Este documento presenta los datos de 10 observaciones de las variables X e Y. Incluye la tabla de datos, los cálculos para determinar el coeficiente de correlación y la ecuación de la recta de regresión. El resumen concluye que a pesar de algunos valores dispersos, existe una buena correlación positiva entre X e Y, ya que el 80.33% de los cambios en Y pueden predecirse a partir de los cambios en X.

1. 1
2
3
4
5
6
7
8
Coeficiente de correlación 9
10
∑
Ejercicio en clase

2. x y x2 y2 xy Valor estándar del error
1 556 29.1 309136.0 846.8 16179.60 x y + -
2 598.6 31.9 358322.0 1017.6 19095.34 500 26.5 28.6 24.4
3 616.7 34.7 380318.9 1204.1 21399.49 550 29.1 31.3 27.0
4 654.1 35.7 427846.8 1274.5 23351.37 600 31.8 33.9 29.7
5 679.9 34.8 462264.0 1211.0 23660.52 650 34.5 36.6 32.3
6 718.6 35.4 516386.0 1253.2 25438.44 700 37.1 39.2 35.0
7 739.8 36.6 547304.0 1339.6 27076.68 750 39.8 41.9 37.7
8 746 38.1 556516.0 1451.6 28422.60 800 42.4 44.5 40.3
ión 9
10
∑
766.3
778.5
6854.5
43.1
44
363.4
587215.7
606062.3
4751371.6
1857.6
1936.0
13392.0
33027.53
34254.00
251905.6
50
Gráfico de correlación
45
Valores de
dispersión
40 Recta de regresión
error (+)
35
error(-)
30
25
500 550 600 650 700 750 800

3. Cálculo del coeficiente de correlación
r=

4. Valores para la ecuación de la recta

5. Valor estándar del error de Y con respecto a X
S y/x
S y/x
S y/x
S y/x
S y/x

6. Observaciones
- Conforme aumentan los valores en X, incrementa el valor en Y
- Los datos 6° y 7° presentan un valor muy bajo con respecto
a lo esperado
- Al contrario en el 9° y 10° los valores son muy altos
- A pesar de que la gráfica muestra algunos valores fuera de los
parámetros existe una buena correlación
- Al hacer los cálculos el coeficiente de determinación indica que
el 80.33% de los cambios en Y pueden ser explicados a razón
de los cambios en X
- De acuerdo a la recta de regresión el error estándar es relativamente
pequeño por lo que se puede utilizar