Descripción: estadística aplicada a los negocios y la economia
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ejercicios sobre estadistica
Ejercicios varios de estadistica
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Ejercicios Estadistica Descriptiva
Descripción: ejercicios de estadistica y probabilidades
Ejercicios Para Administracion
EJERCICIOS
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estadística aplicada a los negocios y la economia
FISI
Descripción: Ejercicios propuesto por la profesora
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El centro de ubicacion laboral en State University desea determinar si los promedios punt (GPAs) pueden explicar el numero de ofertas labolares que ellos el los reciben despues de grad 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 e c. Si Steve tiene un GPA de 3,22. Cuantas ofertas laborales pronostica usted que obtendra
Segun el modelo de regresion lineal si Steve tiene un GPA de 3,22 recibira 4 ofertas laborales.
uales en notas de los estudiantes arse.
7 2.15 2
8 1.25 2
9 3.88 6
10 3.37 2
tre GPA y las ofertas de trabajo?
7 6 5 s a 4 t r e f 3 O 2 1 0 0
2
4 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
(X)(Y)
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.
574.5609 784
671.16
Estudiante Linear (Estudiante)
6
Un economista del Departamento de Recursos Humanos de Florida State esta preparando un estud consumidor. El recolecto los datos que aparecen en miles de dolares para determinar si existe una 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 e 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
1
2
3
4
5
6
Ingreso (x) Consumo (y) XY X² Y²
24.3 16.2 393.66 590.49 262.44
12.5 8.5 106.25 156.25 72.25
31.2 15 468 973.44 225
28 17 476 784 289
35.1 24.2 849.42 1232.01 585.64
10.5 11.2 117.6 110.25 125.44
SCx SCy SCxy b₁ Ӯ ẍ Intercepto
884.56 326.2425 493.74 0.56 12.425 19.08 1.78
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
io sobre el comportamiento del relacion entre el ingreso del consumidor
25 20
7 23.2 15
8 10 7.1
9 8.5 3.5
10 15.9 11.5
11 14.7 10.7
12 15 9.2
o m u 15 s n o C
10 5 0
tre el consumo y el ingreso? Que
0
7
8
9
10
11
12
23.2 15 348 538.24 225
10 7.1 71 100 50.41
8.5 3.5 29.75 72.25 12.25
15.9 11.5 182.85 252.81 132.25
14.7 10.7 157.29 216.09 114.49
15 9.2 138 225 84.64
El modelo de regresion linea explica que si el ingreso aumenta un dolar, el incremento en dolares en el consumo sera de 0,56.
Totales
228.9 149.1 3337.82 5250.83 2178.81
Consumidor Linear (Consumidor)
10
20
30
Ingreso
(X)(Y) 52395.21 22230.81
34128.99
40
El profesor Mundane ha notado que muchos de sus estudiantes se han ausentado de clase este sem falta de asistencia por las distancias a la que los estudiantes viven del campus. Se practica una encu 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?
Ausencias (y) XY X²
1 5 2 10 25
2 6 2 12 36
3 2 4 8 4
4 0 5 0 0
5 9 4 36 81
6 12 2 24 144
Y²
4
4
16
25
16
4
SCx SCy SCxy b₁ Ӯ ẍ Intercepto
238.55 18.91 16.64 0.07 3.09 6.36 2.65
Estudiantes Millas (x)
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.
estre. Considera que puede explicar esta esta a once estudiantes sobre cuantas
6 5 4
7 16 5
8 5 2
9 7 3
10 0 1
11 8 4
s a l l 3 a F
2 1 0 0
5 M
7 16 5 80 256
8 5 2 10 25
9 7 3 21 49
10 0 1 0 0
11 8 4 32 64
25
4
9
1
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.