1) Se selecciono una muestra de 12 casas vendidas la semana pasada en la ciudad de EUA .

extension precio de venta(miles de pies cuadrados) (miles de dólares)

1,4 1001,3 111,2 1051,1 1201,4 80

1 1051,3 1100,8 851,2 1050,9 751,1 701,1 95

a)trace la información mediante un diagrama de dispersión

0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.50

20

40

60

80

100

120

140

f(x) = − 12.4358974358975 x + 102.717948717949R² = 0.00665651222530139

Series2Linear (Series2)

b)hallar la ecuación de regresión

y = -12,436x + 102,72

c) determine el coeficiente de correlación e interpretar

R= 0.0818

Interpretación: no hay correlacion entre las variables.

d) determine el coeficiente de determinación e interpretar

R² = 0,0067

El 6.7% de de la variación del precio de venta se explica por la variación de la extensión

2)el consejo municipal de la ciudad de pine blufs está considerando aumentar el número de agentes de policías ,en un esfuerzo para reducir la cantidad de delitos.se realiza una encuesta a fin de determinar la relación entre el número de vigilantes y la cantidad de delitos reportados.

cuidad policia numero de delitosA 15 17B 17 13C 25 5D 27 7E 17 7F 12 21G 11 19H 22 6

a)determinar la variable independiente y dependiente

Variable independiente: policía.

Variable dependiente: número de delitos.

b)trace un diagrama de dispersión

10 12 14 16 18 20 22 24 26 280

5

10

15

20

25

f(x) = − 0.959627329192547 x + 29.388198757764R² = 0.764567713073907

Series2Linear (Series2)

c)hallar la ecuación de regresión e interprete

y = -0,9596x + 29,388

al aumentar 1 policia disminuye los robos en 0.9596.

d) determine el coeficiente de correlación e interpretar

R=0.8744

Interpretación: existe una correlación fuerte entre las variables

e) determine el coeficiente de determinación e interpretar

R² = 0,7646

Interpretación: la variación del 76.465% de los números de delitos de explica por la variación del número de policías.

3)en la empresa donut analizo la relación entre las ventas y los gastos de publicidad .a continuación se repite la información de las ventas realizada en los últimos cuatro años

gastos en publicidad ingreso por ventasmes (millones de dolares) (millones de dolares)julio 2 7agosto 1 3septiembre 3 8octubre 4 10

a) Hallar la gráfica de dispersión

0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.50

2

4

6

8

10

12

f(x) = 2.2 x + 1.5R² = 0.930769230769231

Series2Linear (Series2)

ión

b)hallar la ecuación de regresión

y = 2,2x + 1,5

c)intepretar a y b de la ecuación de regresión

a=1.5: si no hay gastos de publicidad (x=0) el ingreso por ventas es 1.5 milones de dolares.

b=2.2: por cada millón invertido en gasto por publicidad los ingresos por ventas aumentan en 2.2 millones.

d)hallar el coeficiente de correlación e interpretar

r=0.9647

interpretación: ahí una correlacion positiva fuerte entre las variables.

e) determine el coeficiente de determinación e interpretar

R² = 0,9308

Intepretacion: el 93.08% del ingreso por ventas se explica por los gastos en publicidad.

4) Las ventas en miles de millones de dólares de la empresa Keller Overhead Door para el periodo 1995 a 2000

año ventas1 1995 7,452 1996 7,833 1997 8,074 1998 7,945 1999 7,766 2000 7,9

a) Grafique los datos

0 2 4 6 8 10 120

2

4

6

8

10

12f(x) = NaN x + NaN

Series1Linear (Series1)

b)determine la ecuación de tendencia por minimos cuadrados

y = 0,0546x + 7,634

c)estimar las ventas en el año 2003

y=0.0546*2003+7.634=8.0162

d)hallar el coeficiente de determinación

R² = 0,2329

5) a continuación se da el precio de venta de una acción de pepsico al cierre de año

año precio1 1990 12,91352 1991 16,8253 1992 20,61254 1993 20,30245 1994 18,3166 1995 27,75387 1996 29,0581

8 1997 36,01559 1998 40,6111

10 1999 35,02311 2000 49,5625

a)grafique los datos

0 2 4 6 8 10 120

2

4

6

8

10

12f(x) = NaN x + NaNR² = 0

Series1Linear (Series1)

b) Hallar la ecuación lineal por minimos cuadrados

y = 3,2564x + 8,3702

c)hallar el coeficiente de determinacion .interpretar

R=0.9476. existe una correlacion positiva fuerte entre las variables.

d)hallar el coeficiente de correlacion .interpretar

R² = 0,8981. El 89.81% del precio de la acciones se explica por la variación de los años.

6) a continuación se inidican cantidades de dinero gastado en publicidad(miles de millones de dólares) de 1990 a 2000

año monto1990 88,11991 94,71992 102,11993 109,81994 118,11995 125,6

1996 132,61997 141,91998 150,91999 157,92000 162,9

a) determinar la ecuación de tendencia logarítmica

y = 15450ln(x) – 117272

b) estime los gastos publicitarios para el año 2003

y=15450ln (2003)-117272=

c)hallar el coeficiente de determinación .interpretar

R² = 0,9985. El 99.85% del gasto en publicidad se explica por el pasar de los añosn