APORTE INDIVIDUAL

TRABAJO COLABORATIVO MOMENTO 3ESTADISTICA DESCRIPTIVA

JUAN CARLOS MASSOCODIGO: 74859187CURSO: 100105A_220

TUTORALEJANDRO MENDEZ GONZALEZ

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIAPROGRAMA DE ZOOTECNIACEAD YOPAL - CASANARE

MAYO 2015

1. Regresin y Correlacin lineal Simple

Identificar dos variables cuantitativas de la situacin estudiada que puedan estar relacionadas.

La estatura y el peso

Realizar el diagrama de dispersin de dichas variables y determinar el tipo de asociacin entre las variables.

Para iniciar debemos organizar la informacin de modo que podamos ver los datos para la variable X y la variable Y. para nuestro ejercicio la variable independiente que corresponde a X es la estatura y la variable dependiente que corresponde a Y es el pesoEstatura(X)

Peso(Y)Estatura(X)Peso(Y)Estatura(X)Peso(Y)Estatura(X)Peso(Y)Estatura(X)Peso(Y)Estatura(X)Peso(Y)

0,452,61,1824,51,5857,31,6360,81,6767,21,7278

0,47 3,11,430,51,5857,61,6360,81,6767,21,7378,1

0,533,11,5451,5957,81,6361,61,6767,21,7478,4

0,573,41,5145,21,5957,91,6362,31,6867,21,7578,5

0,573,91,5145,81,59581,6462,71,6867,51,7578,5

0,655,21,5245,81,5958,21,6462,91,6867,91,7578,5

0,738,91,5245,91,5958,21,6462,91,6867,91,7578,6

0,769,41,5350,21,658,31,6563,21,6868,91,7678,6

0,829,71,5352,61,658,61,6563,81,68701,7678,6

0,8511,91,5552,71,6158,81,6564,31,69701,7878,9

0,8612,51,5552,91,6158,91,6564,31,7701,7879,5

0,9614,21,5653,81,61601,65651,770,21,7880,9

0,9615,31,56541,62601,6565,21,770,81,7985

0,9815,91,5654,91,62601,6565,21,71721,7985

116,51,56551,6260,21,6565,41,7172,51,885

1,0316,71,5755,21,6260,31,6665,61,7272,91,885,8

1,0316,91,5855,91,6260,51,6665,71,7272,91,885,8

1,0618,31,58561,6260,51,6765,71,7272,91,8185,9

1,119,71,5856,81,6360,61,6765,81,7273,81,8687,2

1,16231,5856,91,6360,81,6765,91,7275,31,8687,5

Encuentre el modelo matemtico que permite predecir el efecto de una variable sobre la otra. Es confiable?

Para encontrar el modelo matemtico debemos utilizar la siguiente formula

Dnde:=Variable dependiente (la que se va a predecir)a= Intercepto de la variable YX=Variable independienteb=Pendiente de la recta

Debemos encontrar el intercepto de la variable Y y la pendiente de la recta, para los cuales nos apoyremos en la siguiente tabla.Como los datos son tan extensos ubicaremos en la tabla solo los totales.estatura m(X)peso kg(Y)X*YX^2Y^2

total181,52671811030,82287,7456437809,3

Hallar b:

Hallar a:

Con estos resultados hemos hallado nuestro modelo matemtico ahora procedemos a calcular el coeficiente de determinacin para determinar si es confiable o no, pero antes debes hallar el error estndar del estimado.Hallar el error estndar del estimado:

Hallar coeficiente de determinacin: primero debemos hallar la varianza de la variable Y

La ecuacin es confiable ya que su coeficiente de determinacin (0,99) se encuentra muy cerca de uno.

Determine el porcentaje de explicacin del modelo y el grado de relacin de las dos variables.Si tomamos el coeficiente de determinacin y lo multiplicamos por cien el resultado nos indica que el 99 por ciento de la informacin es explicada

El coeficiente de relacin nos confirma que la relacin entre las variables es excelente ya que se encuentra en el rango 0.90 < r < 1

Relacionar la informacin obtenida con el problema.Despus de realizar todos los clculos podemos concluir diciendo que el peso de los pacientes que asistieron a urgencias est altamente relacionado con la estatura de los pacientes.

Paso 3. Participar En el Foro Trabajo Colaborativo Momento 32. Regresin y Correlacin Lineal Mltiple:

Identificar una variable cuantitativa dependiente y varias variables independientes del estudio de investigacin. Realizar el diagrama de dispersin de dichas variables. calcular la recta de regresin y el coeficiente de correlacin para probar estadsticamente su relacin. Relacionar la informacin obtenida con el problema.