Costos ProducciónX Y XY (Y-YC)3 10 30 9 -1 14 15 60 16 2.2857142857 5.22448985 13 65 25 -1.428571429 2.040816336 16 96 36 -0.142857143 0.020408167 18 126 49 0.1428571429 0.020408168 20 160 64 0.4285714286 0.183673479 21 189 81 -0.285714286 0.08163265

42 113 726 280 1.598721E-13 2.55591E-26

Coeficiente de correlació 0.9516619Coeficiente de determina 0.90566038R^2 ajustado 0.88679245Error típico 1.30930734

0.24743583 Error estándar del coeficiente de correlación

1. Primero hay que pasar a escribir los datos correspondientes de los costos(x) y la producción(y). 2. Hacemos el análisis de datos, primero seleccionamos los datos en x y luego los datos en y.3. Gracias a los datos que nos arroja el sistema con el "análisis de datos" obtenemos los valores de Bo y B1 para sacar la ecuación general y la linea de tendencia.4. Procedemos a sacar los valores correspondientes estimados a partir de la ecuación de regresión osea "Yc" 5. Ahora seleccionamos todos los datos en la columana de Yc y le damos clic en insertar gráfico de dirpersión, nos aparecera el gráfico, ahí mismo daremos clic derecho y insertaremos la linea de tendencia la cual nos mostrará hacía donde está dirigida, también podemos mostrar la la ecuación de la recta.6. Procederemos a sacar los valores de la ecuación de regresión, pero ahora en base en "Xc", osea invertir los datos de X ahora en Y7. Ahora bien teniendo Xc, procederemos a darle clic derecho al gráfico y seleccionamos datos, le damos en agregar y agregamos los valores de Xc y Yc respectivamente.

X2 (Y-YC)2

𝑟^2=1−(∑▒〖 (𝑦−𝑦_𝑐 )^2 〗 )/(∑▒〖 (𝑦−𝑦 ̅�)^2 〗 )𝑆_𝑏=𝑆_𝑒/√(∑▒𝑥^2−  ̅�〖 〗𝑛𝑥 ^2 )

YC (Y-Ŷ) Ŷ Ẋ Xc100 11 -6.14 37.6996 16.14 6 36 2.75471698225 12.7142857 15 225 5.39622642169 14.4285714 13 169 4.33962264256 16.1428571 16 256 5.9245283324 17.8571429 18 324 6.98113208400 19.5714286 20 400 8.03773585441 21.2857143 21 441 8.56603774

1915 113 96.86 9381.8596 42

Yc= Bo+B1xYc= a+bx

Intercepción 5.85714286 Yc= mx+bVariable X 1 1.71428571

Coeficiente de determinación R^2

0.9516619 Coeficiente de correlación R^2

1.30930734 Error estándar de la estimación1. Primero hay que pasar a escribir los datos correspondientes de los costos(x) y la producción(y). 2. Hacemos el análisis de datos, primero seleccionamos los datos en x y luego los datos en y.3. Gracias a los datos que nos arroja el sistema con el "análisis de datos" obtenemos los valores de Bo y B1 para sacar la ecuación general y la linea de tendencia.4. Procedemos a sacar los valores correspondientes estimados a partir de la ecuación de regresión osea "Yc" 5. Ahora seleccionamos todos los datos en la columana de Yc y le damos clic en insertar gráfico de dirpersión, nos aparecera el gráfico, ahí mismo daremos clic derecho y insertaremos la linea de tendencia la cual nos mostrará hacía donde está dirigida, también podemos mostrar la la ecuación de la recta.6. Procederemos a sacar los valores de la ecuación de regresión, pero ahora en base en "Xc", osea invertir los datos de X ahora en Y7. Ahora bien teniendo Xc, procederemos a darle clic derecho al gráfico y seleccionamos datos, le damos en agregar y agregamos los valores de Xc y Yc respectivamente.

Y2 (Y-Ŷ)2 Ẋ2

Yc= 5.85714285714286 + 1.71428571428571 (x)

𝑟^2=1−(∑▒〖 (𝑦−𝑦_𝑐 )^2 〗 )/(∑▒〖 (𝑦−𝑦 ̅�)^2 〗 )𝑟=√(𝑟^2 )

𝑆𝑒=√((∑▒〖 (𝑦−𝑦_𝑐 )^2 〗 )/(𝑛−2))

Intercepción -2.52830189Variable X 1 0.52830189

Xc= Bo+B1x V= gl = n-1Xc= a+bx V= gl = 7-1Xc= mx+b V= gl = 6

14.18L.C.I. = yc- tα/2 Se

5. Ahora seleccionamos todos los datos en la columana de Yc y le damos clic en insertar gráfico de dirpersión, nos aparecera el gráfico, ahí mismo daremos clic derecho y insertaremos la linea de tendencia

Xc=-2.52830188679245 + 0.528301886792453 (x)

L.C.S. = yc+ tα/2 Se

2 3 4 5 6 7 8 9 100

5

10

15

20

25

f(x) = 1.71428571428571 x + 5.85714285714286R² = 0.905660377358491

ESTADISTICA INFERENCIAL I

t /2=-2.44 t /2=2.44tc= 2.88

0.95𝑡𝛼/2=0.05/2 = 0.025

𝑡𝛼/2=0.05/2 = 0.025

𝑡𝑐=(𝛽_1−𝛽_(∪0))/𝑠_𝑏

2 3 4 5 6 7 8 9 100

5

10

15

20

25

f(x) = 1.71428571428571 x + 5.85714285714286R² = 0.905660377358491

ESTADISTICA INFERENCIAL I

t /2=2.44tc= 2.88

𝑡𝛼/2=0.05/2 = 0.025

Resumen

Estadísticas de la regresiónCoeficiente d 0.9516619Coeficiente d 0.90566038R^2 ajustado 0.88679245Error típico 0.72684378Observacione 7

ANÁLISIS DE VARIANZAGrados de libertadSuma de cuadradosPromedio de los cuadradosF Valor crítico de F

Regresión 1 25.3584906 25.3584906 48 0.00096125Residuos 5 2.64150943 0.52830189Total 6 28

Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95%Inferior 95.0%Intercepción -2.52830189 1.26123761 -2.0046198 0.10133992 -5.77041637 0.7138126 -5.77041637Variable X 1 0.52830189 0.07625381 6.92820323 0.00096125 0.33228523 0.72431854 0.33228523

Superior 95.0%0.7138126

0.72431854

Resumen

Estadísticas de la regresiónCoeficiente de correlación múltiple 0.9516619Coeficiente de determinación R^2 0.90566038R^2 ajustado 0.88679245Error típico 1.30930734Observaciones 7

ANÁLISIS DE VARIANZAGrados de libertadSuma de cuadradosPromedio de los cuadrados F

Regresión 1 82.2857143 82.2857143 48Residuos 5 8.57142857 1.71428571Total 6 90.8571429

Coeficientes Error típico Estadístico t ProbabilidadIntercepción 5.85714286 1.56492159 3.74277081 0.01339319029064Variable X 1 1.71428571 0.24743583 6.92820323 0.00096125306895

Valor crítico de F0.000961253068949946

Inferior 95% Superior 95%Inferior 95.0%Superior 95.0%1.83438383631129 9.87990188 1.83438384 9.879901881.07823166509489 2.35033976 1.07823167 2.35033976