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MÉTODOS CUANTITATIVOS APLICADOS A LOS NEGOCIOS INTERNACINALES. APUNTES Y EJERCICIO DE REGRESIÓN LINEAL POR EL MÉTODO DE LOS MÍNIMOS CUADRADOS. 1. Si tenemos los siguientes datos obtenidos de una muestra previa de la población cancunense, en la cual se desea determinar la relación lineal del diámetro de la cabeza de 15 personas de ambos sexos, con rango de edades entre 16 y 41 años. Obtener una regresión con la siguiente metodología de los mínimos cuadrados i . Los resultados servirán para obtener un estimado de la cantidad de personas a muestrear para obtener datos que sirvan para la obtención la distribución de tallas de sombrero en Cancún. observación EDAD (AÑOS) ESTATURA (M) DMETRO CABEZA (CM) 1 20 155 51 2 16 172 55 3 22 165 53 4 23 153 51 5 22 168 54 6 20 154 55 7 20 158 54 8 22 164 56 9 41 168 56 10 22 173 58 11 22 160 55 12 20 170 57 13 24 183 59 14 20 167 55 15 20 180 55 1

Regresion Lineal Por El Metodo de Minimos Cuadrados

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Ecuaciones Lineales

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REGRESIN LINEAL POR EL MTODO DE LOS MNIMOS CUADRADOS

MTODOS CUANTITATIVOS APLICADOS A LOS NEGOCIOS INTERNACINALES. APUNTES Y EJERCICIO DE REGRESIN LINEAL POR EL MTODO DE LOS MNIMOS CUADRADOS.

1. Si tenemos los siguientes datos obtenidos de una muestra previa de la poblacin cancunense, en la cual se desea determinar la relacin lineal del dimetro de la cabeza de 15 personas de ambos sexos, con rango de edades entre 16 y 41 aos. Obtener una regresin con la siguiente metodologa de los mnimos cuadrados. Los resultados servirn para obtener un estimado de la cantidad de personas a muestrear para obtener datos que sirvan para la obtencin la distribucin de tallas de sombrero en Cancn.n observacinEDAD (AOS)ESTATURA (M)DMETRO CABEZA (CM)

12015551

21617255

32216553

42315351

52216854

62015455

72015854

82216456

94116856

102217358

112216055

122017057

132418359

142016755

152018055

Grfica 1. Dispersin de los datos.

2. Empricamente puedo hacer un ajuste de una recta, que muestre la tendencia de los puntos graficados. Esta recta tendr la propiedad de pasar por en medio de la dispersin de puntos. La ecuacin Es la siguiente

La idea fundamental del anlisis de regresin es obtener aquellos valores que sean buenos estimadores de los parmetros bo y bi y que tambin minimicen los errores de Yi para cada una de las observaciones.Donde:

Promedio de x

Promedio de y3. Este modelo implica preguntarnos Existe una relacin entre las dos variables? Y Que tan fuerte es esta relacin?

Para contestar estas dos preguntas se recurri al Coeficiente de Correlacin (r) y el Coeficiente de Determinacin (r2) El valor de r siempre tendr valores dentro del rango -1 y 1, donde el valor negativo implica una relacin lineal negativa y viceversa. Es decir mientras ms cercano al uno absoluto se encuentre el coeficiente de correlacin, el modelo que representa a la relacin probabilstica tendr una mejor correspondencia con los datos generados en la realidad. Para determinar los valores crticos de r, se tendr un nivel de significacin =0.10

En base a la tabla IX encontramos los valores crticos de r

r > valor absoluto 0.412

Donde:

EMBED Equation.3

EMBED Equation.3

PAGE 1

_1233973371.unknown

_1234749204.unknown

_1234749226.unknown

_1234749245.unknown

_1233974635.unknown

_1233839822.unknown

_1233973004.unknown

_1233973048.unknown

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