperatura ambiental promedio x1, el número de días del mes x2, la pureza promedio del producto x3 y las toneladas fabricadas del …ver más…

3. Para el modelo elegido de x contra y, anexar el diagrama de dispersión con la línea de regresión lineal obtenida.

4. Para un valor de =0.05, validar el modelo elegido.

a) Realice la prueba de hipótesis del coeficiente de correlación poblacional usando r

1) H0: =0 No existe correlación lineal
H1: 0 Existe correlación 2) =0.05

3) Curva T de student de dos colas con v= n-2 =12-2=10

4) Estadístico de prueba

t=r-Sr =0.803-00.1884=4.2622

Sr= 1-r^2n-2=1-0.803^212-2=0.1884

t =0.025, 10= 2.228 4.2622 -2.228 +2.228

5) Conclusión

Se rechaza H0, H1 es verdadera. 0 por lo tanto existe una correlación lineal entre x y y.

b) Utilizando =0.05 realizar la prueba para asegurar que x efectivamente tiene poder predictivo sobre y. (Utilizar y anexar tabla ANOVA)

Fuente | GL | SC | MC | F | P | Regresión | 1 | 4290.5 | 4290.5 | 18.14 | 0.002 | Error residual | 10 | 2365.8 | 236.6 | | | Total | 11 | 6656.3 | | | |

1) H0: El numero de días del mes (x) no tiene poder predictivo sobre el consumo de energía eléctrica
H1: El número de días del mes (x) tiene poder predictivo sobre el consumo de energía eléctrica 2) =0.05

3)