Prueba para la Bondad de ajuste Validación de Modelo

1. Prueba para la Bondad de ajuste Validación de Modelo Integrantes LERBY ARTEAGA FREDDY ARENAS CARLOS ARIZA LUIS MORENO REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE LA FUERZA ARMADA (UNEFA) NUCLEO ZULIA

2. Prueba para la Bondad de ajuste Las pruebas de bondad de ajuste tienen por objetivo determinar si los datos se ajustan a una determinada distribución, esta distribución puede estar completamente especificada (hipótesis simple) o perteneciente a una clase paramétrica (hipótesis compuesta). La prueba de bondad de ajuste se aplica en diseños de investigación en los que se estudia a un único grupo. La prueba compara la distribución de frecuencias observada (Fo) de una variable usualmente cualitativa, pero que también puede ser cuantitativa, con la distribución de frecuencias de la misma variable medida en un grupo de referencia.

3. Prueba para la Bondad de ajuste • Hipótesis estadística nula: Ho: Fo = Fe • Hipótesis estadística alterna: Ha: Fo ≠ Fe El procedimiento de la prueba incluye el cálculo de la medida de resumen llamada Chi cuadrada. El rechazo del Ho ocurre cuando el valor calculado con los datos resulta mayor que el valor crítico de dicha medida contenido en una tabla llamada Valores Críticos de Chi cuadrada.

4. Prueba para la Bondad de ajuste En el caso de que el valor de Chi cuadrada calculada sea igual o menor al de Chi cuadrada crítica se dice que no se rechaza al Ho y, por tanto, se concluye que la Fo es semejante a la Fe. En otras palabras, se dice que ambas distribuciones se ajustan bien; de ahí el nombre de la prueba: bondad de ajuste. Se propone que el número de defectos en las tarjetas de circuito impreso sigue una distribución Poisson. Se reúne una muestra aleatoria de 60 tarjetas de circuito impreso y se observa el número de defectos. Los resultados obtenidos son los siguientes:

5. Prueba para la Bondad de ajuste Una moneda fue lanzada al aire 1000 series, de 5 veces cada serie y se observó el número de caras de cada serie. El número de series en los que se presentaron 0, 1, 1, 3, 4 y 5 caras se muestra en la siguiente tabla.

6. Prueba para la Bondad de ajuste

7. Prueba para la Bondad de ajuste

8. Prueba para la Bondad de ajuste

9. Validación de modelos Validación es el proceso de comprobar que los resultados aportados por el modelo para las variables de salida y de estado no son muy diferentes a los medidos en la realidad. Existen diferentes índices que permiten cuantificar el grado de ajuste entre los datos medidos y los resultados del modelo. Coeficiente de determinación r2, es decir el cuadrado del Coeficiente de correlación El problema estadístico se convierte en que dado un conjunto de datos hipotéticamente relacionados entre sí ¿cómo evidenciar esa relación? Desarrollar un modelo que permita ser posible validar con determinada certeza el valor de una variable dependiente con respecto a otra relacionada Y=f(x)

10. Diagrama de Dispersión Es la representación gráfica de las observaciones de las variables aparente o hipotéticamente relacionadas, con el objeto de evidenciar tal relación. Por ejemplo

11. El ajuste de la curva es el procedimiento de hallar una curva que represente lo más eficazmente posible la distribución de los datos El objeto es determinar la ecuación de la curva que represente la menos desviación posible del conjunto de datos considerado. A estos efectos el procedimiento de mínimos cuadrados, es la técnica matemática de análisis numérico que permite encontrar la función que mejor se aproxime al conjunto de datos siguiendo el criterio del menor error cuadrático. Se trata de minimizar la suma de los cuadrados entre los puntos generados por la función y los correspondientes en los datos

12. Regresión y regresión lineal simple Se llama Regresión a la media de la distribución de una variable (dependiente) con respecto a un valor determinado de otra (independiente). Es el proceso de ajustar una recta a un conjunto de datos cuya dispersión sugiere este tipo de síntesis matemática. El modelo puede representarse como: Donde: Yᵢ= variable dependiente β0=intersección con el eje de las ordenadas β1=pendiente real de la población Xᵢ=la variable independiente ἑᵢ=error aleatorio en Y para la observación ᵢ El método de mínimos cuadrados nos permite determinar, dentro de estas premisas, la ecuación bajo el siguiente modelo general:

13. Las ecuaciones normales de la regresión lineal Resolviendo el sistema se obtiene

14. Donde ambas medias son las correspondientes al conjunto de datos dado. Si obtenemos la razón de la variación explicada a la variación total podremos calcular el porcentaje de la variación explicada por el modelo de regresión y por tanto una medida de cuán confiable es el modelo. Esta medida se define como:

15. La variación explicada representa la diferencia entre la media de Y y Yest;. La variación no explicada representa la parte de la variación no explicada por la regresión y está basada en la diferencia entre el valor observado Yi y el valor de Yest; el valor predicho por la recta de regresión para un Xi dado. Es claro que: • Vtotal=Vexp - Vnexp • Vtotal=variación total Considerando: • Vexp=Variación explicada • Vnexp=Variación no explicada

16. Expresadas matemáticamente con los siguientes ecuaciones Variación total Variación no explicada Variación explicada

17. Ejercicio I A partir de esta data, se construye un gráfico de dispersión con el objeto de determinar a grandes rasgos si su hipótesis es válida:

18. Ejercicio I El contador de costos de una empresa de construcción tiene el problema de estimar los costos de construcción para viviendas unifamiliares en el próximo año, para asignar los posibles precios. Tiene a mano los registros de todas las viviendas construidas en el último año. Por experiencia supone como razonable la hipótesis que el costo de la construcción está relacionado con el tamaño de la parcela: (Y) decide tomar una muestra aleatoria de 12 casas, según tabla a continuación:

19. El gráfico demuestra que la hipótesis es más que razonablemente valida, por lo proceda a construir una recta de regresión y obtener así su modelo.

21. Ya que aplicando esta formula obtenemos b1 b1=0,90 b0=50.610 Ya aplicada esta formula se obtiene los siguiente resultados

22. Ῡi=50.6+(0.90*500)=500.6 Ῡi=50.6+(0.90*700)=680.6 Ῡi=50.6+(0.901000)=950.6 Ῡi=50.6+(0.90*1000)=950.6 Ῡi=50.6+(0.90*1200)=1130.6 Ῡi=50.6+(0.90*2000)=1850.6 Ῡi=50.6+(0.90*2200)=2030.6 Ῡi=50.6+(0.90*1500)=1400.6 Ῡi=50.6+(0.90*3000)=2750.6 Ῡi=50.6+(0.90*4000)=3650.6 Ῡi=50.6+(0.90*1200)=1130.6 Ῡ i=50.6+(0.90*1500)=1400.6 i= b0+ b1* X i b1=0,90 b0=50.610 Ya habiendo obtenido b1 y b0 procedemos a buscar a Y estimada utilizando la siguiente formula

24. Variación total Vtotal = 2305.66 Variación no explicada Ojo: Esta no se hace solo nos piden r2 = Vexp/Vtotal Variación explicada Vexp = - 30944.63 = - 13.42 r2 = - 13.42 = r2=

25. Ejercicio II • Se desea estimar los costos para la construcción de un apartamento, para determinar los posibles precios, tomando en cuenta la relación costo-tamaño se decide tomar una muestra aleatoria de 7 expresada según la tabla a continuación

26. Ejercicio II • El gráfico demuestra que la hipótesis es más que razonablemente valida, por lo proceda a construir una recta de regresión y obtener así su modelo. • Luego se obtienen los valores de la tabla de acuerdo a cada uno de ellos

27. Ejercicio II

28. Ejercicio II Ojo: No da el resultado hubo un error en la media se toma con N=7 Al momento de aplicar la formula se obtiene los siguiente resultados: b1=0.0008 b0=53.79 Ya habiendo obtenido b1 y b0 procedemos a buscar a Y estimada utilizando la siguiente formula

29. Ejercicio II Ya habiendo obtenido b1 y b0 procedemos a buscar a Y estimada utilizando la siguiente formula: Ῡi= b0+ b1* X I Ῡi=53.79+(0.0008*2000)=55.4 Ῡi=53.79+(0.0008*1500)=54.0 Ῡi=53.79+(0.0008*4000)=56.0 Ῡi=53.79+(0.0008*3000)=56.2 Ῡi=53.79+(0.0008*5000)=57.8 Ῡi=53.79+(0.0008*2500)=55.8 Ῡi=53.79+(0.0008*4500)=57.4

30. Ejercicio II Igualmente puede observarse que en la estimación la mitad de los datos calculados están muy cercanos al dato observado

31. Ejercicio II Vtotal=143013.223 Vnexp=30920.61 Vexp= 90264.91 =0.631 r2=0.631 = r2 =

32. Gracias