Nombre del alumno: Sánchez Mendoza Diego
Fecha de entrega: 10/04/2023
Asignatura: Epidemiología y bioestadística
Universidad Del Valle De México
Actividad 10. Solución de problemas
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Solución de problemas de correlación en Epidemiología y Bioestadística, Ejercicios de Estadística
EJERCICIOS DE EPIDEMIOLOGIA Y ESTADISTICA APLICADA A LA SALUD Y PRINCIPALES ENFERMEDADES EN LA SALUD PÚBLICA
Tipo: Ejercicios
2021/2022
1 / 7
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¡Descarga Solución de problemas de correlación en Epidemiología y Bioestadística y más Ejercicios en PDF de Estadística solo en Docsity!
Nombre del alumno: Sánchez Mendoza Diego
Fecha de entrega: 10/04/
Asignatura: Epidemiología y bioestadística
Universidad Del Valle De México
Actividad 10. Solución de problemas
Actividad 10. Solución de problemas
Instrucciones:
- Revisa el material sugerido
- Lee detenidamente los problemas que a continuación se presentan
- Elabora la actividad en el procesador de textos
- Incorpora al inicio del documento una portada que incluya el nombre de la universidad, asignatura, título del trabajo, fecha de entrega y tu nombre 1. Un investigador está interesado en tratar de explicar la variación en las presiones arteriales que ocurren entre los hombres adultos. Con este fin, el investigador reúne datos sobre :
El ejercicio diario promedio , medido en horas ( × 1 )
La edad ( × 2 )
El peso, medido en kg ( × 3 ) para 74 sujetos.
La variable resultante (y) es la presión arterial sistólica. El modelo (ficticio) producido
por estos datos tiene una R^2 de .2106 y es como sigue:
Y = 33.5522 + .1710 × 1 + .1033 × 2 + .4471 × 3
OBJETIVO Determinar los cálculos para la solución de los problemas que se presentan sobre correlación en Estadística aplicada a problemas en salud.
TEMA
Unidad 4. Correlación 4.2 Regresión lineal 4.3 Regresión lineal múltiple
c) ¿Qué significa el valor b 3 = .4471?, argumenta conceptualmente y con tus palabras la respuesta. Cada vez que el sujeto de estudio aumente o disminuya 1kg en su peso, llegaría a ser posible que su presión arterial aumente o disminuya 0. según el caso que se dé, siempre y cuando los valores de b1 y b permanezcan constantes.
d) Pruebe la significancia del modelo
En el modelo ficticio nos dice que el modelo es igual a 0.2106 por lo que al llevar a cabo la significancia en porcentaje nos arroja que desde la siguiente operación: 0.2106(100)= 21.06% dándonos así un resultado bajo.
Muestra la ecuación para determinar el valor de
Presenta la sustitución en la ecuación los parámetros del problema. Realiza las operaciones matemáticas. e) Interpreta con argumentos conceptuales y con tus palabras, el resultado de esta prueba.
En si la correlación lineal que existe entre las variables es poca, ya que lo que nos indica este modelo es que la presión arterial sistólica no se ve afectada tanto por la edad, las horas de ejercicio o el peso del sujeto de estudio, sin embargo podemos observar que se demuestra una significancia muy alejada al 100% teniendo así una significancia de 21.06%.
2. Un investigador interesado en la relación entre el índice de masa corporal (IMC) y el colesterol sérico desea ajustar un modelo de RLS (regresión lineal simple) en el que el colesterol sérico total puede predecirse a partir del IMC con los siguientes datos (utilízalos para responder los planteamientos o incisos que se solicitan):
Colesterol
total
- 165 25. IMC - 155 20. - 141 22. - 228 30. - 190 28. - 155 29. - 132 20. - 170^2 0. - 188 26. - 150 18. - CT (y) IMC (x) SXy (Xi-x)2 (Yi-y) a) Construye un modelo de RLS.
- 165 25.9 - 4.152 2.9929 5.
- 155 20.1 50.468 16. 5649 153.
- 141 22.2 52.008 3.8809 696.
- 228 30.7 395.718 42.6409 3672.
- 190 28 86.558 14.6689 510.
- 155 29.4 - 64.852 27.3529 153.
- 132 20.2 140.538 15.7609 1253.
- 170 20.7 - 9.022 12.0409 6.
- 188 26.3 43.878 4.5369 424.
- 150 18.2 103.878 35.6409 302.
- yi – (a + bxi) = 165 – (58.27 + (4.51 x 25.9) = - 9.8 b) Encuentra los residuales para los primeros 3 sujetos.
- yi – (a + bxi) = 155 – (58.27 + (4.51 x 20.1) = 6.0
- yi – (a + bxi) = 141 – (58.27 + (4.51 x 22.2) = - 17.3
α= 0.05 / 2 = 0.02 5
Grados de libertad: n-2: 10-2= 8
Podemos observar que la tc es igual a 2.30 6
Se debe de realizar la suma para poder así sacar los valores críticos
A+3.680= 8.
4.51 – 3.680= 0.
Al tener los valores 0.83; 8.19 nos indica que la tc está en el rango de los valores críticos determinando de esta manera que no hay correlación entre variables aceptando de esta manera la hipótesis nula.