INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIORDE SAN MARTIN TEXMELUCAN

INGENIERIA INDUSTRIAL

MATERIAESTADISTICA INFERENCIAL II

ACTIVIDADANALISIS DE CASOS

ALUMNOALEXIS VIVEROS HUERTA JESUS DOMINGUEZ GARCIAMARTIN PEA GARCIAANGEL ALBERTO BRAVO SARMIENTO

OBJETIVO:Proponer y lograr resolver un anlisis de casos de acuerdo con el mtodo de regresin lineal, obtener sus graficas correspondientes y su conclusin de la resolucin del tema:

MARCO TEORICO:Informacin y ejemplos de acuerdo a la regresin mltiple y anlisis de casos Procedimiento mediante el cual se trata de determinar si existe o no relacin de dependencia entre dos o ms variables. Es decir, conociendo los valores de una variable independiente, se trata de estimar los valores, de una o ms variables dependientes.Nos permite trabajar con una variable a nivel de intervalo o razn, as tambin se puede comprender la relacin de dos o ms variables y nos permitir relacionar mediante ecuaciones, una variable en relacin de la otra variable llamndose Regresin Lineal y una variable en relacin a otras variables llamndose Regresin mltiple.Casi constantemente en la prctica de la investigacin estadstica, se encuentran variables que de alguna manera estn relacionados entre s, por lo que es posible que una de las variables puedan relacionarse matemticamente en funcin de otra u otras variables.

ANALISIS DE CASOS Ejercicio 1Se realiza un estudio que est dirigido al gasto familiar.Se desea conocer la relacin que afecta el gasto de alimentacin mensual de una familia con el ingreso mensual, los componentes de la familia y el ahorro familiar conseguido.

Y: gasto mensual (nivel de influencia).X1: ingreso mensualX2: nmero de integrantes de la familia X3: Monto de ahorro Se tienen los siguientes anlisis de datos:

De acuerdo a nuestros datos obtener la media y la desviacin estndar de nuestra muestra sobre el ingreso mensual de las familias:

Obtener la ecuacin de regresin y observar cmo se comporta CHI-CUADRADA para obtener las respuestas de nuestros datos:

Resultado de chi-cuadrada, nos ayudara a obtener una conclusin sobre nuestras hiptesis.

Obtenemos la correlacin entre nuestros datos:

Se expresa el comportamiento de los datos mediante graficas como un histograma, grafica de probabilidad normal

Observamos que en nuestro histograma hay una buena distribucin de nuestros datos ya que la campana de Gauss esta en el centro y los datos estn muy bien ordenados.

A continuacin mostraremos una grfica de matriz para observar la relacin de cada uno de los apartados de nuestros valores.

En esta grfica observamos que solo hay muy poca relacin entre cada uno de los datos y logramos observar cmo se comportan y relacionan entre ellos. (regresion lineal multiple )H1: el ahorro es proporcional a la cantidad de alimento que se consuma y los integrantes que hay en la familia.Ho: el ahorro NO es proporcional a la cantidad de alimento que se consuma y los integrantes que hay en la familia.Podemos destacar que como conclusin Los datos no son suficientes para para tomar una decisin por lo tanto se rechaza la hiptesis alternativa.

6