Unos pticologos están interesados en conocer si hay relaciön entre la edad de los cónyuges por lo que al azar le preguntan a 15 parejas su edad (en años) obteniendo la información mostrada en la tabla. \begin{tabular}{|c|c|c|} \hline Pareja & Cónyuge \( 1(x) \) & Coinyuge \( 2(y) \) \\ \hline 1 & 40 & 48 \\ \hline 2 & 38 & 40 \\ \hline 3 & 38 & 51 \\ \hline 4 & 40 & 50 \\ \hline 5 & 28 & 34 \\ \hline 5 & 25 & 41 \\ \hline 7 & 30 & 41 \\ \hline 8 & 30 & 64 \\ \hline 9 & 44 & 52 \\ \hline 10 & 74 & 80 \\ \hline 11 & 18 & 22 \\ \hline 12 & 20 & 26 \\ \hline 13 & 20 & 22 \\ \hline 14 & 18 & 25 \\ \hline 15 & 23 & 27 \\ \hline 16 & 23 & 35 \\ \hline \end{tabular} Considerando la información dada calcula: a) Da la recta de regresión estimada, la gráfica de la recta de regresión, los residuos, la recta de pronósticos y el coeficiente de determinación con su respectivo análisis en Excel. b) Realiza una predicción de las edades del cónyuge 2 considerando las edades 80,20 y 50 . c) ¿Establecen los datos dados que la edad del cónyuge 1 están relacionadas con la edad del cónyuge 2? con \( \alpha=0,1 \) d) Da los intervalos de confianza para \( \beta_{1} \) con \( \alpha=0,1 \) e) Da el análisis correspondiente en \( R \) y compara los resultado.
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The following data reflect information taken from 17 U.S. Naval hospitals at various sites around the world. The regressors are workload variables, that is, items that result in the need for personnel in a hospital installation. A brief description of the variables is as follows: $$ \begin{aligned} y &=\text { monthly labor-hours, } \\ x_{1} &=\text { average daily patient load, } \end{aligned} $$ $x_{2}=$ monthly X-ray exposures, $x_{3}=$ monthly occupied bed-days, $x_{4}=$ eligible population in the area/ $1000,$ $x_{5}=$ average length of patient's stay, in days.\begin{tabular}{rrrrrrr} Site & $\boldsymbol{x}_{1}$ & $\boldsymbol{x}_{2}$ & $\boldsymbol{x}_{3}$ & $\boldsymbol{x}_{4}$ & $\boldsymbol{x}_{5}$ & $\boldsymbol{y}$ \\ \hline 1 & 15.57 & 2463 & 472.92 & 18.0 & 4.45 & 566.52 \\ 2 & 44.02 & 2048 & 1339.75 & 9.5 & 6.92 & 696.82 \\ 3 & 20.42 & 3940 & 620.25 & 12.8 & 4.28 & 1033.15 \\ 4 & 18.74 & 6505 & 568.33 & 36.7 & 3.90 & 1003.62 \\ 5 & 49.20 & 5723 & 1497.60 & 35.7 & 5.50 & 1611.37 \\ 6 & 44.92 & 11520 & 1365.83 & 24.0 & 4.60 & 1613.27 \\ 7 & 55.48 & 5779 & 1687.00 & 43.3 & 5.62 & 1854.17 \\ 8 & 59.28 & 5969 & 1639.92 & 46.7 & 5.15 & 2160.55 \\ 9 & 94.39 & 8461 & 2872.33 & 78.7 & 6.18 & 2305.58 \\ 10 & 128.02 & 20106 & 3655.08 & 180.5 & 6.15 & 3503.93 \\ 11 & 96.00 & 13313 & 2912.00 & 60.9 & 5.88 & 3571.59 \\ 12 & 131.42 & 10771 & 3921.00 & 103.7 & 4.88 & 3741.40 \\ 13 & 127.21 & 15543 & 3865.67 & 126.8 & 5.50 & 4026.52 \\ 14 & 252.90 & 36194 & 7684.10 & 157.7 & 7.00 & 10343.81 \\ 15 & 409.20 & 34703 & 12446.33 & 169.4 & 10.75 & 11732.17 \\ 16 & 463.70 & 39204 & 14098.40 & 331.4 & 7.05 & 15414.94 \\ 17 & 510.22 & 86533 & 15524.00 & 371.6 & 6.35 & 18854.45 \end{tabular} goal here estimate The goal here is to produce an empirical equation that will estimate (or predict) Naval hospitals. Estimate the multiple linear regression equaltion $$ \begin{array}{l} \mu_{Y \mid x_{1}, x_{2}, x_{3}, x_{4}, x_{5}} \\ \quad=00+\beta_{1} x_{1}+\beta_{2} x_{2}+\beta_{3} x_{3}+\beta_{4} x_{1}+\beta_{5} x_{5} \end{array} $$
Multiple Linear Regression and Certain Nonlinear Regression Models
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