Bueno , juro que acerca de este tema no tengo la mas mínima idea , por lo tanto me gustaria que alguien me diera una bibliografía y esto se transforme en una discución teórica de tal manera profundizar lo mas posible en las entrañas de la estadistica descriptiva.
Por lo tanto , voy a ir modificando el enunciado hasta que esté resuelto , para que sirva de discución de estudio para los visitantes del foro....
1.Regresión.
Se tienen los siguientes datos de la concentración de una slución en función del tiempo, agrupados en el cuadro 1.
\(
\begin{array}{|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|c|}
\hline
t &0,50& 1,00& 1,50& 2,00& 2,50& 3,00& 3,50& 4,00& 4,50& 5,00& 5,50& 6,00& 6,50& 7,00& 7,50& 8,00\\
\hline
C &3,03& 2,31& 1,30& 1,67&1,43&0,63&0,71&0,84&0,38&0,25&0,24&0,27&0,18&0,10&0,12&0,07\\
\hline
\end{array}
\)
1. Represente estos datos en un diagrama de dispersión
Respuesta pendiente....
2. ¿Es razonable suponer que existe una relación lineal entre \( X \) e \( Y \) que permita predecir \( Y \) en
función de \( X \)?
Respuesta pendiente....
3. Estime los coeficientes del modelo \( y = n + mx \).
Respuesta pendiente....
4. Calcule el coeficiente de determinación \( \mathbb{R} ^2 \). Interprete el significado de esta medida en este
ejemplo.
Ahora se pretende buscar otro tipo de relación, en base al diagrama de la parte 1.
Respuesta pendiente....
5. Plantee el modelo
\( y = ae^{bx} \) . (1.1)
Aplique logaritmo, y transforme el modelo (1.1) en uno lineal. Realice un diagrama de dispersión
para las nuevas variables.
Respuesta pendiente....
6. ¿Es razonable suponer que existe una relación lineal entre las nuevas variables?
Respuesta pendiente....
7. Calcule el coeficiente de determinación \( \mathbb{R} ^2 \). Interprete el significado de esta medida en este
ejemplo.
Respuesta pendiente....
8. Compare los resultados obtenidos de ambos modelos y comente.
Respuesta pendiente....
