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• Omar Quispe Santos

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LABORATORIO Nº 06 ANALISIS DE REGRESIÓN LINEAL Y NO LINEAL Active el archivo base de datos 06 a.- Determine las medidas de asimetría e interprete

C. A. 

3 y  Me 

 Estadísticos

DISTRIBUCION DE ESTUDIANTES SEGUN EL PAGO POR CONSUMO DE ENERGIA ELECTRICA N

Válido Perdidos

3000 0

Media

63,1913

Mediana

59,0000

Desviación estándar

23,17715

Asimetría

,863

Error estándar de asimetría

,045

b.- Determine las medidas de kurtosis e interprete

Estadísticos DISTRIBUCION DE ESTUDIANTES SEGUN EL PAGO POR CONSUMO DE ENERGIA ELECTRICA N

Válido Perdidos

3000 0

Media

63,1913

Mediana

59,0000

Desviación estándar

23,17715

Curtosis

,003

Error estándar de curtosis

,089

m

  yˆ  y  i 1

CK 

4

fi

n   2 ˆ y  y f    i    i 1  n       m

2

3

Estadísticos

PROMEDIO PONDERADO

DISTRIBUCIO

DISTRIBUCIO

DISTRIBUCIO

N DE

N DE

N DE

ESTUDIANTE

DISTRIBUCIO

ESTUDIANTE

DISTRIBUCIO

ESTUDIANTE

S SEGUN EL

N DE

S SEGUN EL

N DE

S SEGUN EL

PAGO POR

ESTUDIANTE

COSTO DE

ESTUDIANTE

S SEGUN EL

UNA

S SEGUN LA

CONSUMO DE CONSUMO DE

DEL

ENERGIA

ENERGIA

COSTO DE

ESTUDIANTE

ELECTRICA

ELECTRICA

UNA LAPTOP

RA

A

3000

3000

3000

3000

3000

3000

0

0

0

0

0

0

Media

14,9067

219,3967

63,1913

995,9780

852,5333

15,4376

Mediana

15,0000

220,0000

59,0000

896,0000

850,0000

14,0000 14,00

N

Válido Perdidos

COMPUTADO TEMPERATUR

13,40a

160,00

49,00

750,00

650,00a

1,39616

81,80674

23,17715

342,35969

242,04668

3,78503

Varianza

1,949

6692,343

537,180

117210,160

58586,594

14,326

Asimetría

-,030

,587

,863

1,273

2,593

1,008

Error estándar de asimetría

,045

,045

,045

,045

,045

,045

-1,167

-,617

,003

1,180

7,811

,501

Error estándar de curtosis

,089

,089

,089

,089

,089

,089

Rango

4,40

300,00

90,00

1413,00

1213,00

16,00

Mínimo

12,50

100,00

30,00

587,00

587,00

10,00

Máximo

16,90

400,00

120,00

2000,00

1800,00

26,00

44720,00

658190,00

189574,00

2987934,00

2557600,00

46312,90

Moda Desviación estándar

Curtosis

Suma

a. Existen múltiples modos. Se muestra el valor más pequeño.

REGRESION Y CORRELACION LINEAL Y NO LINEAL 1.- PARA LAS VARIABLES PAGO Y CONSUMO DE ENERGIA 1.- DETERMINE SI LAS VARIABLES TIENEN RELACION

XY __ __ COV ( X , Y )   XY n COV ( X , Y )  

RELACION DIRECTA

XY __ __ 47120982 XY   219,3966667  63,1913333  1843, 0261  0 n 3000

2.- DETERMINE LA RECTA DE REGRESION, CUANDO: El pago depende del consumo

Y *  0  1 X Coeficientesa Coeficientes Coeficientes no estandarizados Modelo 1

B (Constante)

Error estándar

2,751

,283

,275

,001

estandarizados Beta

t

Sig.

9,724

,000

228,024

,000

DISTRIBUCION DE ESTUDIANTES SEGUN EL CONSUMO DE ENERGIA

,972

ELECTRICA a. Variable dependiente: DISTRIBUCION DE ESTUDIANTES SEGUN EL PAGO POR CONSUMO DE ENERGIA ELECTRICA

Y   0  1 X  2, 751  0, 275X *

CUANDO SE CONSUMA UN KWh/M MAS EN LA FACTURA SE DEBE PAGAR MAS S/. 0,3 SI EL CONSUMO FUERA CERO, SE PAGA POR EL SERVICIO. 3.- PRESENTE EL GRAFIQUE CORRESPONDIENTE

3,A.- ES POSIBLE HACER PRONOSTICOS

1  R 

COV ( X , Y ) 1  X * Y Resumen del modelo

Modelo 1

R 0,972a

R cuadrado

Error estándar

ajustado

de la estimación

R cuadrado ,945

,945

5,41246

a. Predictores: (Constante), DISTRIBUCION DE ESTUDIANTES SEGUN EL CONSUMO DE ENERGIA ELECTRICA

EL COEFICIENTE DE CORRELACION LINEAL DEBE SER MAYOR QUE 0,8

SI EL CONSUMO FUERA DE 400 Kwh/m, CUANTO PAGARIA

Y *  0  1 X  2,751  0, 275150  44,001

Y *  0  1 X  2,751  0, 275150  44,001

4.- HALLE LA ECUACION CUANDO: El consumo depende del pago

Coeficientesa Coeficientes Coeficientes no estandarizados Modelo 1

B (Constante)

Error estándar

2,520

1,013

3,432

,015

estandarizados Beta

t

Sig.

2,487

,013

228,024

,000

DISTRIBUCION DE ESTUDIANTES SEGUN EL PAGO POR CONSUMO DE

,972

ENERGIA ELECTRICA a. Variable dependiente: DISTRIBUCION DE ESTUDIANTES SEGUN EL CONSUMO DE ENERGIA ELECTRICA

Y *   0  1 X  2,52  3, 432 X

5.- presente la grafica correspondiente

6.- COMENTE SOBRE EL COEFICIENTE DE DETERMINACION

Resumen del modelo

Modelo 1

R ,972a

R cuadrado

R cuadrado

Error estándar

ajustado

de la estimación

,945

,945

19,104

a. Predictores: (Constante), DISTRIBUCION DE ESTUDIANTES SEGUN EL PAGO POR CONSUMO DE ENERGIA ELECTRICA

Como r = la relación entre las variables es muy alta. NOS PERMITE HACER PRONOSTICOS, CUANDO ESTA ENTRE 0,8 y 1. A.- CUANDO EL PAGO DEPENDE DEL CONSUMO

Y *   0  1 X  B.- CUANDO EL CONSUMO DEPENDE DEL PAGO

Y *  0  1 X  2,751  0, 275150  44,001

COEFICIENTE DE DETERMINACION, DETERMINA LA BONDAD DE AJUSTE Pago = f (consumo, sistema de distribución, ubicación de la vivienda, …) La variable consumo influyen el pago en un 95,1%

REGRESION Y CORRELACION NO LINEAL

Realice un análisis de regresión y correlación lineal y no lineal para determinar el mejor modelo de regresión para las variables consumo de energía eléctrica y pago por consumo de energía eléctrica

Resumen de modelo y estimaciones de parámetro Variable dependiente: DISTRIBUCION DE ESTUDIANTES SEGUN EL PAGO POR CONSUMO DE ENERGIA ELECTRICA Resumen del modelo Ecuación

R cuadrado

F

df1

Estimaciones de parámetro df2

Sig.

Constante

b1

b2

b3

Lineal

,945

51994,914

1

2998

,000

2,751

,275

Logarítmico

,896

25805,942

1

2998

,000

-250,120

58,871

Inverso

,792

11436,046

1

2998

,000

118,929

-10659,528

Cuadrático

,951

28977,235

2

2997

,000

15,675

,154

,000

Cúbico

,955

21271,748

3

2996

,000

-17,364

,620

-,002

Compuesto

,936

43807,338

1

2998

,000

23,739

1,004

Potencia

,955

63833,304

1

2998

,000

,430

,926

S

,914

31763,830

1

2998

,000

4,995

-174,344

Crecimiento

,936

43807,338

1

2998

,000

3,167

,004

Exponencial

,936

43807,338

1

2998

,000

23,739

,004

Logística

,936

43807,338

1

2998

,000

,042

,996

La variable independiente es DISTRIBUCION DE ESTUDIANTES SEGUN EL CONSUMO DE ENERGIA ELECTRICA.

2,629E-6