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EJERCICIO 13 LUIS ALBERTO PEDROZA HERNÁNDEZ 2810825 LUIS ALFREDO RUIZ GARCIA 11/4/2017 Tiempo de Niveles de amplitud Cocimiento del horno, pies Y 6.4 1.32 15.05 2.69 18.75 3.56 30.25 4.41 44.85 5.35 48.94 6.2 51.55 7.12 61.5 8.87 100.44 9.8 111.42 10.65 a) Estima e interpreta los coeficientes de la ecuación de regresión lineal múltiple. Resumen Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple 0.999862111 Coeficiente de determinación R^2 0.999724241 R^2 ajustado 0.9996454527 X 1 La energía eléctrica consumida (Y) cada mes por una planta química se considera relacionada con la tem grados Fahrenheit (X 1 ), número de días al mes (X 2 ), la pureza promedio del producto, en porciento (X 3 ) y producto (X 4 ). Se dispone de los datos históricos del año anterior. Haz clic aquí para revisarlos. Estima e interpreta los coeficientes de la ecuación de regresión lineal múltiple. Interpreta los coeficientes de regresión en el contexto del problema. Prueba la significancia global del modelo de regresión múltiple; realiza todas las etapas de una prueba d Prueba la significancia de los coeficientes de regresión individuales. Realiza todas las etapas de una prue de los coeficientes. Calcula e interpreta R 2 en el contexto del problema. Calcula el error estándar de estimación. Pronostica la energía eléctrica consumida (Y) cuando la temperatura ambiente promedio (X 1 ) es de 30, e de 25 grados Fahrenheit, la pureza promedio del producto, en porciento (X 3 ), es de 92 y las toneladas o 95. Calcula R 2 ajustada . Construye un intervalo de confianza para las pendientes de la población β 1 , β 2 , β 3 y β 4 .
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Error típico (error estandar de estimación) 0.6569711522 Observaciones 10 ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de libertad Regresión (coeficientes de regresión) k 2 Residuos (error, SCE) n-k-1 7 Total n-1 9 Coeficientes Intercepción (error estándar de estimmación, error tipico 0.5799878946 X1 (Amplitud del horno) 2.7122375794 2.049707487 B1 vle 2.122 lo que significa que por cada pies cubico que aumente el horno, aumentará el tiempo de cocción en B2 vale 2.0497 lo que significa que por cada grado farenheit que aumente el hornno, aumentará el tiempo de coc RECTA DE RGRESIÓN y= 0.57999 + 2.7122 X1 + 2.0497 X2 B) Interpreta los coeficientes de regresión en el contexto del problema. Y Y 1 0.9633971153 0.9963073091 La relaciónentre Y (tiempo de cocción) y X1 (amplitud del horno) es positivia y cercana a 1, lo cual significa que hay o sea que si aumenta la amplitud del horno, aumenta el tiempo de cocción La relación entre Y (Tiempo de cocción ) y X2 (Temperatura) es postiva y cercana a 1, lo cual significa que hay una f que si aumenta a temperatura, aumenta el tiempo de cocción (no es muy logico) c) Prueba la significancia global del modelo de regresión múltiple; realiza todas las etapas de una prueba de hipó ESTADISITICO DE PRUEBA: Fcalculada= 12688.7407497689 REGIÓN DE RECHAZO X2 (temperatura) X1 X2 H0: B1 =B2 =0, H1: al menos un B1 diferente de 0
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Si F calculada es mayor que F teórica, rechazo la H0 Como Fcalculada = 12688 es mayor a f teorica = 4.74, entonces rechazo la H0 Puedo afirmar que la amplitud o la temperatura afectan el tiempo de cocción d) Prueba la significancia de los coeficientes de regresión individuales. Realiza todas las etapas de una prueba de
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  • Summer '17
  • juan alvarado
  • Día, Correlación, Análisis de la varianza, Porcentaje

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    Kiran Temple University Fox School of Business ‘17, Course Hero Intern

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    Jill Tulane University ‘16, Course Hero Intern