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ESTADÍSTICA

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by

Guille Sanles

on 31 May 2014

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Transcript of ESTADÍSTICA

ESPECTADORES (MILES)
9899,18
8349,26
8810,34
9861,63
9077,46
7979,24
11448,28
12012,57
7804,06
9394,65
9425,09
12868,96
9119,8
9311,17
9910,62
6220,99
8157,99
5547,73
9637,92
12688,39
9647,55
8704,27
8698,55
10168,27
10016,09
8704,27
8026,34
8295,34
8818,5
8879,95
6642,46
9691,97
9956,84
6899,38
10164,61
10937,99
11657,4

RECAUDACIÓN (MILES)
53457,48
44952,6
47887,54
54182,51
50273,77
43652,67
61808,55
64450,53
43638,33
52567,53
53113,17
73752,24
51860,17
52633,32
56537,73
34674,71
47244,01
32138,5
54036,12
71311,83
56133,5
50858,69
51453,18
60410,73
59826,12
50858,69
47647,22
49281,6
53312,03
53044,1
39016,13
58754,69
60426,9
42540,67
63185,84
67799,3
76209,2

.
.
EJERCICIO 1
1) Calcule la recta de regresión mínimo-cuadrática que exprese la recaudación en función del número de espectadores (hay que proporcionar la expresión matemática de la recta de regresión).
Ruta: Relacionar/Un factor/Regresión Simple
Ø Recta de regresión: Y= 5,79335x -142,799
Ø R2=0,919942

Statgraphics
PLATFORMS
Social
SOCIAL
SEO
CMS
EJERCICIOS PRÁCTICOS
ESTADÍSTICA
MARTA QUIJANO BEARDO
SARA TORRES CENTENO
SARA LUQUE BALEATO
Mº ANGELES NAVEDA RUBIO
GUILLERMO SANLÉS CASTRO

3) ¿Qué puede decirse sobre el tipo de la dependencia lineal? ¿Y sobre el grado o intensidad de la misma?
2) Exporte el gráfico de la regresión a un documento Word (elimine de él las líneas que no interesen).
Ruta: Relacionar/Varios factores/Análisis Multivariado (Correlaciones)
Para ver el tipo de dependencia lineal existente entre ambas variables, utilizamos la covarianza. En este caso 1,57235E7, por tanto positiva y siendo creciente la recta de regresión.
Además, analizando la correlación, observamos que existe relación entre ambas variables en el 1º y 3º cuadrante, es decir, existe correlación al encontrarse casi todos los valores dentro de dichos cuadrantes.

4) Discuta la bondad de la regresión lineal realizada apoyándose en el coeficiente adecuado.
Ruta: Relacionar/Un factor/Regresión Simple
La bondad del ajuste la obtenemos observando el coeficiente de determinación o R2, que al ser 91,9942%, decimos que es un modelo que explica adecuadamente la relación entre ambas variables.
Sin embargo, no se trata del mejor modelo, ya que el doble inverso explica la relación con un 95,07%, es decir, explica una mayor parte de la variabilidad total.
5) Realice una previsión de la recaudación mensual que se espera si el número de espectadores es de 8.000.000
Para realizar una previsión nos dirigimos a opciones tabulares y marcaremos pronósticos, una vez hecho esto nos aparecerá una ventana llamada valores predichos en la cual pulsaremos botón derecho del
ratón y accederemos a opciones de ventana, es ahí donde asignaremos un valor a nuestra X que representa el número de espectadores, en este
caso 8 millones.
A continuación miramos el dato obtenido en predicho Y que es la recaudación estimada para este valor, en este caso nos ha dado 4,63467E7 tenemos que decir que E elevado a siete, significa 10 elevado a 7 por lo tanto quedaría 4,63467*10^7 miles de euros, también podríamos haberlo resuelto simplemente mediante la sustitución de 8.000.000 en la recta de regresión mínimo-cuadrática de este modo, Y= 5,79335x -142,799, donde x es 8.000.0000, sustituiríamos así
Y= 5,79335*(8.000.000) -142,799,
y por tanto Y nos daría un resultado de 46.348.257,72.
6. ¿Cuál de los modelos proporcionados por Statgraphics es mejor para relacionar las variables consideradas?
Statgraphics nos permite trabajar con 24 distribuciones de probabilidad, en la ventana siguiente se nos muestran los distintos modelos de probabilidad que podremos elegir. Tanto el modelo binomial como, binomial negativo y el normal se adaptan bien a este tipo de ejercicios, según lo que pretendamos averiguar escogeremos un modelo u otro de probabilidad...
EJERCICIO 2
Las naranjas de una cierta calidad tienen un peso que se distribuye según una Normal con desviación típica 21 gramos.

Todas aquellas naranjas con peso inferior a 175 gramos son desechadas para la exportación. Si sabemos que no se desechan el 88´30% de las naranjas.
1) Calcula el peso medio de las naranjas
.

P(X>=175)=88,30 P(X<175)=11,70 P(N(μ,21)<175)=11,70

(175- μ)/21=-1,19 μ=175+25=200

Ruta: Descripción, distribuciones de probabilidad, N(0,1), op. Tabulares y marcamos CDF inv.
2) ¿Qué peso máximo tienen el 95% de las naranjas con menor peso?
El peso máximo es 234,542
3) ¿Qué porcentaje de naranjas tienen un peso comprendido entre 215 y 235?
Ruta: Descripción, distribuciones de probabilidad, N (200,21), variables 215 y 235 y miramos la cola inferior.
0,9522-0,7524=0,1897=18,97%
4) De una partida de 600 naranjas, ¿Cuántas se espera que no sean desechadas?
No desechadas= 600*0,8830= 530 naranjas
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