Trimestre Enero-Marzo 2008 Departamento de Cómputo Cientí co y Estadística Guía de ejercicios. Regresión Lineal Múltiple y ANOVA Práctica N 7

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Trimestre Enero-Marzo 28 Departamento de ómputo ientí co y Estadística Guía de ejercicios. Regresión Lineal Múltiple y ANOVA Práctica N 7 ONTENIDO Ajuste del modelo lineal mediante matrices. Propiedades de los estimadores de mínimos cuadrados. Inferencia respecto a los parámetros Predicción. omparación de modelos. ANOVA de un factor.. Se sometieron 2 pacientes diabéticos a un estudio en el que se les midió el porcentaje de calorías obtenidas de los carbohidratos complejos, Y, en función de la edad, X, el peso, X 2, y el porcentaje de calorías obtenidas por el consumo de otros alimentos, X 3. Se ajusta el modelo: Y i = + X i + 2 X 2i + 3 X 3i + i, los resultados fueron: b = 36:96 : :23 :26 A, Xt X ii = Y t Y = 29:368; b t X t Y = 288:34 4:858 :3 :2 :4 a) alcule los intervalos de con anza del 95% de y 3. b) Se supone que la edad no interviene, así que el modelo correspondiente resulta: A Y i = + 2 X 2i + 3 X 3i + i y los resultados son: b t X t Y = 2876:98. Realice una prueba F para contrastar la hipótesis = vs. 6=. 2. La siguiente tabla proporciona la latitud en grados (L), la altura en metros (A) y la temperatura anual (T ) de 6 capitales marítimas españolas: uidad L A T Gijón 43,4 22 3,9 Vigo 43,2 45 4,9 arcelona 4,3 95 6,4 Valencia 39,5 24 7,2 Almería 36,8 7 8 ádiz 36,5 3 8

a) onstruir e interpretar un modelo que explique la temperatura en función de las otras variables. b) alcular el R 2 y la suma de cuadrados de los errores. c) Predecir la temperatura media de una ciudad cuya latitud es 4,5 y su altura es 5 mm. 3. Se realizó un experimento para determinar si se podía predecir el peso de un animal después de un periodo dado, sobre la base de su peso inicial y la cantidad de alimento que había consumido. Se registraron los siguientes datos, en kilogramos: Peso nal (y) Peso inicial (x ) Peso del alimento (x 2 ) 95 42 272 77 33 226 8 33 259 45 292 97 39 3 7 36 83 5 32 73 8 4 236 92 4 23 84 38 235 a) Ajuste el modelo y = + x + 2 x 2. b) Prediga el peso nal de un animal que tenía un peso inicial de 35 kilogramos y consumió 25 kilogramos de alimento. 4. Para estudiar la relación entre la variable y y tres variables x, x 2 y x 3 se toman 2 observaciones, obteniéndose: X t X = X t Y = 2 8 9 7 4 5 8 4 4 4 9 5 4 6 327 2 38 3 A ; Xt X = A, Y t Y = 795; y = 6:3 :4 :8 :2 :8 :85 :4 :2 :4 :6 A ; a) Estimar el modelo y i = + x i + 2 x 2i + 3 x 3i + i 2

indicar si los parámetros estimados son signi cativos mediante el contraste de la t de Student y calcular el R 2. b) Estimar el modelo y i = + x i + 2 x 2i + i indicar si los parámetros estimados son signi cativos mediante el contraste de la t de Student y calcular el R 2. c) A la vista de los resultados anteriores, indicar qué modelo es mejor. 5. Se llevó a cabo un estudio sobre el uso de cierto rodamiento y y su relación con x : viscosidad del aceite x 2 : carga Se obtuvieron los siguientes datos. y x x 2 93.6 85 72 22. 58 3 33. 357 23 5.5 86 9 43. 2 25 4. 5 a) Ajuste el modelo y = + x + 2 x 2. b) Prediga el uso para una viscosidad del aceite de 2 y una carga de 2. c) Estime 2 usando regresión múltiple de y sobre x y x 2. d) alcule un intervalo de con anza de 95% para la media del uso y un intervalo de predicción de 95% para el uso observado, si x = 2 y x 2 =. 6. Se llevó a cabo un experimento para analizar el efecto de cuatro factores, temperatura T ; presión P, catálisis y temperatura T 2, en la producción Y de un químico. a) Los valores (o niveles) de los cuatro factores empleados en el experimento aparecen en la siguiente tabla. Si cada uno de los cuatro factores se codi ca para generar las cuatro variables x, x 2, x 3 y x 4, respectivamente, indique la transformación que relaciona cada variable codi cada con su original correspondiente. T x P x 2 x 3 T 2 x 4 5 - - - - 7 2 2 2 3

b) Ajuste el modelo lineal Y = + x + 2 x 2 + 3 x 3 + 4 x 4 + a la siguiente tabla de datos. c) Proporcionan estos datos su ciente evidencia que indique que T aporta información para la estimación de Y? Lo hace P? Lo hace? Lo hace T 2? (Pruebe las hipótesis, respectivamente, de que =, 2 =, 3 = y 4 = ) Encuentre límites para el valor p asociado con cada prueba. Qué concluiría usted si utiliza = : en cada caso? 7. Los datos que contiene la tabla siguiente provienen de la comparación de la tasa de crecimiento de bacterias tipo A y tipo. En la tabla se muestra el crecimiento Y registrado en cinco puntos de tiempo equidistantes (y codi cados). Tiempo Tipo de bacteria -2-2 A 8. 9. 9..2.4..3 2.2 2.6 3.9 a) Ajuste el modelo lineal Y = + x + 2 x 2 + 3 x x 2 + a los n = datos. Sea x = si el dato corresponde a la bacteria tipo y x = si corresponde al tipo A. Sea x 2 = tiempo codi cado. b) Localice los datos en el plano y trace una grá ca de las dos rectas de crecimiento. Observe que 3 es la diferencia entre las pendientes de las dos rectas y representa la interacción tiempo-bacteria. 4

c) Prediga el creciemiento de bacterias tipo A en el tiempo x 2 = y compare su resultado con la grá ca. Repita el proceso para las bacterias tipo. d) Presentan los datos evidencia su ciente que indique una diferencia en las tasas de crecimiento para los dos tipos de bacterias? e) Obtenga un intervalo de con anza de 9% para el crecimiento esperado de las bacterias tipo en el tiempo x 2 =. f) Encuentre un intervalo de prediccioón de 9% para el crecimiento Y de las bacterias tipo en el tiempo x 2 =. 8. Se propuso el siguiente modelo para probar si existía evidencia de discriminación salarial en contra de las mujeres en una universidad estatal: Y = + x + 2 x 2 + 3 x x 2 + 4 x 2 2 + donde Y = salario anual (en miles de dólares) x =, si es mujer, si es hombre x 2 = experiencia (en años) Al ajustar este modelo a los datos que se obtuvieron de los expedientes de 2 miembros de la facultad, se obtuvo SSE = 783:9. También se ajustó el modelo reducido Y = + x 2 + 2 x 2 2 +, que dio como resultado un valor de SSE = 795:23. Presentan los datos evidencia su ciente que apoye la a rmación de que el salario promedio depende del género de los miembros de la facultad? Utilice = :5. 9. Trece alumnos de características análogas se asignan al azar a 3 métodos de aprendizaje, obteniendo los siguientes resultados en el examen posterior. Método Método 2 Método 3 7.72 8. 7.9 7.98 7.93 8.32 7.85 8.5 8.2 7.87 8.9 8.28 8.23 Podemos concluir que los métodos son distintos? Use un nivel de signi - cación del.5. 5

. En un análisis de la varianza con cinco grupos se conoce que las medias estimadas en cada grupo son 2, 22, 24, 26 y 28. Hay diez observaciones en cada grupo y la varianza de estimación de las medias de grupo es 6. alcular la tabla ANOVA.. Un psicólogo clínico quería comparar tres métodos para reducir los niveles de hostilidad en estudiantes universitarios. ada prueba sicológica (PNH) fue usada para medir el grado de hostilidad. Las puntuaciones altas en esta prueba su usaron como indicación de gran hostilidad. En el experimento se usaron estudiantes que obtuvieron puntuaciones altas y muy cercanas entre sí. De los estudiantes se seleccionaron 5 al azar y se trataron con el método A, de los 6 restantes se tomaron tres al azar y se trataron con el método y el resto se trató con el método. Todos los tratamientos se realizaron durante un trimestre. ada estudiante tomó la prueba PNH nuevamente al nal del trimestre, con los siguientes resultados: Método A 73, 83, 76, 68, 8 Método 54, 74, 7 Método 79, 98, 87 a) Realice un análisis de varianza para este experimento. b) Presentan los datos su ciente evidencia para concluir que hay diferencias entre las respuestas medias de los estudiantes de los tres métodos, después del tratamiento? Use un nivel de signi cación del.5. 2. Un estudio mide la tasa de absorción de tres tipos diferentes de solventes químicos orgánicos. Estos solventes se utilizan para limpiar partes metálicas industriales labradas y son desechos peligrosos potenciales. Se prueban muestras independientes de solventes de cada tipo y se registran sus tasas de absorción como porcentaje molar. Arómaticos loroalcanos Ésteres.6.95.58.2.29.43.6.79.65.45.9.6.5.9.82.5.57.83.44..7.89.2.6.43.55.53.7.6.34.6 a) Existe una diferencia signi cativa en la tasa de absorción media para los tres solventes? Utilice un p-valor para sus conclusiones. 3. Se llevó a cabo un experimento para analizar el efecto de la edad sobre la frecuencia cardiaca cuando un individuo hace ejercicio. Se eligieron hombres 6

aleatoriamente de 4 grupos de edades. ada individuo caminó por una banda sinfín a una velocidad ja durante un periodo de 2 minutos, y se registró (en latidos por minuto) el incremento en la frecuencia cardiaca, la diferencia antes y después del ejercicio.estos datos aparecen en la siguiente tabla. Proporcionan estos datos su ciente evidencia que indique una diferencia en el incremento medio de la frecuencia cardiaca entre los 4 grupos de edades? Lleva a cabo la prueba con un nivel de signi cancia de = :5. Edad -9 2-39 4-59 6-69 29 24 37 28 33 27 25 29 26 33 22 34 27 3 33 36 39 2 28 2 35 28 26 2 33 24 3 25 29 34 34 24 36 2 27 33 22 32 33 32 Total 39 275 295 282 7