10 febrero 2020
X representa la renta nacional en millones de euros e Y representa las ventas de la compañía en miles de euros en el periodo que va desde 
hasta 
(ambos inclusive). Calcular:
la renta nacional del país fue de 
millones de euros. ¿Cuál será la predicción para las ventas de la compañía en este año?
Una compañía desea hacer predicciones del valor anual de sus ventas totales en cierto país a partir de la relación de éstas y la renta nacional. Para investigar la relación cuenta con los siguientes datos:
X representa la renta nacional en millones de euros e Y representa las ventas de la compañía en miles de euros en el periodo que va desde hasta (ambos inclusive). Calcular:
1 La recta de regresión de Y sobre X.
2 El coeficiente de correlación lineal e interpretarlo.
Es un coeficiente de correlación positivo y cercano a uno, por lo que la correlación es directa y fuerte.
3 Si en la renta nacional del país fue de millones de euros. ¿Cuál será la predicción para las ventas de la compañía en este año?
Calcular:
La información estadística obtenida de una muestra de tamaño 12 sobre la relación existente entre la inversión realizada y el rendimiento obtenido en cientos de miles de euros para explotaciones agrícolas, se muestra en el siguiente cuadro:
Calcular:
1 La recta de regresión del rendimiento respecto de la inversión.
2 La previsión de inversión que se obtendrá con un rendimiento de 1 250 000 €.
3 El número de horas dedicadas al estudio de una asignatura y la calificación obtenida en el examen correspondiente, de ocho personas es: Horas (X)Calificación (Y)
Se pide:
horas.
El número de horas dedicadas al estudio de una asignatura y la calificación obtenida en el examen correspondiente, de ocho personas es:
Se pide:
1 Recta de regresión de Y sobre X.
]
2 Calificación estimada para una persona que hubiese estudiado horas.
4 En la tabla siguiente se indica la edad (en años) y la conducta agresiva (medida en una escala de cero a 10) de 10 niños. EdadConducta Agresiva
años.
En la tabla siguiente se indica la edad (en años) y la conducta agresiva (medida en una escala de cero a 10) de 10 niños.
1 Obtener la recta de regresión de la conducta agresiva en función de la edad.
2 A partir de dicha recta, obtener el valor de la conducta agresiva que correspondería a un niño de 7.2 años.
5 Los valores de dos variables X e Y se distribuyen según la tabla siguiente:
Se pide:
Los valores de dos variables X e Y se distribuyen según la tabla siguiente:
Se pide:
1 Calcular la covarianza.
Convertimos la tabla de doble entrada en una tabla simple.
2 Obtener e interpretar el coeficiente de correlación lineal.
Es una correlación negativa débil.
3 Ecuación de la recta de regresión de Y sobre X.
6 Las puntuaciones obtenidas por un grupo de alumnos en una batería de test que mide la habilidad verbal (X) y el razonamiento abstracto (Y) son las siguientes:
Se pide:
puntos en razonamiento abstracto, ¿en cuánto se estimará su habilidad verbal?
Las puntuaciones obtenidas por un grupo de alumnos en una batería de test que mide la habilidad verbal (X) y el razonamiento abstracto (Y) son las siguientes:
Se pide:
1 ¿Existe correlación entre ambas variables?
Convertimos la tabla de doble entrada en tabla simple.
Existe una correlación positiva fuerte
2 Según los datos de la tabla, si uno de estos alumnos obtiene una puntuación de puntos en razonamiento abstracto, ¿en cuánto se estimará su habilidad verbal?
7 Se sabe que entre el consumo de papel y el número de litros de agua por metro cuadrado que se recogen en una ciudad no existe relación.
Se sabe que entre el consumo de papel y el número de litros de agua por metro cuadrado que se recogen en una ciudad no existe relación.
1 ¿Cuál es el valor de la covarianza de estas variables?
2 ¿Cuánto vale el coeficiente de correlación lineal?
3 ¿Qué ecuaciones tienen las dos rectas de regresión y cuál es su posición en el plano?
Las rectas son paralelas a los ejes y perpendiculares entre sí.
8 En una empresa de transportes trabajan cuatro conductores. Los años de antigüedad de permisos de conducir y el número de infracciones cometidas en el último año por cada uno de ellos son los siguientes:
Calcular el coeficiente de correlación lineal e interpretarlo.
En una empresa de transportes trabajan cuatro conductores. Los años de antigüedad de permisos de conducir y el número de infracciones cometidas en el último año por cada uno de ellos son los siguientes:
Calcular el coeficiente de correlación lineal e interpretarlo.
La correlación es perfecta e inversa.
9 Una persona rellena semanalmente una quiniela y un boleto de lotería primitiva anotando el número de aciertos que tiene. Durante las cuatro semanas del mes de febrero, los aciertos fueron:
Obtener el coeficiente de correlación lineal e interpretarlo. ¿Ofrecerían confianza las previsiones hechas con las rectas de regresión?
Una persona rellena semanalmente una quiniela y un boleto de lotería primitiva anotando el número de aciertos que tiene. Durante las cuatro semanas del mes de febrero, los aciertos fueron:
Obtener el coeficiente de correlación lineal e interpretarlo. ¿Ofrecerían confianza las previsiones hechas con las rectas de regresión?
No existe correlación entre ambas variables, por tanto las estimaciones hechas con las rectas de regresión no ofrece ninguna confianza.
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Apuntes es una plataforma dirigida al estudio y la práctica de las matemáticas a través de la teoría y ejercicios interactivos que ponemos a vuestra disposición. Esta información está disponible para todo aquel/aquella que quiera profundizar en el aprendizaje de esta ciencia. Será un placer ayudaros en caso de que tengáis dudas frente algún problema, sin embargo, no realizamos un ejercicio que nos presentéis de 0 sin que hayáis si quiera intentado resolverlo. Ánimo, todo esfuerzo tiene su recompensa.
Con el fin de estudiar la relación que existe entre la concentración de oxígeno (volumen por ciento) de la sangre arterial y de la sangre venosa, se hicieron determinaciones simultáneas en 30 individuos normales, con los siguientes resultados: 1 18,2 11,4
2 20,5 14
3 20,9 15,1
4 18,5 12
5 21,9 14,6
6 18,4 12
7 17,4 11,3
8 22,3 15,3
9 20,4 11,9
10 18,2 12,7
11 19,3 12,7
12 20,3 12,8
13 18,3 12,2
14 20,3 14,8
15 20,3 13,4
16 20,6 13,5
17 20,8 14,4
18 18,7 13,8
19 19,6 11,7
20 17,5 10,6
21 18,8 13,2
22 18,8 12,5
23 20,9 12,5
24 20 13,9
25 19,4 11,9
26 20,4 14,2
27 20,1 13,3
28 20,1 12,6
29 19 14,5
30 18,6 11,9
quien me puede ayudar con mi tarea de matematicas
Hola Naomi, escríbenos tu resolución y te la corregiremos con gusto. ¡Un saludo!
AYUDA porfiiii
Se quiere estudiar cuál es la relación entre la cantidad gastada semanalmente en comida (Gs.) y el número de miembros de una familia. Para ello, obtenemos una muestra de 6 familias del barrio San José teniendo así los siguientes datos:
(X) Miembros de la familia
(Y) Cantidad gastada (por 10.000 Gs.)
3
99
6
104
5
151
6
129
3
142
4
74
a) Calcule e interprete la recta de regresión obtenida.
b) Qué cantidad esperaríamos gastar en Gs., si el número de miembros de una familia es 8?
c) Muestre que tan bien se ajusta la línea de regresión a nuestros datos. Interprete.
d) Suponiendo un coeficiente de confianza del 95%, cuál sería el intervalo de confianza para σ2? Interprete.
e) Realice la prueba de hipótesis (Prueba t), para β considerando grado de significancia 5%, teniendo en cuenta las siguientes hipótesis H0: β = 0 H1: β ≠ 0
Grafique e interprete los resultados obtenidos.
f) Calcule el valor F para β, teniendo en cuenta: H0: β = 0 y H1: β ≠ 0. Interprete y grafique
Alguien que me pueda ayudar:
Se registraron en la tabla siguiente la edad en años y la conducta agresiva (medida en una escala de cero a diez) de 10 niños. Calcula lo siguiente:
1)Coeficiente de correlación. *
2) La ecuación de la recta de regresión lineal. *
3) El error estándar de estimación. *
Hola, agradezco la colaboración. Pero en honor al correcto aprendizaje debo decirle que en el desarrollo del ejemplo n1 existen por lo menos dos errores. el primero, el resultado de la covarianza, el segundo, la pendiente de la recta. por lo tanto la evaluación de la recta también tiene resultado incorrecto. saludos
Hola Miguel.
Hemos corregido el ejercicio. Gracias por tu comentario nos es de gran ayuda para mejorar el servicio que ofrecemos.
Saludos.
es un solo ejercicio
Buenas tardes, creo que en la solución del primer ejercicio, en la correlación de x y hay una errata y no es 469,45 el resultado. El Coeficiente de Correlación Lineal, se ve algo afectado por eso.
Hola Leticia.
Hemos corregido el error, gracias por tu comentario nos ayuda mucho a mejorar el servicio que ofrecemos.
Saludos.
pueden ayudarme a formular un ejercicio, por favor
Se realiza un estudio para establecer una ecuación mediante la cual se pueda utilizar la
concentración de estrona en saliva (X) para predecir la concentración del esteroide en
plasma libre (Y). Se extrajeron los siguientes datos de 14 varones sanos:
X 1.4 7.5 8.5 9 9 11 13 14 14.5 16 17 18 20 23
Y 30 25 31.5 27.5 39.5 38 43 49 55 48.5 51 64.5 63 68
a. Estúdiese la posible relación lineal entre ambas variables.
b. Obtener la ecuación que se menciona en el enunciado del problema.
c. Determinar la variación de la concentración de estrona en plasma por unidad de
estrona en saliva.
d. Demuestra que la recta es el modelo adecuado o que se ajusta a la información.
Un vendedor de empanadas en la ciudad de Yopal sabe, por experiencia, que el 5% de los
clientes que compran sus empanadas no están de acuerdo con el sabor de estas, ¿cuál es
la probabilidad de que al elegir 20 clientes exactamente tres no le gusten el sabor de las
empanadas? y ¿más de tres clientes no les guste las empanadas?
necesito ayuda, no me sale bien:
EJERCICIO
1. A partir de la siguiente tabla de datos obtenga por género y por variable las siguientes medidas de dispersión:
Edad en años Peso en Kg Estatura en m
MUJERES HOMBRES MUJERES HOMBRES MUJERES HOMBRES
17 25 48 58 1.62 1.70
22 21 55 70 1.69 1.69
20 18 60 65 1.70 1.71
19 17 63 63 1.68 1.65
19 22 70 67 1.71 1.67
18 26 52 69 1.69 1.78
21 28 58 71 1.70 1.83
22 35 67 75 1.72 1.85
17 18 59 58 1.66 1.76
19 17 60 63 1.68 1.68
20 21 72 65 1.69 1.59
23 23 66 72 1.76 1.80
18 20 63 69 1.70 1.70
29 27 58 78 1.72 1.88
16 19 57 56 1.67 1.68
24 19 69 76 1.58 1.81
31 22 75 74 1.70 1.79
26 18 72 76 1.69 1.86
18 24 66 68 1.60 1.75
20 26 62 69 1.63 1.82
a) Desviación estándar
b) Rango
c) Coeficiente de variación
d) Con base en los resultados obtenidos explique la variabilidad de la variable edad, peso y estatura de hombres respecto a las mujeres.
Me gustaría saber cómo hacer un ejemplo de correlación línea que intervenga en la salud
(b) Suponiendo que la relación es lineal, use (año, usuarios de Internet) con t = 1 correspondiendo al año 2001 para determinar la función lineal que permita calcular el número de usuarios cada año
Interprete cada uno de los siguientes coeficientes de correlación y use gráficos de dispersión para representar como se vería cada una de las relaciones entre dos variables (X, Y) cualesquiera:
a. r = -1,0. b. r = 0,05. c. r = 0,85.
POR FAVOR AYUDENME EN ESTE EJERCICIO
En el ejercicio número 3, los cuadrados están mal de las dos variables y por consecuencia todo está mal los RESULTADOS.
me pueden ayudar con este ejercicio
Una compañía que tiene 5 tiendas ha recopilado datos en relación con los metros cuadrados de áreas de ventas respecto a los ingresos mensuales. Traza la gráfica de los datos y la recta de mínimos cuadrados. Realiza una prueba de hipótesis con una confiabilidad del 99, si Ho: Bo=0
Ingreso mensual (miles) 45 115 120 95 75
Metros cuadrados (en miles) 55 200 180 110 90