Hoja1UBICACINNRO DE TRANSMISIONES(X)VENTAS DE SABADO A DOMINGO (Y)(x-X)(y-Y)(x-X)(y-Y)Providence4150-20Springfield28-2-918New Haven521144Boston6242714Hatford317-100total2085total36media417desviacion1.58113883016.123724357n 55a. variable dependiente:Ventas de sabado a domingo (Y)b. diagrama de dispercion:El diagrama de dispersion muestra en forma grafica que a mayor transmisionesmayor es la venta de sabados a domingos.c. coeficiente de correlacion:r=0.9295160031correlacion positiva fuerted. coeficiente de determinacion:r^2=0.86486.4%De acuerdo al coeficiente de determinacion se puede decir que el 86.4%de la variacion en las ventas de sabado a domingose explica o contabiliza porla variacion en el numero de transmisiones.

Hoja2numero de ensambladores (X)Produccion en una hora (Y)(x-X)(y-Y)(x-X)(y-Y)215-1-99425111110-2-142854021632330060total15120total70promedio324desviacion1.581138830111.9373363863n55a. diagrama de dispercion:Este digrama de dispercion nos muestra en forma grafica que en cuanto tenemos mas ensambladores habra una mayor produccion por hora, aunque como se puede notar con 4 ensambladores la produccion baja en 5.b. Con el diagrama de dispercion parece haber alguna relacion entre la variables.De acuerdo al grafico la variable independiente y dependiente parecen teneruna relacion positiva aun que no todos los puntos se encuentran en una recta.c. Coeficiente de correlacion :r=0.9271726499correlacion positiva fuerted. Coeficiente de determinacion:r^2=0.859649185.96%De acuerdo al coeficiente de determinacion se puede decir que el 85.96%de la variacion en la produccion por hora se explica o contabiliza porla variacion en el numero de ensambladores.

Hoja3HIPOTESIS:H0:p 0H1:p > 0NUMERO DE MUESTRAn=15COEFICIENTE DE CORRELACIONr=-0.46NIVEL DE SIGNIFICANCIAns=0.0595%REALIZAMOS LA PRUEBA " t " PARA EL COEFICIENTE DE CORRELACIONt=-1.8679110877

REGLA DE DECISINgl=13-2.16-1.86791108772.16COMO PODEMOS VER LA PRUEBA "t" CAE DENTRO DEL AREEA DE ACEPTACIONPOR LO TANTO SE ACPETA LA PRUEBA DE HIPOTESIS H0 : p 0ESTO QUIERE DECIR QUE LA CORRELACION DE LA POBLACION ES MAYOR O IGUAL QUE CERO (0)RESPONDIENDO A LA PREGUNTA : NO SE PUEDE CONCLUIR QUE LA CORRELACION EN LA POBLACION SEA MENOR QUE CERO.

HAY UNA ASOCIACION POSITIVA ENTRE LAS VARIABLES DEBIDO A QUE " r " ES DIFERENTE DE 0ASI COMO TAMBIEN EXISTE UNA CORRELACION NEGATIVA DEBIL.r = -0.46

Hoja4HIPOTESIS:H0:P > 0H1:P 0NUMERO DE MUESTRAn=20COEFICIENTE DE CORRELACIONr=0.78NIVEL DE SIGNIFICANCIAns=0.0199%REALIZAMOS LA PRUEBA "t" PARA EL COEFICIENTE DE CORRELACIONt=5.2882199921REGLA DE DECISIONgl=18-2.8782.8785.2882199921COMO SE PUEDE NOTAR EN LA GRAFICA LA PRUEBA "t" CAE FUERA DEL AREA DE ACPETACIONPOR LO TANTO SE RECHAZA LA HIPOTESIS NULA H0: p > 0 ; EN CONCLUSION SE PODRIA CONCLUIRQUE LA CORRELACION EN LA POBLACION NO SERIA MAYOR QUE CERO (0)HAY UNA ASOCIACION POSITIVA ENTRE LAS VARIABLES DEBIDO A QUE " r " ES DIFERENTE DE 0ASI COMO TAMBIEN EXISTE UNA CORRELACION POSITIVA FUERTEr = 0.78

Hoja5XY(x-X)(y-Y)(x-X)(y-Y) 5130.1252.3750.296875-2.3254714299315-1.8754.375-8.2031251.1595585102671.125-3.625-4.078125-4.0679863999312-1.8751.375-2.5781251.1595585102413-0.8752.375-2.078125-0.5829564598411-0.8750.375-0.328125-0.5829564598691.125-1.625-1.828125-4.0679863999853.125-5.625-17.578125-7.5530163401total3985TOTAL-36.375media4.87510.625desviacion1.72688820053.3779748794n88COEFICIENTE DE CORRELACION "r"r=-0.8908084425ECUACION DE REGRESION LINEALY=6.3871034204+-1.7425149701(X)PENDIENDE DE LA RECTA DE REGRESIONb=-1.7425149701INTERSECCION CON EL EJE Ya=6.3871034204PARA CUANDO X = 7 Y=-5.81050137

Hoja6NUMERO DE HABITACIONES (X)KILOWATTS-HORA (Y)(x-X)(y-Y)(x-X)(y-Y)1292.91.64.648.193471079797-0.1-0.40.046.193471079714104.92.612.749.526804413165-3.1-2.47.444.19347107971080.90.60.546.860137746486-1.1-1.41.545.52680441311080.90.60.546.860137746410100.92.62.346.860137746454-4.1-3.413.943.526804413177-2.1-0.40.844.8601377464TOTAL9174TOTAL44.6MEDIA9.17.4DESVIACION2.72641400622.0110804172n1010COEFICIENTE DE CORRELACION "r"r=0.9037974424ECUACION DE REGRESION LINEALY=0.1934710797+0.6666666667(X)PENDIENDE DE LA RECTA DE REGRESIONb=0.6666666667INTERSECCION CON EL EJE Ya=0.1934710797PARA UNA CASA DE 6 HABITACIONES X= 6Y=4.1934710797POR UNA CASA DE 6 HABITACIONES SE USA 4.1934710797KILOWATTS - HORA