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Una familia ha realizado un registro del número de kilowatts consumidos en su
hogar y el costo de la corriente eléctrica durante 5 meses. Los datos se presentan
en el cuadro:
Número de kilowatts consumidos al
mes (x)
Costo de la corriente
eléctrica (y)
650
[tex]$1,120 700 325 560 250 $[/tex]1,200
[tex]$600 $[/tex]976
$480
¿Qué modelo representa el costo de la corriente eléctrica, de acuerdo con el
número de kilowatts consumidos?
y = 1.6x+80
y = 1.6x-80
Oy 1.7x+15

Respuesta :

Respuesta:

Para determinar cuál de los modelos propuestos representa mejor el costo de la corriente eléctrica en función del número de kilowatts consumidos, necesitamos analizar los datos proporcionados y ajustar una línea de regresión lineal.

Los datos son:

| Número de kilowatts consumidos al mes (x) | Costo de la corriente eléctrica (y) |

|-------------------------------------------|------------------------------------|

| 650 | $1120 |

| 700 | $1200 |

| 325 | $600 |

| 560 | $976 |

| 250 | $480 |

### Paso 1: Calcular los coeficientes de la regresión lineal

La ecuación de la regresión lineal es:

\[ y = mx + b \]

donde:

- \( m \) es la pendiente,

- \( b \) es la intersección con el eje y.

Para encontrar estos coeficientes, utilizamos las fórmulas:

\[ m = \frac{n(\sum xy) - (\sum x)(\sum y)}{n(\sum x^2) - (\sum x)^2} \]

\[ b = \frac{(\sum y)(\sum x^2) - (\sum x)(\sum xy)}{n(\sum x^2) - (\sum x)^2} \]

Donde \( n \) es el número de datos.

### Paso 2: Sustituir los valores en las fórmulas

Primero, calculamos los valores necesarios:

\[

\sum x = 650 + 700 + 325 + 560 + 250 = 2485

\]

\[

\sum y = 1120 + 1200 + 600 + 976 + 480 = 4376

\]

\[

\sum xy = (650 \cdot 1120) + (700 \cdot 1200) + (325 \cdot 600) + (560 \cdot 976) + (250 \cdot 480)

\]

\[

\sum xy = 728000 + 840000 + 195000 + 546560 + 120000 = 2427560

\]

\[

\sum x^2 = 650^2 + 700^2 + 325^2 + 560^2 + 250^2

\]

\[

\sum x^2 = 422500 + 490000 + 105625 + 313600 + 62500 = 1398225

\]

Número de datos, \( n = 5 \).

Ahora, calculamos \( m \):

\[

m = \frac{5(2427560) - (2485)(4376)}{5(1398225) - (2485)^2}

\]

\[

m = \frac{12137800 - 10868860}{6991125 - 6172025}

\]

\[

m = \frac{1268940}{819100} \approx 1.55

\]

Luego, calculamos \( b \):

\[

b = \frac{(4376)(1398225) - (2485)(2427560)}{5(1398225) - (2485)^2}

\]

\[

b = \frac{6116427600 - 6036486200}{6991125 - 6172025}

\]

\[

b = \frac{79941400}{819100} \approx 97.6

\]

### Paso 3: Comparar con los modelos propuestos

El modelo ajustado es aproximadamente:

\[ y = 1.55x + 97.6 \]

Comparando con los modelos propuestos:

1. \( y = 1.6x + 80 \)

2. \( y = 1.6x - 80 \)

3. \( y = 1.7x + 15 \)

El modelo que más se asemeja a nuestros cálculos es:

\[ y = 1.6x + 80 \]

### Conclusión

El modelo que mejor representa el costo de la corriente eléctrica en función del número de kilowatts consumidos, de acuerdo con los datos proporcionados, es:

\[ y = 1.6x + 80 \