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INSTITUTO UNIVERSITARIO DE TECNOLOGÍA 
“ANTONIO JOSÉ DE SUCRE” 
NÚCLEO LARA 
ESTADÍSTICA GENERAL 
PARTICIPANTE: Arlet Zambrano 
C.I. N° V-22.189.587 
AGOSTO - 2014
Después de leer el material presentado, resuelva los ejercicios que a continuación se 
plantean: Ejercicios. Fecha tope de entrega el 27/08/2014. Ponderación: 15%. Debe realizarlo en 
slideshare y enviar la URL por el foro que se llamará resolución de los ejercicios. 
1.- Una compañía desea hacer predicciones del valor anual de sus ventas totales en cierto país a 
partir de la relación de éstas y la renta nacional. Para investigar la relación cuenta con los siguientes 
datos: 
X 189 190 208 227 239 252 257 274 293 308 316 
Y 402 404 412 425 429 436 440 447 458 469 469 
X representa la renta nacional en millones de euros e Y representa las ventas de la compañía en 
miles de euros en el periodo que va desde 2001 hasta 2010 (ambos inclusive). 
a) Elaborar el diagrama de dispersión e intérprete la gráfica. 
900 
800 
700 
600 
500 
400 
300 
200 
100 
Diagrama de Dispersión 
INTERPRETACIÓN: en términos estadísticos se evidencias una correlación o comportamiento 
equivalente entre la renta nacional en millones de euros y las ventas de la compañía en miles de 
euros en el período 2001 – 2009, a pesar que X es a nivel nacional y el Y de una compañía, 
b) Calcular el coeficiente de correlación lineal e interpretarlo. 
2 Yi 
Xi yi Xi,Yi Xi 
2 
189 402 75.978 35.721 161.604 
190 404 76.760 36.100 163.216 
208 412 85.696 43.264 169.744 
227 425 96.475 51.529 180.625 
239 429 102.531 57.121 184.041 
252 436 109.872 63.504 190.096 
257 440 113.080 66.049 193.600 
274 447 122.478 75.076 199.809 
0 
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 
X Y
293 458 134.194 85.849 209.764 
308 469 144.452 94.864 219.961 
316 469 148.204 99.856 219.961 
2.756 4.788 1.209.720 708.663 2.092.421 
MEDIA Xi= 2.756 / 11 = 250,5 y = 4.788 / 11 = 435,3 
DESVIACIÓN TÍPICA 
휎푥 = √708.663/11 − (250,5)2 = 40,9 
휎푦 = √2.092.421/11 − (453 ,3)2 = 27,1 
COVARIANZA 
휎푥푦 = 
1.209.720 
11 
− 250,5 ∗ 435,3 = 931,9 
r = 931,9 
40,9∗27,1 
= 0,8 
INTERPRECIÓN: Para este caso la correlación es directa y positiva como se 
evidencia en el resultado obtenido 
2.- En una empresa de transportes trabajan cuatro conductores. Los años de 
antigüedad de permisos de conducir y el número de infracciones cometidas en el 
último año por cada uno de ellos son los siguientes: 
Años (X) 3 4 5 6 
Infracciones (Y) 4 3 2 1
a) Calcular el coeficiente de correlación lineal e interpretarlo. 
2 Yi 
X Y Xi 
2 Xi.Yi 
03 04 09 16 12 
04 03 16 09 12 
05 02 25 04 10 
06 01 36 01 06 
18 10 86 30 40 
MEDIA 
Xi = 18/4 = 4,5 Yi = 10/4 = 2,5 
DESVIACIÓN 
휎푥 = √86/4 − (4,5)2 = 1,1 
휎푦 = √30/4 − (2,5)2 = 1,1 
COVARIANZA 
휎푥푦 = 
40 
4 
− 4,5 ∗ 2,5 = - 1,3 
r = − 1,3 
1,1∗1,1 
= −1,2 
INTERPRETACIÓN: correlación es negativo, lo que indica que es inversa. 
3.- Una compañía que tiene 15 tiendas ha recopilado datos en relación con los 
metros cuadrados de área de ventas respecto a los ingresos mensuales. Trace una 
gráfica de los datos, y si le parece apropiado determine la correlación. 
Tienda Metros 2 Ingreso 
X Y 
a 55 45 
o 80 60 
j 85 75
e 90 75 
k 90 80 
d 110 95 
n 130 95 
g 140 110 
c 180 120 
l 180 105 
b 200 115 
i 200 130 
h 215 140 
f 260 170 
m 300 200 
15 2315 1615 
2500 
2000 
1500 
1000 
500 
0 
GRÁFICA DE DATOS 
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 
Metros 2 Ingreso

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  • 1. INSTITUTO UNIVERSITARIO DE TECNOLOGÍA “ANTONIO JOSÉ DE SUCRE” NÚCLEO LARA ESTADÍSTICA GENERAL PARTICIPANTE: Arlet Zambrano C.I. N° V-22.189.587 AGOSTO - 2014
  • 2. Después de leer el material presentado, resuelva los ejercicios que a continuación se plantean: Ejercicios. Fecha tope de entrega el 27/08/2014. Ponderación: 15%. Debe realizarlo en slideshare y enviar la URL por el foro que se llamará resolución de los ejercicios. 1.- Una compañía desea hacer predicciones del valor anual de sus ventas totales en cierto país a partir de la relación de éstas y la renta nacional. Para investigar la relación cuenta con los siguientes datos: X 189 190 208 227 239 252 257 274 293 308 316 Y 402 404 412 425 429 436 440 447 458 469 469 X representa la renta nacional en millones de euros e Y representa las ventas de la compañía en miles de euros en el periodo que va desde 2001 hasta 2010 (ambos inclusive). a) Elaborar el diagrama de dispersión e intérprete la gráfica. 900 800 700 600 500 400 300 200 100 Diagrama de Dispersión INTERPRETACIÓN: en términos estadísticos se evidencias una correlación o comportamiento equivalente entre la renta nacional en millones de euros y las ventas de la compañía en miles de euros en el período 2001 – 2009, a pesar que X es a nivel nacional y el Y de una compañía, b) Calcular el coeficiente de correlación lineal e interpretarlo. 2 Yi Xi yi Xi,Yi Xi 2 189 402 75.978 35.721 161.604 190 404 76.760 36.100 163.216 208 412 85.696 43.264 169.744 227 425 96.475 51.529 180.625 239 429 102.531 57.121 184.041 252 436 109.872 63.504 190.096 257 440 113.080 66.049 193.600 274 447 122.478 75.076 199.809 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 X Y
  • 3. 293 458 134.194 85.849 209.764 308 469 144.452 94.864 219.961 316 469 148.204 99.856 219.961 2.756 4.788 1.209.720 708.663 2.092.421 MEDIA Xi= 2.756 / 11 = 250,5 y = 4.788 / 11 = 435,3 DESVIACIÓN TÍPICA 휎푥 = √708.663/11 − (250,5)2 = 40,9 휎푦 = √2.092.421/11 − (453 ,3)2 = 27,1 COVARIANZA 휎푥푦 = 1.209.720 11 − 250,5 ∗ 435,3 = 931,9 r = 931,9 40,9∗27,1 = 0,8 INTERPRECIÓN: Para este caso la correlación es directa y positiva como se evidencia en el resultado obtenido 2.- En una empresa de transportes trabajan cuatro conductores. Los años de antigüedad de permisos de conducir y el número de infracciones cometidas en el último año por cada uno de ellos son los siguientes: Años (X) 3 4 5 6 Infracciones (Y) 4 3 2 1
  • 4. a) Calcular el coeficiente de correlación lineal e interpretarlo. 2 Yi X Y Xi 2 Xi.Yi 03 04 09 16 12 04 03 16 09 12 05 02 25 04 10 06 01 36 01 06 18 10 86 30 40 MEDIA Xi = 18/4 = 4,5 Yi = 10/4 = 2,5 DESVIACIÓN 휎푥 = √86/4 − (4,5)2 = 1,1 휎푦 = √30/4 − (2,5)2 = 1,1 COVARIANZA 휎푥푦 = 40 4 − 4,5 ∗ 2,5 = - 1,3 r = − 1,3 1,1∗1,1 = −1,2 INTERPRETACIÓN: correlación es negativo, lo que indica que es inversa. 3.- Una compañía que tiene 15 tiendas ha recopilado datos en relación con los metros cuadrados de área de ventas respecto a los ingresos mensuales. Trace una gráfica de los datos, y si le parece apropiado determine la correlación. Tienda Metros 2 Ingreso X Y a 55 45 o 80 60 j 85 75
  • 5. e 90 75 k 90 80 d 110 95 n 130 95 g 140 110 c 180 120 l 180 105 b 200 115 i 200 130 h 215 140 f 260 170 m 300 200 15 2315 1615 2500 2000 1500 1000 500 0 GRÁFICA DE DATOS 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Metros 2 Ingreso