Ejercicio 13.docx - Nombre Manuel de Jesús Gaspar Dávila...

This preview shows page 1 - 4 out of 11 pages.

Nombre: Manuel de Jesús Gaspar Dávila Matrícula: 2742866 Nombre del curso: estadística y pronósticos para la toma de decisiones. Nombre del profesor: Javier Fernando Mata Rangel. Módulo: regresión lineal múltiple Actividad: Ejercicio 13 Fecha: 10/04/19 Objetivo: Realizar pruebas de hipótesis en los coeficientes de regresión Desarrollo de la actividad: Ejercicio 1 1. La energía eléctrica consumida (Y) cada mes por una planta química se considera relacionada con la temperatura ambiente promedio, grados Fahrenheit (X 1 ), número de días al mes (X 2 ), la pureza promedio del producto, en porciento (X 3 ) y las toneladas obtenidas del producto (X 4 ). Haz clic aquí para revisarlos.
Image of page 1

Subscribe to view the full document.

a. Estima e interpreta los coeficientes de la ecuación de regresión lineal múltiple. Existe un 86% de correlación entre las variables, el análisis nos indica que la energía eléctrica consumida (Y) cada mes por una planta química se considera relacionada con la temperatura ambiente promedio, grados Fahrenheit (X 1 ), número de días al mes (X 2 ), la pureza promedio del producto, en porciento (X 3 ) y las toneladas obtenidas del producto (X 4 ). Lo cual nos dice que existe una relación positiva entre las variables, y se puede crear un modelo para explicar la variable dependiente. b. Interpreta los coeficientes de regresión en el contexto del problema. Por cada grado Fahrenheit que aumente, también aumentará 0.6054 la energía eléctrica consumida. Por un día al mes adicional, aumentará 8.9236 la energía consumida, por cada unidad adicional de la pureza promedio del producto, aumentará 1.4375 la energía eléctrica consumida. Por cada tonelada demás obtenida del producto, amentará 0.0136 la energía eléctrica consumida c. Prueba la significancia global del modelo de regresión múltiple; realiza todas las etapas de una prueba de hipótesis. H0: B1 = B2 = 0 (Temperatura en grados Fahrenheit X1, número de días al mes X2, porcentaje de pureza X3, y toneladas de producto X4, no afectan a la energía eléctrica consumida Y) Ha = B1 = 0 (Al menos una variable dependiente X, ya sea la temperatura en grados Fahrenheit X1, número de días al mes X2, porcentaje de pureza X2, y toneladas de producto X4, la energía eléctrica consumida Y)
Image of page 2
Se rechaza H0 debido a que F calculada (5.10) es mayor que F teórica (4.21), existe evidencia de que al menos una variable sea la temperatura en grados Fahrenheit X1, días X2, porcentaje de
Image of page 3

Subscribe to view the full document.

Image of page 4
  • Spring '17
  • tecmi
  • Día, Fahrenheit, Correlación

What students are saying

  • Left Quote Icon

    As a current student on this bumpy collegiate pathway, I stumbled upon Course Hero, where I can find study resources for nearly all my courses, get online help from tutors 24/7, and even share my old projects, papers, and lecture notes with other students.

    Student Picture

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

  • Left Quote Icon

    I cannot even describe how much Course Hero helped me this summer. It’s truly become something I can always rely on and help me. In the end, I was not only able to survive summer classes, but I was able to thrive thanks to Course Hero.

    Student Picture

    Dana University of Pennsylvania ‘17, Course Hero Intern

  • Left Quote Icon

    The ability to access any university’s resources through Course Hero proved invaluable in my case. I was behind on Tulane coursework and actually used UCLA’s materials to help me move forward and get everything together on time.

    Student Picture

    Jill Tulane University ‘16, Course Hero Intern