Modelos de Costo Total Lineal, Cuadratico y Cubico
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FUNCIÓN DE COSTO TOTAL (CT) LINEAL
CT= 166.4667 + 19.93333 PROD
a) Pt1 = 0.0000
Hp: β1 = 0 [CF Pob ]
Ha: β1 ≠ 0 [CF Prob ]
ANALISIS: Se acepta la Hp y se acepta que exista la población plateada por la Ha.
b) Pt1 = 0.0002
Hp: β2 = 0 [m ]
Ha: β2 ≠ 0 [m ]
ANALISIS: Se rechaza la hipótesis planteada y se acepta la Ha.
c) PF = 0.000188
Hp: β2 = CT
Ha: β2 ≠ CT
ANALISIS: Se acepta la hipótesis alternativa en la que acepta que exista el Costo Total, por ende se rechaza la hipótesis alternativa.
d) DW = 0.715725 K´= 2 – 1 = 1 y n=10 Usar la tabla de Durbin Watson:
2 =0.840890
A- 2 = 0.821002
82.1%
EXPLICADA:PROD
17.9%
NO EXPLICADA
G. Adm., Subsidios, etc.
AK = 9.668005
SHAW = 9.728522
FUNCIÓN DE COSTO TOTAL (CT) CUADRÁTICA
CT=222.3833-8.025000 PROD+2.542667 PROD2
a) Pt1 = 0.0000
Hp: β1 = 0 [CF Pob ]
Ha: β1 ≠ 0 [CF Prob ]
ANALISIS: Se rechaza la Hp y se acepta que existe el CF poblacional, planteado por la Ha, existe.
b) Pt2 = 0.4403
Hp: β2 = 0 [m pob ]
Ha: β2 ≠ 0 [m pob ]
ANALISIS: Se acepta la hipótesis planteada y se comprueba que no existe la m pob.
c) Pt3 = 0.0022
Hp: β3 = 0 [m ]
Ha: β3 ≠ 0 [m ]
ANALISIS: Se rechaza la hipótesis planteada y se acepta la Ha.
d) PF = 0.000098
Hp: CT
Ha: CT
ANALISIS: Se acepta la hipótesis alternativa en la que acepta que exista el Costo Total, por ende se rechaza la hipótesis alternativa.
e) DW = 0 1.038487. K´= 3 – 1 = 2 y n=10 Usar la tabla de Durbin Watson:
2 = 0.928389A- 2
= 0.907928
90.79%EXPLICADA
PROD PROD^2 PROD ^3
9.21%NO EXPLICADA
G. Adm., Subsidios, etc.
AK = 9.069668
SHAW = 9.160444
FUNCIÓN DE COSTO TOTAL (CT) CÚBICA
CT=141,7667+63,47766 PROD-12,96154 PROD2 +0.939588 PROD3
a) Pt1 = 0.0000
Hp: β1 = 0 [CF Pob ]
Ha: β1 ≠ 0 [CF Prob ]
ANALISIS: Se rechaza la Hp y se acepta que existe el CF poblacional, planteado por la Ha, existe.
b) Pt2 = 0.0000
Hp: β2 = 0 [m pob ]
Ha: β2 ≠ 0 [m pob ]
ANALISIS: Se rechaza la hipótesis planteada y se acepta la Ha.
c) Pt3 = 0.0000
Hp: β3 = 0 [m ]
Ha: β3 ≠ 0 [m ]
ANALISIS: Se rechaza la hipótesis planteada y se acepta la Ha.
d) Pt4 = 0.0000
Hp: β4 = 0 [m ]
Ha: β4 ≠ 0 [m ]
ANALISIS: Se rechaza la hipótesis planteada y se acepta la Ha.
e) PF = 0.0000
Hp: CT
Ha: CT
ANALISIS: Se rechaza la hipótesis alternativa en la que se acepta que existe el CT.
f) DW =2,700212 k’ = 4-1=3 y n = 10 entonces usamos la tabla de Durbin Watson:
2 = 0.9983392= 0.997509
DW= 2.700212
99.7%
EXPLICADAPROD PROD2
PROD3
NO EXPLICADA
0.3%
G. Adm., Subsidios, etc.
Ak = 5.505730Schwarz = 5.626764
CONCLUSIÓN Según el coeficiente R2 ajustado el modelo que tiene mayor explicación de sus variables al 99.7% es la función de costo total cúbica y también según los coeficientes Akaike y
Schwarz el que tenga menor valor con respecto a estos coeficientes es la función de costo total cubica y por ende es el mejor modelo. Por lo tanto la mejor función de costo total, por ser la mayor explicada en sus variables y siendo también la que tiene el menor de los coeficientes Akaike y Schwarz, que son 5.505730 y 5.626764 respectivamente, llegamos a la conclusión que el modelo de costo total cubico es el mejor modelo de costo total..