Examen Rapido 3

 

Examen rápido 2 Jorge Alejandro Nava Flores

2916782

 

Nombre:

Matrícula:

Jorge Alejandro Nava Flores

2916782

Nombre del curso: Estadistica

Nombre del profesor:

Módulo: 3

Actividad: Examen rápido 2

Fecha: 7/7/21

Problemas 1. Una importante cadena de supermerc supermercados ados desea determinar el efecto de la promoción sobre la compevidad relava. Se obtuvieron datos de 15 estados sobre los gastos promocionales en relación con un importante compedor (gastos del compedor =100) y sobre las ventas relavas a este compedor (ventas del compedor = 100).

A usted se le asignó la tarea de indicarle al gerente si hay alguna relación entre los gastos promocionales relavos y las ventas relavas.

 

a. Graque las ventas relavas (eje Y) contra los gastos promocionales promocionales relavos (eje X) e interprete este diagrama.

b. ¿Qué medida usaría para determinar si existe una relación entre las dos variables? ¿Por qué? La regresión porque calcula la relación que puede exisr en 2 variables

 

c. Realice un análisis de regresión bivariada bivariada de las ventas relavas sobre los gastos promocionale promocionaless relavos. Y esmada: b0 + b1  d. Interprete los coecientes de regresión. Por cada unidad de cambio, la Y cambia en el coeciente

 

 e. ¿Es signicava la relación de regresión?

f. Si la empresa igualara a su compedor en términos de los gastos promocionales (si los gastos promocionales relavos relavos fueran de 100), ¿cuáles serían las ventas relavas de la empresa? R; 106.957216 El coeciente de relación es del 98% de la variación de ventas relavas, la cual se explica por la X (gastos promocionales relavos)

g. Interprete la r^2 resultante.

 

μY |x 1 ,x 2 = 0.57998789 + (2.71223758)x1 +(2.04970749) x2 . y=empo de cosinacion X1=ancho de horno X2=emperatura

 

yˆ = -3.37267325 + 0.00361672x1 + 0.94759888 x2.

 

yˆi = 27.5467 + 0.92167844 x1 + 0.28424953x2 . yˆi = 27.5467 + 0.92167844 (60) + 0.28424953(4)= 83.9844.

 

μY |x 1, x 2 = -22.9931639+ 1.39567292 x1 + 0.21761341 x2. μY |x 1, x 2 = -22.9931639+ 1.39567292 (35)+ 0.21761341 (250)=80.25674115.

 

x1 = 75˚F, x2 = 24 días, x3 x 3 = 90% y x4 = 98

 

  μY |x1, x 2, x 3, x 4, x 5 = -6.44433549+ 1.77194873x1 +( -3.65729301) x2 + 2.41108257x3 + 5.39665736 x4 + 14.6205265x5 .

 

μY |x1, x2 , x3 , x4 , x5 = 1710.76795+ -9.62486762x1 + 0.05627663x2 + 1.37718684x3 +( -3.98814359)x 4 +( -358.002771)x5 .

 

μY |x 1 , x 2 = 350.994271+ (-1.27199445)x1 + (-0.15390423)x 2 . μY |x 1 , x 2 = 350.994271+ (-1.27199445)(20) + (-0.15390423)(1200)=140.869306.

 

x1 = 14, x2 = 220 y x3 = 5.