PRODUCTO 4 ESTADISTICA
Capítulo 9. Problemas 12, 18, 26, 28.

Capítulo 14. Problemas 8, 20.

CAPITULO 9

Problema N. 12
Considere la prueba de hipótesis siguiente:
H o: µ ≥ 80
H a: µ ˂ 80
Se uso una muestra de 100, la desviación estándar poblacional es 12. Calcule el valor – p y de su conclusión para cada uno de los resultados muéstrales siguientes. Use a = 0.01
a. ẋ = 78.5
RTA:
µ=80 σ= 12

= 1-0.8944  valor-p= 0.1056,
Conclusión: al comparar el valor-p con el α, vemos que el valor-p es mayor. Por lo tanto según la regla la H o no se rechaza

b. ẋ = 77
RTA:

= 1-0.9938  valor-p= 0.0062.
Conclusión: el valor-p es menor que α, por lo tanto según la regla, H o se rechaza.
c. ẋ = 75.5
RTA: …ver más…

RTA=
Conclusión: debido a que el valor-p 0.0075 es menor al nivel de significancia 0.01, la hipótesis nula se rechaza.

CAPITULO 14

Ejercicio 8:
Las bicicletas de montaña que actualmente cuestan menos de $1000 tienen muchos de los componentes de alta calidad que hasta hace poco solo tenían los modelos de alta calidad. Hoy, incluso modelos de menor de $1000 suelen ofrecer suspensión flexible, pedales clipless y cuadro muy bien diseñado. Una cuestión interesante es si precios más altos corresponden a mayor facilidad de manejo, medida a través del agarre lateral de la bicicleta. Para medir el agarre lateral, oustside magazine empleo una escala de evaluación del 1 al 5, en la que el 1 correspondía a mala y 5 a probadas por oustside magazine (oustside magazine buye’rs guide, 2001)
Fabricante y Modelo Agarre lateral Precios ($)
Raleigh M80 1 600
Marin Bear Valley Femenina 1 649
GT Avalanche 2.0 2 799
Kona Jake the Snake 1 899
Schwinn Moab 2 3 950
Giant XTC NRS 3 4 1100
Fisher Paragon Genesisters 4 1149
Jamis Dakota XC 3 1300
Trek Fuel 90 5 1550
Specialized Stumpjumper M4 4 1625

a) Trace un diagrama de dispersión con estos datos tomando como variable independiente el agarre lateral
RTA=

b) ¿Parecen indicar estos datos que los modelos más caros sean de más fácil manejo? Explique

c) De la ecuación de regresión estimada obtenida por el método de mínimos cuadrados
RTA=