0. En 1991 se publicó un trabajo Diseñando plantas en climas difíciles en la revista Field Crops Research, los datos usados en la investigación son:

Transcripción

1 EJEROS PROPUESTOS - AÁLISIS DE REGRESIÓ SIMPLE. El crecimiento de l niñ desde la infancia a la adolescencia generalmente sigue un patrón lineal. Se calculó una recta de regresión mediante el método de mínim cuadrad con dat de alturas de niñas norteamericanas de a 9 añ y el resultado fue: intercepto a=8 y pendiente b=. La variable dependiente y es la altura en cm y x es la edad en añ. ) Interprete l valores estimad del intercepto y de la pendiente. ) Cuál será la altura predicha de una niña de 8 añ. ) Cuál será la altura predicha de una mujer de añ. Comente el resultado.. En 99 se publicó un trabajo Diseñando plantas en climas difíciles en la revista Field Crops Research, l dat usad en la investigación son: Duración 9 9 9,,,9,,,,,8,, Con x = la duración de la cecha de porot de soya en días, y = rendimiento de la cecha en toneladas por hectárea. ) Estime la recta de regresión mediante el método de mínim cuadrad. Interprete l estimadores en el contexto de la pregunta. ) Existe una relación lineal significativa entre la duración y el rendimiento de la cecha? ) Verifique l supuest. ) Estime el rendimiento si la duración de la cecha fue de días. Salida de SPSS para pregunta : Estadístic descriptiv DURAÓ Media típ Duración Sig. (bilateral) Sig. (bilateral) Duración -.9**.. **. La correlación es significativa al nivel, (bilateral). -.9**.. DURAÓ a. Variable dependiente:

2 DURAÓ DURAÓ. Un investigador cree que la inteligencia de l niñ, medida a través del coeficiente intelectual ( en punt), depende del número de herman. Toma una muestra aleatoria de niñ y ajusta una regresión lineal simple. L resultad aparecen en la salida adjunta. Salida SPSS: Herman ) Encuentre e interprete el coeficiente de correlación r. ) Dé la ecuación de la recta de regresión. Interprete l estimadores en el contexto de la pregunta. ) Verifique l supuest de regresión. ) Existe una relación lineal significativa entre el número de herman y el coeficiente intelectual? Estadístic descriptiv Media típ a. Variable dependiente:

3 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf Stem width:. Each leaf: case(s). Se desea saber si existe alguna relación entre la ingestión y la absorción de grasas en lactantes desnutrid. Se realizan determinaciones de ingestión y absorción cuy resultad se muestran en la tabla que sigue. IGESTIO ABSORO DE GRASAS E LACTATES DESUTRIDOS. Caso º Caso º 8 9,,,,,8,,,,,8,,,,,,,,,, 8 9,,,9,8,9,,9,,,,,,,,,,,,, ) Estime a y b mediante el método de mínim cuadrad. Interprete l coeficientes de regresión. ) Encuentre e interprete el coeficiente de correlación r. ) Existe una relación lineal significativa entre la ingestión y la absorción de grasas? ) Verifique l supuest ) Cuánto vale la suma de l residu calculad para las determinaciones? Conteste SI o O a las siguientes preguntas: ) El gráfico de residu muestra que la relación entre la ingestión y la absorción de grasas es lineal ) El gráfico de residu se puede usar para determinar si l residu están normalmente distribuid. ) El gráfico de residu se puede usar para verificar el supuesto de homocedasticidad.

4 Estadístic descriptiv Media típ a. Variable dependiente: Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf. Extremes (=<-.) Stem width:. Each leaf: case(s)

5 . La tabla más abajo presenta l dat sobre el número de cambi de aceite al año (x) y el cto de la reparación (y, en miles de pes) de una muestra aleatoria de aut de una cierta marca y modelo. # cambi aceite cto en miles de peso ) Haga un gráfico de dispersión con l dat, verifique el supuesto de linealidad y valores extrem. ) Encuentre la recta de regresión de mínim cuadrad. ) Interprete l valores estimad del intercepto y de la pendiente. ) Estima cuál será el cto de reparación de un auto que ha tenido cambi de aceite. ) Si cambia x por y, obtendrá la misma recta de regresión? ) Calcule el residuo para la primera observación (x=, y=). ) Verifique l supuest de la regresión lineal. Salida SPSS: Estadístic descriptiv Media típ a. Variable dependiente: