de ventas y el n#mero de copiadoras vendidas. 6 Elabore un diagrama de dispersión para representar la información.
Lectura.
Con base en la información de la tabla %()%, la se2ora 4ancer sospec"a que "ay una relación entre el n#mero de llamadas de venta "ec"as en un mes y el n#mero de copiadoras vendidas. Soni -ones vendió m!s copiadoras el mes anterior, y fue una de las tres representantes que "icieron (& llamadas o m!s. Por otro lado, Susan 7elc" y Carlos 8am5rez sólo "icieron %& llamadas de ventas durante el mes anterior. 'a se2ora 7elc", junto con otros dos, tuvo el n#mero menor de copiadoras vendidas entre los representantes muestreados. 'a implicación es que el n#mero de copiadoras vendidas se relaciona con el n#mero de llamadas de ventas. Conforme aumenta el n#mero de llamadas de venta, parece que el n#mero de copiadoras vendidas tambi$n lo "ace. 1e este modo, el n#mero de llamadas de ventas se considera variable independiente, y el de copiadoras vendidas, variable dependiente. independiente proporciona la base para la estimación. Es la 'a variable independiente proporciona variable predictora. 'a variable independiente no es un n#mero aleatorio. dependiente es la variable que se desea predecir o estimar. 'a variable dependiente es 'a variable dependiente es aleatoria, esto es, por cada valor dado a la variable independiente, eisten muc"os posibles resultados para la variable dependiente. En este ejemplo, note que cinco representantes de ventas "icieron 9& llamadas de ventas. El resultado de realizar esta cantidad de llamadas se traduce en tres valores distintos de variable dependiente. Es pr!ctica com#n situar la variable dependiente :copiadoras vendidas; en el eje vertical o
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