Estadística III (Otoño 2006)

Tarea 6 (29/11/06)

1.

Suponga que una compañía grande de productos para el consumidor desea medir la efectividad de varios tipos de medios de publicidad para promover sus productos. Específicamente se van a considerar dos medios de publicidad: publicidad en radio y televisión y publicidad en periódicos (incluyendo el costo de los cupones de descuento). Se seleccionó una muestra de 22 ciudades con poblaciones más o menos iguales para el periodo de prueba de un mes. Se asigna un nivel de gasto específico a cada ciudad en radio y televisión, y en periódicos. Se registraron las ventas de productos (en miles de dólares) y los niveles de gasto durante el mes de prueba con los siguientes resultados:

Ciudad
Ventas
(miles de dólares)
Publicidad en radio y televisión
(miles de dólares)

Publicidad en periódicos
(miles de dólares)

1
973
0
40
2
1,119
0
40
3
875
25
25
4
625
25
25
5
910
30
30
6
971
30
30
7
931
35
35
8
1,177
35
35
9
882
40
25
10
982
40
25
11
1,628
45
45
12
1,577
45
45
13
1,044
50
0
14
914
50
0
15
1,329
55
25
16
1,330
55
25
17
1,405
60
30
18
1,436
60
30
19
1,521
65
35
20
1,741
65
35
21
1,866
70
40
22
1,717
70
40

ADRADTV.TXT

Con base en los resultados obtenidos:
a. Establezca la ecuación de regresión múltiple.
b.

Interprete el significado de las pendientes en este problema.

c.

Pronostique las ventas promedio para una ciudad donde la publicidad en radio y televisión es de 20,000 dólares y en periódicos de 20,000 dólares.

d. Calcule el coeficiente de determinación múltiple e interprete su significado.
e. Calcule el coeficiente de determinación ajustado.

   
2.

El director de operaciones de transmisión de una estación de televisión desea estudiar el aspecto de las "horas en espera" en las que los artistas gráficos sindicalizados se les paga pero no realizan actividades. Las variables a considerar son:

Horas en espera (Y): número total de horas en espera por semana.
Personal presente total (X1): total semanal de días-persona los 7 días de la semana.
Horas remotas (X2): número total de horas trabajadas por empleados fuera de la planta central.

Los resultados para un periodo de 26 semanas son:

Semana
Horas en espera
Personal presente
Horas remotas
1
245
338
414
2
177
333
598
3
271
358
656
4
211
372
631
5
196
339
528
6
135
289
409
7
195
334
382
8
118
293
399
9
116
325
343
10
147
311
338
11
154
304
353
12
146
312
289
13
115
283
388
14
161
307
402
15
274
322
151
16
245
335
228
17
201
350
271
18
183
339
440
19
237
327
475
20
175
328
347
21
152
319
449
22
188
325
336
23
188
322
267
24
197
317
235
25
261
315
164
26
232
331
270

STANDBY.TXT

Con base en los resultados obtenidos:
a. Establezca el modelo de regresión múltiple.
b.

Interprete el significado de las pendientes en este problema.

c.

Pronostique las horas en espera promedio para una semana en la que el personal presente total es 310 días-persona y las horas remotas son 400.

d. Calcule el coeficiente de determinación múltiple e interprete su significado.
e. Calcule el coeficiente de determinación ajustado.

   
3.

Suponga que una organización de consumidores desea desarrollar un modelo para predecir el rendimiento de la gasolina de un automóvil, medido en la cantidad de millas recorridas [millas por galón (mpg)] de acuerdo a los caballos de fuerza del motor y el peso del auto. Se seleccionó una muestra de 50 modelos recientes con los siguientes resultados:

Mpg
Caballos de fuerza
Peso
43.1
48
1,985
19.9
110
3,365
19.2
105
3,535
17.7
165
3,445
18.1
139
3,205
20.3
103
2,830
21.5
115
3,245
16.9
155
4,360
15.5
142
4,054
18.5
150
3,940
27.2
71
3,190
41.5
76
2,144
46.6
65
2,110
23.7
100
2,420
27.2
84
2,490
39.1
58
1,755
28.0
88
2,605
24.0
92
2,865
20.2
139
3,570
20.5
95
3,155
28.0
90
2,678
34.7
63
2,215
36.1
66
1,800
35.7
80
1,915
20.2
85
2,965
23.9
90
3,420
29.9
65
2,380
30.4
67
3,250
36.0
74
1,980
22.6
110
2,800
36.4
67
2,950
27.5
95
2,560
33.7
75
2,210
44.6
67
1,850
32.9
100
2,615
38.0
67
1,965
24.2
120
2,930
38.1
60
1,968
39.4
70
2,070
25.4
116
2,900
31.3
75
2,542
34.1
68
1,985
34.0
88
2,395
31.0
82
2,720
27.4
80
2,670
22.3
88
2,890
28.0
79
2,625
17.6
85
3,465
34.4
65
3,465
20.6
105
3,380

AUTO.TXT

Con base en los resultados obtenidos:
a. Establezca la ecuación de regresión múltiple.
b.

Interprete el significado de las pendientes en este problema.

c.

Pronostique las millas promedio por galón para un auto que tiene 60 caballos de fuerza y pesa 2,000 libras.

d. Compare el coeficiente de determinación múltiple e interprete su significado.
e. Calcule el coeficiente de determinación ajustado.

 

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