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Un análisis estadístico detallado de los precios de diferentes marcas y modelos de automóviles, incluyendo la identificación de la marca más cara, el cálculo de intervalos de confianza para los precios medios, contrastes de hipótesis para comparar los precios entre marcas y tipos de combustible, y el desarrollo de un modelo de regresión lineal para estimar el precio en función de variables como la capacidad del motor, los caballos de potencia, la longitud y el peso del vehículo. El análisis se realiza utilizando herramientas estadísticas como excel, lo que permite extraer conclusiones relevantes sobre los factores que influyen en el precio de los automóviles.
Tipo: Resúmenes
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I. A partir de los datos que se brindan responda las siguientes cuestiones:
1. Investigue que marca de coche es la más cara. Justifique la respuesta. b.
Est e pre cio ele vad o se just ific a pri nci pal me nte por las sig uie nte s car act erís tica s: 2.Mo tor pot ent e: Mo tor de 8 cili ndr os con 30
cos en coc hes de lujo .
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1. Calcule un intervalo de confianza para la media del precio ajustado a la inflación para cada marca. Para llevar a cabo el análisis, se clasificaron los datos por tipo de marca y sus respectivos precios ajustados por inflación. Esto permitió calcular el intervalo de confianza para la media del precio ajustado para cada fabricante Es importante señalar que se utilizó un nivel de confianza del 95% para cada intervalo de confianza, lo que corresponde a un nivel de insignificancia del 0.05.
Una vez realizados los cálculos estadísticos, se puede determinar que se rechaza la hipótesis nula a favor de la hipótesis alternativa, con un nivel de confianza del 95%, que el valor de los coches de gasolina de la marca Mercedes Benz es mayor al valor de los coches de diésel de la misma marca.
3. Desarrolle un modelo de regresión lineal que permita estimar la variable precio_inflacion a partir de las variables capacidad_motor, caballos_potencia, longitud y peso. ¿Cuál de las variables analizadas explica mejor el precio?
Para llevar a cabo el modelo de regresión lineal con el propósito de estimar la variable de precio/inflación a partir de las variables mencionadas y así determinar cuál de ellas explica mejor el precio, seguimos estos pasos: ● Identificamos las variables: ○ Variable dependiente: precio/inflación ○ Predictores: capacidad motora, caballos de potencia, longitud y peso.
