Nombre: Matrícula:
Nombre del curso: Nombre del profesor:
Estadística y pronósticos para la .
toma de decisiones.
Módulo: 2 Actividad:
Regresión Lineal simple y regresión Ejercicio 2. ¿Existe relación entre la
cantidad de Kilómetros y los
lineal múltiple. caballos de fuerza y el peso total?
Fecha:
Bibliografía
Universidad Tecmilenio. (2017). Estadística y pronósticos para la toma de
decisiones. 2019, de Universidad Tecmilenio Sitio web:
https://miscursos.tecmilenio.mx/ultra/courses/_149862_1/cl/outline
Wikipedia. (2019). Regresión lineal. 2019, de Wikipedia Sitio web:
https://es.wikipedia.org/wiki/Regresi%C3%B3n_lineal
Wikipedia. (2019). Mínimos cuadrados. 2019, de Wikipedia Sitio web:
https://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%ADnimos_cuadrados
Wikipedia. (2019). Intervalo de confianza. 2019, de Wikipedia Sitio web:
https://es.wikipedia.org/wiki/Intervalo_de_confianza
La gran enciclopedia de economia . (2006). COEFICIENTE DE REGRESIÓN.
2009, de La gran enciclopedia de economia Sitio web:
http://www.economia48.com/spa/d/coeficiente-de-regresion/coeficiente-de-
regresion.htm
,Parte 1
1. Define los siguientes términos:
a. Análisis de la regresión simple.
Es un modelo el cual se usa para aproximar la relación de dependencia entre una variable
dependiente e independientes.
b. Estimadores de mínimos cuadrados.
Es la técnica de análisis numérico dentro de la optimización numérica, en la cual se tine un
conjunto de pares ordenados, variables(independiente y dependiente) y una familia de funciones,
con la finalidad de encontrar una función continua, de acuerdo al criterio de mínimo error
cuadrático
c. Intervalo de confianza.
Se le llama intervalo de confianza a un par o a varios pares de números, entre los cuales se estima
que hay cierto valor desconocido con una determinada probabilidad de que sea cierto.
d. Coeficiente de regresión.
Valores constantes que representan un punto donde la recta de regresión corta al eje de ordenadas,
y la pendiente de la misma.
e. Coeficiente de correlación.
Es la fortaleza de relación lineal que existe entre dos variables que se miden mediante la correlación
que existe entre ellas. El coeficiente de correlación mide que tanto se han relacionado linealmente
dos variables entre si. Se utiliza la siguiente expresión:
, Mide la intensidad o grado de la asociación entre X y Y, y se obtiene mediante la siguiente
expresión:
S es la desviación estándar de X
Sy es la desviación estándar de Y
f. Coeficiente de determinación.
Se utiliza para juzgar la adecuación o ajuste del modelo R2, es el cuadrado del coeficiente de
correlación entre X y Y.
2. Desarrolla los siguientes ejercicios y da respuesta a las preguntas planteadas.
a. En una compañía fabricante de helados se sospecha que el almacenar el helado a
temperaturas bajas durante largos periodos tiene un efecto lineal en la pérdida de
peso del producto. En la planta de almacenamiento de la compañía se obtuvieron
los siguientes datos:
Pérdida de peso (gr) Y 28 37 36 30 28 36 35
Tiempo (semanas) X 26 32 35 27 25 31 30
Nombre del curso: Nombre del profesor:
Estadística y pronósticos para la .
toma de decisiones.
Módulo: 2 Actividad:
Regresión Lineal simple y regresión Ejercicio 2. ¿Existe relación entre la
cantidad de Kilómetros y los
lineal múltiple. caballos de fuerza y el peso total?
Fecha:
Bibliografía
Universidad Tecmilenio. (2017). Estadística y pronósticos para la toma de
decisiones. 2019, de Universidad Tecmilenio Sitio web:
https://miscursos.tecmilenio.mx/ultra/courses/_149862_1/cl/outline
Wikipedia. (2019). Regresión lineal. 2019, de Wikipedia Sitio web:
https://es.wikipedia.org/wiki/Regresi%C3%B3n_lineal
Wikipedia. (2019). Mínimos cuadrados. 2019, de Wikipedia Sitio web:
https://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%ADnimos_cuadrados
Wikipedia. (2019). Intervalo de confianza. 2019, de Wikipedia Sitio web:
https://es.wikipedia.org/wiki/Intervalo_de_confianza
La gran enciclopedia de economia . (2006). COEFICIENTE DE REGRESIÓN.
2009, de La gran enciclopedia de economia Sitio web:
http://www.economia48.com/spa/d/coeficiente-de-regresion/coeficiente-de-
regresion.htm
,Parte 1
1. Define los siguientes términos:
a. Análisis de la regresión simple.
Es un modelo el cual se usa para aproximar la relación de dependencia entre una variable
dependiente e independientes.
b. Estimadores de mínimos cuadrados.
Es la técnica de análisis numérico dentro de la optimización numérica, en la cual se tine un
conjunto de pares ordenados, variables(independiente y dependiente) y una familia de funciones,
con la finalidad de encontrar una función continua, de acuerdo al criterio de mínimo error
cuadrático
c. Intervalo de confianza.
Se le llama intervalo de confianza a un par o a varios pares de números, entre los cuales se estima
que hay cierto valor desconocido con una determinada probabilidad de que sea cierto.
d. Coeficiente de regresión.
Valores constantes que representan un punto donde la recta de regresión corta al eje de ordenadas,
y la pendiente de la misma.
e. Coeficiente de correlación.
Es la fortaleza de relación lineal que existe entre dos variables que se miden mediante la correlación
que existe entre ellas. El coeficiente de correlación mide que tanto se han relacionado linealmente
dos variables entre si. Se utiliza la siguiente expresión:
, Mide la intensidad o grado de la asociación entre X y Y, y se obtiene mediante la siguiente
expresión:
S es la desviación estándar de X
Sy es la desviación estándar de Y
f. Coeficiente de determinación.
Se utiliza para juzgar la adecuación o ajuste del modelo R2, es el cuadrado del coeficiente de
correlación entre X y Y.
2. Desarrolla los siguientes ejercicios y da respuesta a las preguntas planteadas.
a. En una compañía fabricante de helados se sospecha que el almacenar el helado a
temperaturas bajas durante largos periodos tiene un efecto lineal en la pérdida de
peso del producto. En la planta de almacenamiento de la compañía se obtuvieron
los siguientes datos:
Pérdida de peso (gr) Y 28 37 36 30 28 36 35
Tiempo (semanas) X 26 32 35 27 25 31 30
