Práctica Correlación y Regresión Lineal

 

Material de trabajo (Estadística Aplicada)

Práctica de Estadística Aplicada – Semana 9 TEMA: CORRELACIÓN Y REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Se Seccción ción

: ………… ……… …………… …….. ..… …………… ……… …... ...

Docente

: Escribir el nombre del docente

Instrucciones :

Apellidoss : ………… Apellido ………………… ……………..… ……..………… ……………. …….  Nombres : ………………… ……………………………………… …………………………. ……. Fech Fechaa : ..…. …../ ./…… ……/2 /202 021 1 Dur Durac ació ión: n: 45 mi minu nuto toss Tipo de Práctica: Individual ( ) Grupal (X)

Responda a cada una de las preguntas de acuerdo a lo solicitado

1. Las siguient siguientes es son m medici ediciones ones de la vel velocidad ocidad del del air airee y el coefic coeficien iente te de eva evapor poraci ación ón de got gotas as de com combus bustib tible le quemado en un motor de impulso:

Realice el análisis de correlación y regresión presentando: -Gráfico de dispersión (interpreta) -Coeficiente de correlación -Prueba de hipótesis para la correlación -Cálculo del modelo -Cálculo del error estándar  -Interpreta el coeficiente de determinación. -Estime el valor del coeficiente coeficiente de evapo evaporación ración cuando la velocidad del aire es de 300 cm/s. -Cálculo del intervalo de predicción (interpreta) -Cálculo del intervalo de confianza (interpreta) -Prueba de bondad de ajuste. -Intervalos de confianza para el intercepto y para la  pendiente 2. Un Unaa comp compañ añía ía de sust ustanci ancias as quím químiica cas, s, qu quee bu busc scaa estudiar el efecto del tiempo de extracción sobre la eficiencia de una operación de extracción, obtuvo los datos que se  presentan en la tabla siguiente:

Realice el análisis de correlación y regresión presentando: -Gráfico de dispersión (interpreta) -Coeficiente de correlación -Prueba de hipótesis para la correlación -Cálculo del modelo -Cálculo del error estándar  -Interpreta el coeficiente de determinación. -Estime el valor la eficiencia de la extracción para un tiempo de extracción de 40 minutos. -Cálculo del intervalo de predicción (interpreta) -Cálculo del intervalo de confianza (interpreta) -Prueba de bondad de ajuste. -Intervalos de confianza para el intercepto y para la  pendiente 3. Seg Según ún llas as últi últimas mas pub public licaci acione oness del del INEI, INEI, la pobrez pobrezaa een n el Perú Perú ha dis dismin minuid uido o a niv nivele eless muy favorabl favorables, es, al año  pasado esta se situada al 21.77% de la población. De hecho, estas cifras nos dicen de la mejora de los ingresos per-capita, y de las posibilidades del país. Por otro lado, el Seguro Integral del Perú (SIS) creado para atender a las poblaciones vulnerables reporta un total de 16’773,115 afiliados al 2020. La tabla muestra el resumen en porcentajes de los índices de  pobreza y de afiliados al SIS:

 

Material de trabajo (Estadística Aplicada) %d de e aaf fliados

%d de ep po obreza

8.2

15

21.9

67.4

8.4

25

27.9

64.3

7.4

30

33.5

58.7

9.2

33

39.6

55.6

10.3

40

36.9

49.1

9.6

46

24.5

42.4

10.2

55

36.0

37.3

10.5

60

40.6

33.5

11.7

70

42.0

30.7

13.6

80

42.8

27.8

22.8

100

37.7

25.8

39.5

120

45.0

23.9

51.1

22.7

53.8

21.8

Realice el análisis de correlación y regresión presentando: -Gráfico de dispersión (interpreta) -Coeficiente de correlación -Prueba de hipótesis para la correlación -Cálculo del modelo -Cálculo del error estándar  -Interpreta el coeficiente de determinación. -Esti -Es time me el % de af afil ilia iado doss cuan cuando do el porc porcen enta taje je de  pobreza lega a ser de 50%. -Cálculo del intervalo de predicción (interpreta) -Cálculo del intervalo de confianza (interpreta) -Prueba de bondad de ajuste. -Intervalos de confianza para el intercepto y para la  pendiente  NOTA: Para realizar el gráfico con ggplot2, genere un dataframe con los vectores correspondientes a cada variable.  pobreza