Regresion Lineal Simple

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DISEÑO DE EXPERIMENTOS

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

junio de 2005

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DISEÑO DE EXPERIMENTOS
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

Numeración de la 2a. edición.

Ejo.-10.4.- Montgomery y Peck presentan los datos del desempeño de los 28 equipos de la Liga Nacional de Fútbol Americano (NFL, por sus siglas en ingles) en 1976. Se piensa que el número de juegos ganados (y) se relaciona con el número de yardas ganadas en el campo por los oponentes (x). Los datos se muestran en la tabla.
a) Calcule las estimaciones de mínimos cuadrados de la pendiente y la ordenada al origen. Grafique el modelo de regresión.

Results for: ejo10_04

Regression Analysis: GW versus …ver más…

Existe asociación entre la temperatura y el consumo Consumo= - 6.336 + 9.208(Temp.) Y se puede apreciar en la gráfica, que existe un buen ajuste con un valor de R2= 1

b) ¿Cuál es la estimación del consumo esperado de vapor cuando la temperatura promedio es 55ºF?

Consumo esperado de vapor = - 6.336 + 9.208(55) = 500.1

c) ¿Qué cambio se espera en el consumo de vapor promedio cuando la temperatura mensual promedio cambia 1ºF?
El cambio se reflejaría en el delta de Temperatura ((T), (T = 1 / 9.208, por lo que el cambio en el consumo de vapor promedio esperado sería de: 0.1086 ((T = 0.1086)

d) Suponga que la temperatura mensual promedio es 47ºF. Calcule el valor ajustado de " y" y el residual correspondiente.

Consumo ajustado = - 6.336 + 9.208(47)= 426.44
El residuo de este valor ajustado lo determinamos con la gráfica y el valor del Residuo es: -0.86961

Ejo. 10.7.- Los datos que se presentan en la tabla corresponden al rendimiento de gasolina en carretera y la cilindrada del motor de una muestra de 20 automóviles.
a) Ajuste un modelo lineal simple que relacione las millas por galón en carretera (y) con el desplazamiento del motor (x) utilizando mínimos cuadrados.

Results for: ejo10_07

Regression Analysis: Mi/Gal versus cc

The regression equation is
Mi/Gal = 33.5 - 0.0354 cc

Predictor Coef SE Coef T P
Constant 33.535 2.614

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