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A estime la recta de regresión lineal b utilice el

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a) Estime la recta de regresión lineal.
b) Utilice el método del análisis de varianza para probar la hipótesis de queβ1= 0,en comparación con la hipótesis alternativa de queβ1= 0, a un nivel designificancia de 0.05.
c) Calcule la cantidad media de azúcar convertida que se produce cuando seregistra una temperatura codificada de 1.75.
4. Al analizar un diagrama de causa-efecto se decidió estudiar si existe una relación entreel grado de humedad de la piel al momento de coserse y la resistencia a la ruptura, losdatos codificados son los siguientes:Grado de humedad53542671011Resistencia87976891218a) Dibuje un diagrama de dispersión de los datos y comente si de acuerdo a esteexiste una relación entre las variables.La relación entre variables es positiva y significativa, positiva es porque a un aumentode X (grados de humedad), corresponde un aumento de Y (resistencia), y essignificativa, ya que la nube de datos muestra claramente una tendencia.
b) Encuentre el modelo de regresión lineal simple que se ajusta a los datos, y elcoeficiente de regresión.MODELO DE REGRESIÓN LINEALCOEFICIENTE DE REGRESIÓN
c) Probar la hipótesis que el modelo es significativo, use=0.05, utilice los 8pasos de la prueba de hipótesis visto en clase
d) Calcule un intervalo de confianza del 90% para0, ¿con el resultado anteriorse puede asegurar que0, es diferente de cero?
e) Determine un intervalo del confianza del 95% para la respuesta promedio dexy/ˆ, si =10.f) Probar la hipótesis de que75.0, usando=0.05 (Valor 15%).
CONCLUSIÓNPodemos concluir que, la regresión lineal o ajuste lineal es un modelo matemáticousado para aproximar la relación de dependencia entre una variable dependiente Y, lasvariables independientes Xiy un término aleatorio ε. Estemodelo puede ser expresadocomo:BIBLIOGRAFÍA
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Term
Spring
Professor
el chucky
Tags
Recta, Intervalo de confianza, An lisis de la varianza, Varianza

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