La asociaci\u00f3n de las variables no existe como se puede observar en el

La asociación de las variables no existe como se

This preview shows page 12 - 16 out of 18 pages.

La asociación de las variables no existe, como se puede observar en el coeficiente de determinación R 2 que es de 11.3% b. Encuentre el modelo matemático que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra. ¿Es confiable? El modelo matemático que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra es: y = 0,4182x + 7,7636 El modelo no es muy confinable porque el coeficiente de determinación R 2 esta muy lejos de 1. c. Determine el grado de correlación de las dos variables. 0,113
Image of page 12
El grado de correlación es de 0,33% lo cual indica que hay una correlación minima. d. ¿Cuál será la cantidad de computadores con defectos producidas si un trabajador labora 6 horas? y = 0,4182 ( 6 ) + 7,7636 y = 10,36 La cantidad de computadores producidas con defectos sería de 10, 36. 1.9. Temperatura – Enfermedad respiratoria. En una investigación realizada durante el mes de agosto en un hospital pediátrico respecto a la relación de la temperatura ambiente media y los casos de enfermedad registrados se obtuvieron los siguientes datos Temperatura Media °C Casos de enfermedad respiratoria 9 28 11 26 14 22 15 22 17 22 18 16 20 12 21 6 22 6
Image of page 13
1. Realice el diagrama de dispersión y determine el tipo de asociación entre las variables. 8 10 12 14 16 18 20 22 24 0 5 10 15 20 25 30 f(x) = − 1.73 x + 46.09 R² = 0.89 RELACION DE LA TEMPERATURA CON ENFERMEDADES RESPIRATORIAS TEMPERATURA cASOS E ENFERMEDAD El Porcentaje de la temperatura es indirecta a los casos de enfermedades, esto quiere decir que entre más baja sea la temperatura mayor son los caso de enfermedades respiratorias. En este caso las variables son fuertes porque una depende de la otra y esto se explica en el coeficiente de determinación R 2 que es 89.09% 2. Ajuste un modelo matemático que permita predecir el efecto de una variable sobre la otra. ¿Es confiable? El modelo lineal que predice el efecto de la variable sobre la otra es: y = -1,7333x + 46,089 El modelo es confinable porque el coeficiente de determinación R 2 es cercano a 1. 3. Determine el porcentaje de explicación del modelo y el grado de relación de las dos variables.
Image of page 14
Esta ecuacipon hace una buena estimación entre las variables debido a que el coeficiente de determinación R 2 explica el 89,09% de la información y el valor del coeficiente de determinación correlación R confirma el grado de la relación variable que es de 94,38%. 4. ¿Cuál será el número de casos esperados de enfermedad respiratoria en el hospital, si la temperatura cae a 7 °C? y =− 1,7333 ( 7 )+ 46,089 y = 58.22 El número de casos de enfermedades respiratorias sería de 58.22 si la temperatura cae hasta 7 °C. Actividad 4. Regresión y correlación Lineal Descripción de la Actividad Individual: A partir de la base de datos suministrada: Pruebas SABER 11 - 220 estudiantes 2020 (16- 1), cada estudiante, deberá: Identificar dos variables cuantitativas de la situación estudiada que puedan estar relacionadas e identificar la variable dependiente e independiente.
Image of page 15
Image of page 16

You've reached the end of your free preview.

Want to read all 18 pages?

  • Winter '19
  • Valentina B
  • Correlación, Ecuación, UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA, Diagrama de dispersión

  • Left Quote Icon

    Student Picture

  • Left Quote Icon

    Student Picture

  • Left Quote Icon

    Student Picture