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Práctica de estadística año 2020
Tipo: Ejercicios
1 / 4
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Practica 3: Grupo 214. Practica 3 para hacer en grupos. Fecha límite entrega 15 de
Abril de 2020
Primer problema:
1.- En una inmobiliaria de Madrid se ha realizado un estudio para
determinar la recta de regresión que explique el número de viviendas
vendidas (variable Y ) en función del precio por metro
2
de las viviendas
(variable X, en miles de euros). Tras analizar los datos se ha obtenido la
regresión:
Además, se sabe que Sx=0,12 y que Sy=¿ 9,21.
a) Interprete los resultados de la recta de regresión.
Los datos de las variables tienen una relación inversa dado que
b<0, de forma que cuando aumenta una disminuye la otra.
2
x
=0,01 14 miles de euros
2
2
y
=84,8241 viviendas vendidas
2
Sxy
→ Sxy=−1,121 ¿
b) Determine e interprete el grado de asociación lineal entre las
variables.
b=
xy
2
x
xy
xy
=−1,12089 6 miles de euros∗viviendas vendidas
r =
xy
x
y
→ r =
Correlación lineal perfecta relativa
c) Si el precio del metro
2
de la vivienda es de 10.600 euros, ¿qué
cantidad de viviendas venderá la inmobiliaria? ¿Es fiable esta
predicción?
y=848,73−77,84∗10,6=23,626 viviendas
r
2
2
xy
s
2
x
2
y
→ r
2
2
La predicción es totalmente fiable. La recta se ajusta perfectamente a
la nube de puntos.
d) Calcule los parámetros de la regresión que explique el precio por
metro
2
(variable X ) en función de la cantidad vendida de viviendas
(variable Y ), conociendo que el valor del precio medio es de 10,43 mil
euros el metro
2
.
´y =
a
01
=
a+b∗a
10
a
01
=848,73−77,84∗10,43=36,8588= ´y
b
'
xy
2
y
→ b
'
2
= -0,
a
'
x−b
'
y → a
'
x=a
'
'
y → x=10,9169−0,01321 y
x−
x
( y− ´y )∗s
xy
2
y
( x−10,43) =
( y −36,8588)∗−1,
( x−10,43) =−0,01321( y−36,8588)
e) ¿Cuál es la varianza de Y que queda explicada por la regresión y cuál
la varianza no explicada por la regresión?
C oeficiente de determinación lineal
C:
r
2
D: r
2
E: r
2
No se pueden calcular las distribuciones marginales, se necesitan
los valores de cada variable y las frecuencias absolutas