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INSTITUTO TECNOLÓGICO DE TLÁHUAC II
MATERIA
ESTADÍSTICA INFERENCIAL II
GRUPOS
2A ;
CARRERAS
IGE ; ILOG
PROFESOR: M. EN C. E. ROBERTO CALDERÓN JUÁREZ
NOMBRE DEL ALUMNO
Cisneros Flores Ramses
UNIDAD 1. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Y CORRELACIÓN
Sección 1.5. Cálculo de los coeficientes de correlación y de determinación.
En la investigación de un fenómeno físico o social los datos contenidos en una muestra
“ ” obtenida a partir de una población “ ” se confrontan con un modelo teórico
propuesto por el investigador llamado regresión, para examinar si estos datos confirman
dicho modelo o lo refutan.
En lo particular el modelo teórico propuesto por el investigador es la Regresión Lineal
Simple, este modelo queda representado por la siguiente ecuación:
Este modelo contiene dos variables, la variable independiente, la variable
dependiente y dos parámetros, y .
De lo que se trata entonces es encontrar los valores de los parámetros y a
partir de la muestra experimental obtenida a partir de un experimento.
Entonces tenemos dos tipos de datos o de muestras, los datos obtenidos a partir de un
experimento que lo denotamos por “ ”, y los datos que son conseguidos a partir de la
teoría propuesta o regresión, que lo denotaremos por “ ”; en ambos casos los
elementos de las muestras son parejas ordenadas ( ); denotadas así
{ ( ) ( ) ( ) ( )}
{ ( ̂ ) ( ̂ ) ( ̂ ) ( ̂ )}
El coeficiente de correlación se calcula de la siguiente manera
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
∑ ( ) ( ∑ ) ( ∑ )
√[ ∑ ( ) ( ∑ ) ] [ ∑ ( ) ( ∑ ) ]
( )
Con el siguiente criterio
PRUEBA DE CORRELACION
Primer caso Correlación negativa. Se aplica el modelo teórico
Segundo caso No hay correlación. No se aplica el modelo
teórico
Tercer caso Correlación positiva. Se aplica el modelo teórico
En el centro de investigación de China se está estudiando la eficacia de un
medicamento contra el virus COVID-19 en una persona de la tercera edad.
Si se administra una dosis de 0.6 mg del medicamento, su temperatura asciende a 37.20
Si se administra una dosis de 2.3 mg del medicamento, su temperatura asciende a 37.50
Si se administra una dosis de 3.8 mg del medicamento, su temperatura asciende a 39.10
Si se administra una dosis de 5.4 mg del medicamento, su temperatura asciende a 39.50
Los resultados anteriores se recopilan en la siguiente muestra experimental
{ ( ) ( ) ( ) ( ) }
PROBLEMA: calcular el coeficiente de correlación
Tenemos la Muestra experimental
{ ( ) ( ) ( ) ( ) }
{ ( ) ( ) ( ) ( ) }
Entonces tenemos los valores que las variables y toman
Así
∑
Entonces
∑ ( )
Además
∑ ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Entonces
∑ ( ) ( )
Además
∑
Entonces
∑ ( )
También
∑ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
Entonces
∑ ( ) ( )
∑ ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Entonces
∑ ( ) ( )
Por lo tanto, sustituyendo los valores ( ) , ( ) , ( ) , ( ) y ( ) en la ecuación ( ) ;
tenemos
∑ ( ) ( ∑ ) ( ∑ )
√[ ∑ ( ) ( ∑ ) ] [ ∑ ( ) ( ∑ ) ]
( ) ( )
√[ ( ) ] [ ( ) ]
Esto es
Entonces, de acuerdo con el tercer caso de la prueba de correlación, si hay correlación
positiva. Entonces si se puede aplicar el modelo de regresión lineal simple.
SIMULACIÓN
** TAREA # 5 **
En el centro de investigación de China se está estudiando la eficacia de un
medicamento contra el virus COVID-19 en una persona de la tercera edad.
Si se administra una dosis de 0.6 mg del medicamento, su temperatura asciende a 37.70
Si se administra una dosis de 2.3 mg del medicamento, su temperatura asciende a 37.40
MUESTRA EXPERIMENTAL
DOSIS TEMPERATURA 1 2 3 4 5
X Y X Y X X Y Y X Y
0.6 37.2 22.32 0.36 1383.84 0.6 37.2
2.3 37.5 86.25 5.29 1406.25 2.3 37.5
3.8 39.1 148.58 14.44 1528.81 3.8 39.1
5.4 39.5 213.3 29.16 1560.25 5.4 39.5
SUMA SUMA SUMA SUMA SUMA
COEFICIENTE DE CORRELACION 470.45 49.25 5879.15 12.1 153.3
r 0.953
37
37.5
38
38.5
39
39.5
40
0 1 2 3 4 5 6
DOSIS
TEMPERATURA
Si se administra una dosis de 3.8 mg del medicamento, su temperatura asciende a 39.50
Si se administra una dosis de 5.4 mg del medicamento, su temperatura asciende a 39.20
Los resultados anteriores se recopilan en la siguiente muestra experimental
{ ( ) ( ) ( ) ( ) }
PROBLEMA: calcular el coeficiente de correlación
Tenemos la Muestra experimental
{ ( ) ( ) ( ) ( ) }
{ ( ) ( ) ( ) ( ) }
Entonces tenemos los valores que las variables y toman
Así
∑
Entonces
∑ ( )
Además
∑ ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Entonces
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Además
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Entonces
∑ ( ) ( )
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Entonces
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Por lo tanto, sustituyendo los valores ( ) , ( ) , ( ) , ( ) y ( ) en la ecuación ( ) ;
tenemos
∑ ( ) ( ∑ ) ( ∑ )
√[ ∑ ( ) ( ∑ ) ] [ ∑ ( ) ( ∑ ) ]
( ) ( )
√[ ( ) ] [ ( ) ]
Esto es
Entonces, de acuerdo con el tercer caso de la prueba de correlación, si hay correlación
positiva. Entonces si se puede aplicar el modelo de regresión lineal simple.
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  • 1. INSTITUTO TECNOLÓGICO DE TLÁHUAC II MATERIA ESTADÍSTICA INFERENCIAL II GRUPOS 2A ; CARRERAS IGE ; ILOG PROFESOR: M. EN C. E. ROBERTO CALDERÓN JUÁREZ NOMBRE DEL ALUMNO Cisneros Flores Ramses UNIDAD 1. REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Y CORRELACIÓN Sección 1.5. Cálculo de los coeficientes de correlación y de determinación. En la investigación de un fenómeno físico o social los datos contenidos en una muestra “ ” obtenida a partir de una población “ ” se confrontan con un modelo teórico propuesto por el investigador llamado regresión, para examinar si estos datos confirman dicho modelo o lo refutan. En lo particular el modelo teórico propuesto por el investigador es la Regresión Lineal Simple, este modelo queda representado por la siguiente ecuación: Este modelo contiene dos variables, la variable independiente, la variable dependiente y dos parámetros, y . De lo que se trata entonces es encontrar los valores de los parámetros y a partir de la muestra experimental obtenida a partir de un experimento. Entonces tenemos dos tipos de datos o de muestras, los datos obtenidos a partir de un experimento que lo denotamos por “ ”, y los datos que son conseguidos a partir de la teoría propuesta o regresión, que lo denotaremos por “ ”; en ambos casos los elementos de las muestras son parejas ordenadas ( ); denotadas así { ( ) ( ) ( ) ( )} { ( ̂ ) ( ̂ ) ( ̂ ) ( ̂ )} El coeficiente de correlación se calcula de la siguiente manera
  • 2. COEFICIENTE DE CORRELACIÓN ∑ ( ) ( ∑ ) ( ∑ ) √[ ∑ ( ) ( ∑ ) ] [ ∑ ( ) ( ∑ ) ] ( ) Con el siguiente criterio PRUEBA DE CORRELACION Primer caso Correlación negativa. Se aplica el modelo teórico Segundo caso No hay correlación. No se aplica el modelo teórico Tercer caso Correlación positiva. Se aplica el modelo teórico En el centro de investigación de China se está estudiando la eficacia de un medicamento contra el virus COVID-19 en una persona de la tercera edad. Si se administra una dosis de 0.6 mg del medicamento, su temperatura asciende a 37.20 Si se administra una dosis de 2.3 mg del medicamento, su temperatura asciende a 37.50 Si se administra una dosis de 3.8 mg del medicamento, su temperatura asciende a 39.10 Si se administra una dosis de 5.4 mg del medicamento, su temperatura asciende a 39.50 Los resultados anteriores se recopilan en la siguiente muestra experimental { ( ) ( ) ( ) ( ) } PROBLEMA: calcular el coeficiente de correlación Tenemos la Muestra experimental { ( ) ( ) ( ) ( ) } { ( ) ( ) ( ) ( ) } Entonces tenemos los valores que las variables y toman
  • 3. Así ∑ Entonces ∑ ( ) Además ∑ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Entonces ∑ ( ) ( ) Además ∑ Entonces ∑ ( ) También ∑ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Entonces ∑ ( ) ( ) ∑ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
  • 4. Entonces ∑ ( ) ( ) Por lo tanto, sustituyendo los valores ( ) , ( ) , ( ) , ( ) y ( ) en la ecuación ( ) ; tenemos ∑ ( ) ( ∑ ) ( ∑ ) √[ ∑ ( ) ( ∑ ) ] [ ∑ ( ) ( ∑ ) ] ( ) ( ) √[ ( ) ] [ ( ) ] Esto es Entonces, de acuerdo con el tercer caso de la prueba de correlación, si hay correlación positiva. Entonces si se puede aplicar el modelo de regresión lineal simple. SIMULACIÓN ** TAREA # 5 ** En el centro de investigación de China se está estudiando la eficacia de un medicamento contra el virus COVID-19 en una persona de la tercera edad. Si se administra una dosis de 0.6 mg del medicamento, su temperatura asciende a 37.70 Si se administra una dosis de 2.3 mg del medicamento, su temperatura asciende a 37.40 MUESTRA EXPERIMENTAL DOSIS TEMPERATURA 1 2 3 4 5 X Y X Y X X Y Y X Y 0.6 37.2 22.32 0.36 1383.84 0.6 37.2 2.3 37.5 86.25 5.29 1406.25 2.3 37.5 3.8 39.1 148.58 14.44 1528.81 3.8 39.1 5.4 39.5 213.3 29.16 1560.25 5.4 39.5 SUMA SUMA SUMA SUMA SUMA COEFICIENTE DE CORRELACION 470.45 49.25 5879.15 12.1 153.3 r 0.953 37 37.5 38 38.5 39 39.5 40 0 1 2 3 4 5 6 DOSIS TEMPERATURA
  • 5. Si se administra una dosis de 3.8 mg del medicamento, su temperatura asciende a 39.50 Si se administra una dosis de 5.4 mg del medicamento, su temperatura asciende a 39.20 Los resultados anteriores se recopilan en la siguiente muestra experimental { ( ) ( ) ( ) ( ) } PROBLEMA: calcular el coeficiente de correlación Tenemos la Muestra experimental { ( ) ( ) ( ) ( ) } { ( ) ( ) ( ) ( ) } Entonces tenemos los valores que las variables y toman Así ∑ Entonces ∑ ( ) Además ∑ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Entonces ∑ ( ) ( ) Además ∑
  • 6. Entonces ∑ ( ) También ∑ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Entonces ∑ ( ) ( ) ∑ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Entonces ∑ ( ) ( ) Por lo tanto, sustituyendo los valores ( ) , ( ) , ( ) , ( ) y ( ) en la ecuación ( ) ; tenemos ∑ ( ) ( ∑ ) ( ∑ ) √[ ∑ ( ) ( ∑ ) ] [ ∑ ( ) ( ∑ ) ] ( ) ( ) √[ ( ) ] [ ( ) ] Esto es
  • 7. Entonces, de acuerdo con el tercer caso de la prueba de correlación, si hay correlación positiva. Entonces si se puede aplicar el modelo de regresión lineal simple. FECHA DE ENTREGA: domingo, 12 de septiembre de 2021 ((((((( fin ))))))))