Omitir e ir al contenidoIr a la página de accesibilidadMenú de atajos de teclado
Logo de OpenStax

Recuerde el ejemplo del tercer examen o examen final.

Examinamos el diagrama de dispersión y mostramos que el coeficiente de correlación es significativo. Hallamos la ecuación de la línea de mejor ajuste para la calificación del examen final como una función de la calificación del tercer examen. Ahora podemos utilizar la línea de regresión por mínimos cuadrados para la predicción.

Suponga que quiere estimar, o predecir, la calificación media del examen final de los estudiantes de Estadística que obtuvieron 73 en el tercer examen. Las calificaciones del examen (valores x) oscilan entre 65 y 75. Dado que 73 está entre los valores de x 65 y 75, sustituya x = 73 en la ecuación. Entonces:

y ^ =173,51+4,83(73)=179,08 y ^ =173,51+4,83(73)=179,08

Predecimos que los estudiantes de Estadística que obtienen una calificación de 73 en el tercer examen obtendrán una calificación de 179,08 en el examen final, en promedio.

Ejemplo 12.11

Recuerde el ejemplo del tercer examen o examen final.

Translation missing: es.problem

a. ¿Cuál sería la calificación del examen final de un estudiante que ha obtenido 66 en el tercer examen?

b. ¿Cuál sería la calificación del examen final de un estudiante que ha obtenido 90 en el tercer examen?

Inténtelo 12.11

Se recopilan datos sobre la relación entre el número de horas semanales de práctica de un instrumento musical y las puntuaciones en un examen de Matemáticas. La línea de mejor ajuste es la siguiente:

ŷ = 72,5 + 2,8x
¿Cuál predeciría que sería la puntuación en un examen de Matemáticas de un estudiante que practica un instrumento musical durante cinco horas a la semana?

Cita/Atribución

Este libro no puede ser utilizado en la formación de grandes modelos de lenguaje ni incorporado de otra manera en grandes modelos de lenguaje u ofertas de IA generativa sin el permiso de OpenStax.

¿Desea citar, compartir o modificar este libro? Este libro utiliza la Creative Commons Attribution License y debe atribuir a OpenStax.

Información de atribución
  • Si redistribuye todo o parte de este libro en formato impreso, debe incluir en cada página física la siguiente atribución:
    Acceso gratis en https://openstax.org/books/introducci%C3%B3n-estad%C3%ADstica/pages/1-introduccion
  • Si redistribuye todo o parte de este libro en formato digital, debe incluir en cada vista de la página digital la siguiente atribución:
    Acceso gratuito en https://openstax.org/books/introducci%C3%B3n-estad%C3%ADstica/pages/1-introduccion
Información sobre citas

© 28 ene. 2022 OpenStax. El contenido de los libros de texto que produce OpenStax tiene una licencia de Creative Commons Attribution License . El nombre de OpenStax, el logotipo de OpenStax, las portadas de libros de OpenStax, el nombre de OpenStax CNX y el logotipo de OpenStax CNX no están sujetos a la licencia de Creative Commons y no se pueden reproducir sin el previo y expreso consentimiento por escrito de Rice University.