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..