regresion

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Oliver A. Vilca H. Pág. 1 Ejercicios Propuestos Ing. Mg. Oliver Amadeo Vilca Huayta Resuelva: La EPIS_UNA tiene un servidor AVZ2010, el departamento de métodos predictivos acuerda ejecutar consultas de prueba para obtener información acerca del tiempo que se requiere para atender las consultas. Los datos se muestran en la tabla 1. Prueba X Y 1 4 109 2 2 58 3 5 138 4 7 189 5 1 37 6 3 82 7 4 103 8 5 134 9 2 68 10 4 112 11 6 154 Cuadro 1: Tiempo de respuesta para consultas: Y =tiempo de res- puesta en segundos, X=Número de consultas atendidas. Considere el modelo de regresión simple: Con ayuda de un diagrama de dispersión de y contra x, analice por qué el modelo de regresión lineal simple podría relacionar en forma apropiada a y con x. El término de error describe los efectos de muchos fac- tores que actúan en el tiempo de respuesta. ¿Cuáles son esos factores? Dé dos ejemplos específicos. Identificar e interpretar las estimaciones puntuales de mínimos cuadrados ˆ β 0 y ˆ β 1 . ¿La interpretación de ˆ β 0 tiene sentido práctico? Verifique que ˆ β 0 = 11,4641 y ˆ β 1 = 24,6022. Calcular SSE, s 2 y s. Realize la prueba de significancia de la pendiente. Ex- plique el resultado. Halle el intérvalo de confianza de la pendiente. Realize la prueba de signficancia de la ordenada al origen. Halle el coeficiente de determinación y correlación.

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Page 1: Regresion

Oliver A. Vilca H. Pág. 1

Ejercicios PropuestosIng. Mg. Oliver Amadeo Vilca Huayta

Resuelva:

La EPIS_UNA tiene un servidor AVZ2010, el departamento

de métodos predictivos acuerda ejecutar consultas de prueba

para obtener información acerca del tiempo que se requiere

para atender las consultas. Los datos se muestran en la tabla

1.

Prueba X Y

1 4 109

2 2 58

3 5 138

4 7 189

5 1 37

6 3 82

7 4 103

8 5 134

9 2 68

10 4 112

11 6 154

Cuadro 1: Tiempo de respuesta para consultas: Y=tiempo de res-

puesta en segundos, X=Número de consultas atendidas.

Considere el modelo de regresión simple:� Con ayuda de un diagrama de dispersión de y contra

x, analice por qué el modelo de regresión lineal simple

podría relacionar en forma apropiada a y con x.� El término de error describe los efectos de muchos fac-

tores que actúan en el tiempo de respuesta. ¿Cuáles son

esos factores? Dé dos ejemplos específicos.� Identificar e interpretar las estimaciones puntuales de

mínimos cuadrados β̂0 y β̂1. ¿La interpretación de β̂0

tiene sentido práctico?� Verifique que β̂0 = 11,4641 y β̂1 = 24,6022.� Calcular SSE, s2 y s.� Realize la prueba de significancia de la pendiente. Ex-

plique el resultado.� Halle el intérvalo de confianza de la pendiente.� Realize la prueba de signficancia de la ordenada al origen.� Halle el coeficiente de determinación y correlación.