EXAMEN N° 4

NOMBRE DEL ALUMNO: KETTY PAULA CALLISAYA CATI

N°Ingresos globales

(X)

Gastos en material

Informático (Y)

X2 Y 2 X.Y

01 2 2.5 4 6.25 502 5 3.5 25 12.25 17.503 10 4.5 100 20.25 4504 20 5.5 400 30.25 11005 30 6.5 900 42.25 19506 50 8.5 2500 72.25 425

n = 6 X = 117 y = 31 X2 =3,929 Y2 = 183.5 XY= 797.50a) diagrama de dispersión :

0 10 20 30 40 50 600123456789

DIAGRAMA DE DISPERSIÓN

Valores Y

INGRESOS EN SOLES (X)

GAST

OS

EN M

ATER

IAL (

Y)

El diagrama de dispersión es positiva.

b) Línea de regresión:

β1=n∑ XY−¿¿¿

β1=6 (797.5 )−(117 )(31)6 (3.929 )−(117 )2

β1=0.1171471927

βo=Y−X (β1)

βo=5.17−19.5 (0.1171471927 )

βo=2.882296408

Línea de regresión: Y = 2.88 + 0.12X

0 10 20 30 40 50 600123456789

f(x) = 0.117147192716237 x + 2.88229640870005R² = 0.968974636895729

linea de regresión

Valores YLinear (Valores Y)

ingresos en soles (X)

gast

os (

Y)

c) Grafico de línea de regresión:d) Coeficiente de regresión:

la pruebadel coeficiente de regresiónsi es diferentedecero β 1=0.12

e) Los valores del coeficiente de regresión si es positivo por indica un aumento en (X) y (Y)

f) Coeficiente de determinación:

r2 = r2[n∑ XY−(∑ X )(∑ Y )]2

[n∑ X ¿¿2−(∑ X )2][n∑ Y2−(∑ Y )2]¿

⟹ r2

¿[6 (797.5 )− (117) (31 )]2

[6 (3,929 )−(117 )2 ][6 (183.5 )−(31 )2]=0.96897463

⟹ r2 = 0.97% 0.25 0.5 0.75

r2= 0.97g) Si X = 6 entonces Y = 2.88+0.12 (6) = 3.6

2. los siguientes datos corresponden a la inversión neta (X) y tasa de intereses (Y) de 7 empresas tomadas al azar.

N°meses

Precio de ventas en dólares (X)

Porcentaje de participación en el

mercado (Y)X2 Y 2 X.Y

01 12 4 144 16 4802 8 5 64 25 4003 10 6 100 36 6004 7 7 49 49 4905 6 8 36 64 4806 5 9 25 81 4507 5 10 25 100 50

n = 7 X = 53 y = 49 X2 = 443 Y2 = 371 XY = 340

a) Graficar el diagrama de dispersión :

4 5 6 7 8 9 10 11 12 130

2

4

6

8

10

12

DIAGRAMA DE DISPERSIÓN

Valores Y

Inversión (X)

tasa

de

inte

res

(Y)

Dispersión de un porcentaje en participación a predisposición negativa.

b) Coeficiente de correlación:

r2 =[n∑ XY−(∑ X ) (∑Y )]

√[n∑ X ¿¿2−(∑ X )2] [n∑Y

2−(∑Y )

2]¿

r2 =7 (340 )−(53)(49)√¿¿¿¿⟹ r2 = - 0.91

0 - 0.5 0 0.5 1.00 r2=0.91

c) El coeficiente de correlación y esto significa que el valor de (X) va en aumento y el valor de (Y) disminuye.