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Práctica estadística 2020, Ejercicios de Estadística

Práctica de estadística año 2020

Tipo: Ejercicios

2019/2020

Subido el 22/04/2020

marti-is
marti-is 🇪🇸

5

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bg1
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 metro2 de las viviendas
(variable X, en miles de euros). Tras analizar los datos se ha obtenido la
regresión:
Y=848,7377,84 X
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.
S
2
x
=0,0114 miles de euros
2
S2
y=84,8241 viviendas vendidas2
77,84=Sxy
0,0144
¿ Sxy=−1,121 ¿
b) Determine e interprete el grado de asociación lineal entre las
variables.
b=S
xy
S
2
x
77,84=S
xy
0,0144
r=S
xy
S
x
S
y
r =1,120896
0,129,21 =−1,014
Correlación lineal perfecta relativa
pf3
pf4

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¡Descarga Práctica estadística 2020 y más Ejercicios en PDF de Estadística solo en Docsity!

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:

Y =848,73−77,84 X

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.

S

2

x

=0,01 14 miles de euros

2

S

2

y

=84,8241 viviendas vendidas

2

Sxy

→ Sxy=−1,121 ¿

b) Determine e interprete el grado de asociación lineal entre las

variables.

b=

S

xy

S

2

x

S

xy

S

xy

=−1,12089 6 miles de euros∗viviendas vendidas

r =

S

xy

S

x

∗S

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

S

2

xy

s

2

x

∗S

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

'

S

xy

S

2

y

→ b

'

2

= -0,

a

'

x−b

'

y → a

'

x=a

'

  • b

'

y → x=10,9169−0,01321 y

x−

x

( y− ´y )∗s

xy

S

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

Amanda Leiva Valdes

Patricia Granada González

Martina Isnenghi Tamayo