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Ejercicios de Regresión Lineal Simple, Ejercicios de Estadística

Ejercicios resueltos de estadística 1.

Tipo: Ejercicios

2018/2019

Subido el 11/06/2019

jogaasd
jogaasd 🇪🇸

5 documentos

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bg1
Nx y ni xy x^2 y^2
34 3 1 12 16 9
4.5 4 1 18 20.25 16
4.6 5 1 23 21.16 25
suma 13.1 12 3 53 57.41 50
dividir entre
4.366666667 4 17.6666667 19.1366667 16.6666667
a11 17.66666667
a10 4.366666667
a01 4
Sxy 0.2000
relaicón entre ambas variables es positiva y me lo dice el signo de la covarianza
b= 2.90322581
a20 19.13666667 a= -8.67741935
a02 16.66666667
r= 0.93325653
grado de relación entre ambas variables positivo y muy fuerte
Sx^2 0.068888889 0.26246693 R^2 0.87096774
Alta bondad de ajuste o que el 87,1% de Y queda expicado por la variable x
Sy^2 0.666666667 0.81649658
Se^2 0.08602151
La varianza de lo que queda por explicar
Y(x=6) 8.741935484 S^2 debida 0.58064516
La varianza de la regresión
Y(x=5) 5.838709677 cqd Suma varianzas 0.66666667
La varianza total de Y suma de las otras dos
2.903225806
Kahoot preguntar b dando los resultados de y prevista a distintos valores de x, con b negativa
pf3
pf4

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N x^ y^ ni^ xy x^2^ y^ 3 4 3 1 12 16 9 4.5 (^4 1 18) 20.25 16 4.6 (^5 1 23) 21.16 25 suma 13.1 12 3 53 57.41 50 dividir entre 4.366666667 4 17.6666667 19.1366667 16. a11 17. a10 4. a01 4 Sxy 0.2000 relaicón entre ambas variables es positiva y me lo dice el signo de la covarianza b= 2. a20 19.13666667 a= -8. a02 16. r= 0.93325653 grado de relación entre ambas variables positivo Sx^2 0.068888889 0.26246693 R^2 0.87096774 Alta bondad de ajuste o que el 87,1% de Y queda Sy^2 0.666666667 0. Se^2 0.08602151 La varianza de lo que queda por explicar Y(x=6) 8.741935484 S^2 debida 0.58064516 La varianza de la regresión Y(x=5) 5.838709677 cqd Suma varianzas 0.66666667 La varianza total de Y suma de las otras dos

Kahoot preguntar b dando los resultados de y prevista a distintos valores de x, con b negativa

lo dice el signo de la covarianza ión entre ambas variables positivo y muy fuerte e ajuste o que el 87,1% de Y queda expicado por la variable x lo que queda por explicar la regresión al de Y suma de las otras dos

multiplico su x^2^ x^2*n 0 0 0 5 1 3 6 4 8 15 9 27 26 38 1.52941176 2.