Nombre del curso:
Estadística y pronósticos para la toma de decisiones.
Nombre del profesor:
Ing. María De Los Ángeles Mejía
Módulo:
Modulo 3: Regresión lineal múltiple.
Actividad: Colaborativa.
Tema 11: Predicción y análisis de residuos.
Tema 12: Estimación e interpretación de los coeficientes de regresión múltiple y matriz de correlación.
Fecha: 31/03/14
Bibliografía: Ejercicio 12. (2014, 31 de Marzo). Blackboard. Fecha de consulta: 13:32, Marzo 31, 2014 desde http://bbsistema.tecmilenio.edu.mx/bbcswebdav/institution/UTM/semestre/profesional/ma/ma13202/bb/tema11.htm
Desarrollo de la práctica:
Ejercicio 1
1. Una empresa ha estado buscando los factores que influyen en la cantidad de acero (en millones de toneladas) que …ver más…

Se tomó una muestra de 20 automóviles con relación al número de kilómetros por litro (Y), caballos de fuerza X1 y peso total en kg X2.
Kilómetros por litro,
Y
Caballos de fuerza, X1
Peso en kg X2
19
67
1844
19
50
1998
17
62
1752
16
69
1980
16
66
1797
15
63
2199
15
90
2404
14
99
2611
13
63
3236
12
91
2606
11
94
2580
11
88
2507
11
124
2922
10
97
2434
9
114
3248
9
102
2812
8
114
3382
8
142
3197
7
153
4380
7
139
4036
a. Estima e interpreta los coeficientes de la ecuación de regresión lineal múltiple.
Y=24.74+(-0.06963)67+(-0.00216)1844=16.091
Y=24.74+(-0.06963)50+(-0.00216)1998=16.942
Y=24.74+(-0.06963)62+(-0.00216)1752=16.638
Y=24.74+(-0.06963)69+(-0.00216)1980=15.658
Y=24.74+(-0.06963)66+(-0.00216)1797=16.262
Y=24.74+(-0.06963)63+(-0.00216)2199=15.603
Y=24.74+(-0.06963)90+(-0.00216)2404=13.280
Y=24.74+(-0.06963)99+(-0.00216)2611=12.206
Y=24.74+(-0.06963)63+(-0.00216)3236=13.363
Y=24.74+(-0.06963)91+(-0.00216)2606=12.774
Y=24.74+(-0.06963)94+(-0.00216)2580=12.621
Y=24.74+(-0.06963)88+(-0.00216)2507=13.197
Y=24.74+(-0.06963)124+(-0.00216)2922=9.793
Y=24.74+(-0.06963)97+(-0.00216)2434=12.728
Y=24.74+(-0.06963)114+(-0.00216)3248=9.786
Y=24.74+(-0.06963)102+(-0.00216)2812=11.563
Y=24.74+(-0.06963)114+(-0.00216)3382=9.497
Y=24.74+(-0.06963)142+(-0.00216)3197=7.947
Y=24.74+(-0.06963)153+(-0.00216)4380=4.625
Y=24.74+(-0.06963)139+(-0.00216)4036=6.343
b. Si un