Estadística. Serie Schaum- 4ta edición - Murray R. Spiegel.pdf (1)

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534 RESPUESTAS A LOS PROBLEMAS SUPLEMENTARIOSEXCELPrice Bedrooms Baths SUMMARYOUTPUT165 3 2200 3 3 Regression Statistics225 4 3 Multiple R 0.877519262180 2 3 R Square 0.770040055202 4 2 Adjusted R Square 0.704337213250 4 4 Standard Error 25.62718211275 3 4 Observations 10300 5 3 Coefficients155 2 2 Intercept 32.94827586230 4 4 Bedrooms 28.64655172Baths 29.28448276MINITABAnálisis de regresión: precio contra recámaras, bañosThe regression equation isPrice ¼ 32.9 þ 28.6 Bedrooms þ 29.3 BathsR-Sq ¼ 77.0% R-Sq(adj) ¼ 70.4%SASRoot MSE 25.62718 R-Square 0.7700Dependent Mean 218.20000 Adj R-Sq 0.7043Coeff Var 11.74481Parameter EstimatesParameter StandardVariable Label DF Estimate Error t Value Pr 4 |t|Intercept Intercept 1 32.94828 39.24247 0.84 0.4289Bedrooms Bedrooms 1 28.64655 9.21547 3.11 0.0171Baths Baths 1 29.28448 10.90389 2.69 0.0313SPSSCoeficientes sinestandarizarCoeficientes aCoeficientesestandarizadosModelo B Error estándar Beta t Sig.1 (Constante)RecámarasBañosa Variable dependiente: Precio32.94828.64729.28439.2429.21510.904.587.507.8403.1092.686.429.017.031
RESPUESTAS A LOS PROBLEMAS SUPLEMENTARIOS 53515.31 3.12.STATISTIXStatistix 8.0Unweighted Least Squares Linear Regression of PricePredictorVariables Coefficients Std Error T P VIFConstant 32.9483 39.2425 0.84 0.4289Bedrooms 28.6466 9.21547 3.11 0.0171 1.1Baths 29.2845 10.9039 2.69 0.0313 1.1R-Squared 0.7700Estimated Price = 32.9 + 28.6(5) + 29.3(4) = 293.1 thousand.15.32 a) 5.883; b) 0.6882.15.33 0.9927.15.34 a) 0.7567; b) 0.7255; c) 0.6710.15.37 Se usa la secuencia “Statistics ⇒ Linear models ⇒ Partial Correlations”. Se llena la siguiente ventana de diálogocomo se muestra.Se obtienen los resultados siguientes.Statistix 8.0Partial Correlations with X1Controlled for X3X2 0.5950
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