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INSTITUTO UNIVERSITARIO DE TENOLOGIA 
“ANTONIO JOSE DE SUCRE” 
NUCLEO LARA 
ALUMNO: 
WILLIAN DELGADO 
C.I. 22.333.432 
INFORMATICA 
BARQUISMETO, AGOSTO DE 2014
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. 
Ventas de la Compañia 
Existe una correlación directa y fuerte. 
480 
470 
460 
450 
440 
430 
420 
410 
400 
390 
0 50 100 150 200 250 300 350 
Valores Y
b) Calcular el coeficiente de correlación lineal e interpretarlo. 
xi yi Xi .Yi Xi 
2 Yi 
2 
189 402 75978 35721 161604 
190 404 76760 36100 163216 
208 412 85696 43264 169744 
227 425 96475 51529 180625 
239 429 102531 57121 184041 
252 436 109872 63504 190096 
257 440 113080 66049 193600 
274 447 122478 75076 199809 
293 458 134194 85849 209764 
308 469 144452 94864 219961 
316 469 148204 99856 219961 
2756 4788 1209720 708663 2092421 
Media Aritmética 
×= 
2756 
11 
= 250.5푦 = 
4788 
11 
= 435.3 
Desviación Típica 
휎푥 = √ 
708663 
11 
− (250.5)2 = 40.9휎푦 = √ 
2092421 
11 
− (435.3)2 = 27.1 
Covarianza 
휎푥푦 = 
1209720 
11 
− 250.5 ∗ 435.3 = 931.9 
푟 = 
931.9 
40.9∗27.1 
=0.8 
El Coeficiente de Correlación positiva, La correlación es Directa
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 
3 4 9 16 12 
4 3 16 9 12 
5 2 25 4 10 
6 1 36 1 6 
18 10 86 30 40 
Media Aritmética 
×= 
18 
4 
= 4.5 푦 = 
10 
4 
= 2.5 
Desviación Típica 
휎푥 = √ 
86 
4 
− (4.5)2 = 1.1휎푦 = √ 
30 
4 
− (2.5)2 = 1.1 
Covarianza 
휎푥푦 = 
40 
4 
− 4.5 ∗ 2.5 = −1.3 
푟 = 
−1.3 
1.1 ∗ 1.1 
= −1.2 
El Coeficiente de Correlación negativo, La Correlación 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 
Valores Y 
Existe una correlación directa. 
250 
200 
150 
100 
50 
0 
0 50 100 150 200 250 300 350 
Valores Y

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Coeficientes de Correlación

  • 1. INSTITUTO UNIVERSITARIO DE TENOLOGIA “ANTONIO JOSE DE SUCRE” NUCLEO LARA ALUMNO: WILLIAN DELGADO C.I. 22.333.432 INFORMATICA BARQUISMETO, AGOSTO DE 2014
  • 2. 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. Ventas de la Compañia Existe una correlación directa y fuerte. 480 470 460 450 440 430 420 410 400 390 0 50 100 150 200 250 300 350 Valores Y
  • 3. b) Calcular el coeficiente de correlación lineal e interpretarlo. xi yi Xi .Yi Xi 2 Yi 2 189 402 75978 35721 161604 190 404 76760 36100 163216 208 412 85696 43264 169744 227 425 96475 51529 180625 239 429 102531 57121 184041 252 436 109872 63504 190096 257 440 113080 66049 193600 274 447 122478 75076 199809 293 458 134194 85849 209764 308 469 144452 94864 219961 316 469 148204 99856 219961 2756 4788 1209720 708663 2092421 Media Aritmética ×= 2756 11 = 250.5푦 = 4788 11 = 435.3 Desviación Típica 휎푥 = √ 708663 11 − (250.5)2 = 40.9휎푦 = √ 2092421 11 − (435.3)2 = 27.1 Covarianza 휎푥푦 = 1209720 11 − 250.5 ∗ 435.3 = 931.9 푟 = 931.9 40.9∗27.1 =0.8 El Coeficiente de Correlación positiva, La correlación es Directa
  • 4. 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 3 4 9 16 12 4 3 16 9 12 5 2 25 4 10 6 1 36 1 6 18 10 86 30 40 Media Aritmética ×= 18 4 = 4.5 푦 = 10 4 = 2.5 Desviación Típica 휎푥 = √ 86 4 − (4.5)2 = 1.1휎푦 = √ 30 4 − (2.5)2 = 1.1 Covarianza 휎푥푦 = 40 4 − 4.5 ∗ 2.5 = −1.3 푟 = −1.3 1.1 ∗ 1.1 = −1.2 El Coeficiente de Correlación negativo, La Correlación es inversa.
  • 5. 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 Valores Y Existe una correlación directa. 250 200 150 100 50 0 0 50 100 150 200 250 300 350 Valores Y