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  • Pregunta: Un constructor de bienes raíces desea determinar cómo el tamaño de la casa está influenciado por el ingreso familiar, el tamaño de la familia y la educación del cabeza de familia. El tamaño de la casa se mide en cientos de pies cuadrados, los ingresos se miden en miles de dólares y la educación se mide en años. A continuación se muestra una salida de

    Un constructor de bienes raíces desea determinar cómo el tamaño de la casa está influenciado por el ingreso familiar, el tamaño de la familia y la educación del cabeza de familia. El tamaño de la casa se mide en cientos de pies cuadrados, los ingresos se miden en miles de dólares y la educación se mide en años. A continuación se muestra una salida de computadora.

    Estadísticas de regresión

    Múltiples R

    0.865

    R Plaza

    0.748

    R cuadrado ajustado

    0.726

    Error estándar

    5.195

    Observaciones

    50

    ANOVA

    d.f.

    SS

    EM

    F

    Signo F

    Regresión

    3

    3605.7736

    901.4434

    33.4081

    0.0001

    Residual

    46

    1214.2264

    26.9828

    49

    4820.0000

    coef.

    St.Error

    Estadística t

    valor p

    Interceptar

    -1.6335

    5.8078

    -0.281

    0.7798

    Ingresos familiares

    0.4485

    0.1137

    3.9545

    0.0003

    Tamaño de la familia

    4.2615

    0.8062

    5.286

    0.0001

    Educación

    -0.6517

    0.4319

    -1.509

    0.1383

    1) ¿Cuál es el tamaño de casa previsto (en cientos de pies cuadrados) para una persona que gana un ingreso anual de 40 (que se mide en miles de dólares), tiene un tamaño de familia de 4 y tiene 13 años de educación?

    Seleccione uno:

    a. 2.42

    b. 162.15

    C. 19.20

    d. 24.88

    mi. 7.16

    2) Realice una prueba para ver si el modelo de regresión lineal múltiple parece razonable en general con un nivel de significación del 1 %. La prueba revelaría que…

    Seleccione uno:

    a. El modelo es razonable

    b. El modelo no es razonable

    C. No hay suficiente información para sacar una conclusión.

    3) Con un nivel de significación del 1 %, ¿cuál de las siguientes variables se puede eliminar sin dañar significativamente el modelo?

    Seleccione uno:

    a. Ingresos familiares

    b. Tamaño de la familia

    C. Educación

    d. Tanto el ingreso familiar como el tamaño de la familia

    mi. Ninguno

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    Esta es la mejor manera de resolver el problema.
    Solución

    Formemos la ecuación de regresión a partir de los resultados de los datos. Tamaño = -1,633+ 0,4485*Ingreso familiar + 4,2615*Tamaño familiar - 0,6517

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