Cuarto Parcial:
Ejercicios de Regresión Lineal y Polinomial:
Problema 1:
Ajuste a un polinomio de primer y Segundo grado el siguiente conjunto
de datos:
i
|
Xi
|
Yi
|
1
|
0
|
0
|
2
|
1
|
2.3
|
3
|
2
|
4.2
|
4
|
3
|
5.7
|
5
|
4
|
6.5
|
6
|
5
|
6.9
|
7
|
6
|
6.8
|
a) Encuentre los errores para ambas regresiones.
b) Cual es la mejor regresión ? La que mejor ajusta a
los datos.
c) Obtenga el coeficiente de Correlación y Determinación
para la mejor regresión
Problema 2:
Ajuste un polinomio lineal y cuadrático al siguiente conjunto
de datos.
i |
X |
Y |
1 |
0 |
1 |
2 |
1 |
0 |
3 |
2 |
0 |
4 |
3 |
2 |
a) Encuentre los errores de las regresiones.
b) compare los resultados.
Problema 3.
En la tabla siguiente aparecen el peso y la presión sanguínea
sistólica de 10 individuos del sexo masculino, que pertenecen al
grupo de edades comprendido entre los 25 y 30 años. Suponga que
el peso y presión sanguínea tienen una distribución
conjunta normal.
Sujeto
|
Peso
|
PS sistólica
|
1
|
165
|
130
|
2
|
167
|
133
|
3
|
180
|
150
|
4
|
155
|
128
|
5
|
212
|
151
|
6
|
175
|
146
|
7
|
190
|
150
|
8
|
210
|
140
|
9
|
200
|
148
|
10
|
149
|
125
|
a) Encuentre la regresión que mejor ajuste a estos valores
(1, 2 ó 3 grado).
b) Cual seria la presión promedio para alguien que tiene
un peso de 160 lbs.
c) Suponga que el peso promedio es de 172 lbs. Calcule el valor
ajustado de la PS sistólica y el residuo correspondiente.
Problema 4.
Empléese regresión con mínimos cuadrados para ajustar
una:
X
|
0
|
2
|
4
|
4
|
8
|
12
|
16
|
20
|
24
|
28
|
30
|
34
|
Y
|
10
|
12
|
18
|
22
|
20
|
30
|
26
|
30
|
26
|
28
|
22
|
20
|
a) Ajuste a una línea recta.
b) Ajuste a una parábola.
c) Compare las dos regresiones.
d) Para la Mejor calcule el coeficiente de correlación.
e) Si alguien realizó una medida adicional de x=30, y=30
¿ La medida es valida o inválida? ¿ Por qué
?.
Problema 5.
Úsese regresión lineal múltiple para ajustar:
X1 |
0 |
1 |
2 |
0 |
1 |
2 |
X2 |
2 |
2 |
4 |
4 |
6 |
6 |
Y |
19 |
12 |
11 |
24 |
22 |
15 |
Calcule los coeficientes, el error estándar y el coeficiente de
correlación.
|