4.- El departamento de producción de Celltronics International desea explorar la relación entre el número de empleados que trabajan en una línea de ensamblado parcial y la cantidad de unidades producida. Como experimento, se asigno a dos empleados al ensamblado Su desempeño fue de 15 productos durante un periodo de una hora. Después, cuatro empleados hicieron los ensamblados y su número fue de 25 durante un periodo de una hora. El conjunto completo de observaciones pareadas se muestra a continuación. Producción Numeros de en una hora ensambladores (unidades) 2 15 4 25 1 10 5 40 3 30 La variable dependiente es la producción; es decir, se supone que el nivel de producción depende del número de empleados. a) Trace un diagrama de dispersión. Producción en una hora (unidades) 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 0 2 4 6 y = 7x + 3 Producción en una hora (unidades) Linear (Producción en una hora (unidades)) b) Con base en el diagrama de dispersión, ¿parece haber alguna relación entre el número de ensambladores y la producción? Explique. R= si hay relación ya que la dispersión de los datos muestra una tendencia positiva, por lo tanto podemos decir que entre más ensambladores trabajen, mayor será la producción. 6 51.9 19.0838x + 1. y a continuación se reportan sus ventas e ingresos.2 71 58.2 28.. Ingresos (miles de dolares) 14 12 10 8 6 4 2 0 0 20 40 60 80 100 y = 0. a).6 46.2 18.8477 Ingresos (miles de dolares) Linear (Ingresos (miles de dolares)) .7 3. Producción en una hora (unidades) Numero de ensambladores Numeros de ensambladores Producción en una hora (unidades) 1 0.c).4 1. Nos interesan los resultados actuales de las ventas e ingresos de ellas. Ventas (miles de dolares) 89.En un artículo reciente en Business Week se enumeran las “Best Small Companies”.8 Ingresos (miles de dolares) 4.6 4.1 Ventas (miles de dolares) 17.2 6 12.5 11.-Calcule el coeficiente de correlación. Se selecciono una muestra de 12 empresas.5 8.6 18..92717265 1 17.3 8 6.6 1. en millones de dólares.Trace un diagrama de dispersión.8 Compañía Papa John´s International Applied Innovation Intergracare Wall Data Davidson & Associates Chico´s FAS Compañía Checkmate Electronics Royal Grip M-Wave Serving-N-Slide Daig Cobra Golf Sean las ventas la variable independiente y los ingresos la dependiente.6 69.9 4.2 Ingresos (miles de dolares) 2. 1 Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación 0..30340461 Ventas (miles 0.34083076 116.8477 d).4083076 6.41422211 1.29557846 0.39876184 Error típico 2.Determine los ingresos de una compañía pequeña con vetas de 50 millones.b). y = 0.08378868 0.01637978 63.67336458 de dolares) c).88020459 0.22063186 -1. Ventas (miles de dolares) Ventas (miles de dolares) 1 Ingresos (miles de dolares) Ingresos (miles 0.51810063 Observaciones 12 ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de libertad Regresión 1 Residuos 10 Total 11 Suma de Promedio Valor crítico F cuadrados de los de F 52.0838(50) + 1. .01637978 0.01896939 de dolares) La ecuación es y = 0.8477= 6.6008591 cuadrados 52.0838x + 1.45341985 R^2 R^2 ajustado 0.6008591 8.0377 (millones de dólares).02909123 2.67336458 Coeficiente de determinación 0.Determine la Ecuación de regresión..calcule el coeficiente de relación.009167 Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Intercepción 1..30649818 0.84767861 1. 667446 4.685961 167. Elabore una tabla ANOVA para efectuar el análisis de regresión de horas estudiadas como un predictor de la calificación obtenida en el primer examen estadística. Num.48029228 1.55 Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Intercepción 0.09326686 -0. el coeficiente de determinación entre las horas de estudiadas y la calificación obtenida fue de 80%.075564 12.88319728 Error típico 1. De alumno 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 horas de estudio 6 9 10 1 5 7 8 1 5 9 calificación 7 9 10 3 7 6 10 2 6 8 Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación 0.8621E-10 0.0277781 4.07662124 Observaciones 20 ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de libertad Regresión 1 Residuos 18 Total 19 Suma de Promedio Valor crítico F cuadrados de los de F 167.685961 144. El error estándar de estimación fue de 10.8621E-10 20.1591133 188.75011293 .94305079 múltiple de Coeficiente determinación 0.. Había 20 estudiantes en la clase.908867 0.30.88934479 R^2 ajustado 0.En el primer examen de estadística.77231981 0. De alumno 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 horas de estudio calificación 10 8 9 3 4 7 1 0 3 4 10 7 8 6 5 5 0 0 6 2 Num.8640394 1.85123153 0.15782511 horas de estudio 0. 07308143 8 3467.412069 9 5310.4680894 2.0452485 1. c) ¿Existe una asociación positiva entre la cantidad gastada en diversión y el tamaño de la familia? Utilice Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple 0.¿Cuál es la relación entre la cantidad gastada por semana en diversión y el tamaño de la familia? ¿Gastan más en diversión las familias grandes? Una muestra de 10 familias en el área de Chicago revelo las siguientes cifras por tamaño de familia y cantidad gastada en diversión por semana.60345 4. b) Establezca el coeficiente de determinación.06244918 0.9 Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Intercepción 60.062.25369661 0.29655 433.07308143 -1.8185511 Observaciones 10 ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de libertad Regresión Residuos Total Promedio Suma de Valor crítico F de los cuadrados de F 1 1843. Rechace H0.46721936 2.60345 cuadrados 1843. Tamaño familiar 3 6 5 6 6 Cantidad gastada en diversión 99 104 151 129 142 Tamaño familiar 3 4 4 5 3 Cantidad gastada en diversión 111 74 91 119 91 a) Calcule el coeficiente de correlación. H1:p˃0 Rechace H0 si t es mayor a 1.3699705 0.43..5891823 Coeficiente de determinación R^2 0.6291012 Tamaño familiar 11.34713579 R^2 ajustado 0.2758621 5.860 t= √ √ = 2. Hay una relación directa entre el tamaño de la casa y su valor de mercado.26552776 Error típico 20. . como vemos es igual al de la tabla de Excel.3586207 25.33156837 H0:p≤0.