ANALISIS DE REGRESION Y CORRELACION

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ANALISIS DE REGRESION Y CORRELACION

• Objetivos
• Despues de completar este módulo,, es estudiante
  podrá
• 1.- Entender como las Decisiones Comerciales
  dependen del conocimiento de las relaciones entre
  diferentes variables.
• 2.- Dibujar un Diagrama de Dispersión (Scatter
  Diagram).
• 3.- Entender e interpretar los conceptos de
  Variable Dependiente e Independiente..
• 4.- Intender e interpretar los conceptos de
  intercepto y pendiente (tasa de cambio).
• 5.- Calcular la ecuación de la Linea de
  Regresión, usando el Método de los Cuadrados
  Mínimos. (Least-Squares Method).

Prof. Pierre J. Devaris
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ECONOMIA GERENCIALBADM 4300 UNIDAD III

• ANALISIS DE REGRESION Y CORRELACION

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Objetivos
Continaución

• 6.- Usar la ecuación para hacer Estimaciones o
  Predicciones.
• 7.- Evaluar la Ecuación de la Linea de Regresión
  para validar las Estimaciones.
• 8.- Calcular e interpretar el Coeficiente de
  Determinación y el Error Estándar del Estimado.

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Análisis de Regresión y Correlación

• Propósito determinar la Ecuación de la Linea de
  Regresión
• Y a bX
• Es usado para predecir el valor de la variable
  Dependiente (Y) basado en los valores de la
  Variable Independiente (X).

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Etapas del Análisis de Regresión y Correlación

• Procedimiento
• Seleccionar una Muestra de la Población a ser
  estudiada y organizarla en pares de valores
• dibujar un Diagrama de Dispersión (Scatter
  Diagram)para visualizar la posible relación entre
  las variables
• determinar la Ecuación de la Linea de Regresión,
  usando el Método de los Cuadrados Mínimos.
• Evaluar la Ecuación.
• Hacer las Proyecciones a partir de la Ecuación.

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EJEMPLO 1

• Saddam Laden, presidente del Consejo de
  estudiantes de la Universidad Fear For All,
  está preocupada por los altos precios de los
  libros de texto. Para entender mejor la
  situación, selecciona al azar una muestra de 8
  libros de la librería. Decide estudiar la
  relación entre el número de páginas en los textos
  y los costos de los mismos.

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Análisis de Correlación

• Análisis de Correlación Un grupo de técnicas
  estadísticas usado para medir el grado de
  relación entre 2 variables.
• Diagram de Dispersión (Scatter Diagram) Una
  gráfica que muestra la relación entre las 2
  variables de interés.
• Variable Dependiente (Y) La variable que
  queremos estimar o predecir.
• Variable Independiente (X) La variable que se
  usa para hacer la predicción o estimación.

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(No Transcript)
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El Coeficiente de Correlación, r

• El Coeficiente de Correlación (r) es una medida
  del grado de la relación entre dos (2) variables.
• Varía de -1.00 a 1.00.
• Valores de -1.00 ó 1.00 indican una perfecta y
  fuerte correlación.
• Valores cerca de 0.0 indican una debil
  correlación.
• Valores negativos indican una relación inversa y
  valores positivos indican una relación directa.

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Coeficiente de Determinación

• El Coeficiente de Determinación, r2 la
  proporción de las variaciones totales en la
  variable dependiente Y que es explicada (no
  causada) o atribuida a las variaciones en la
  variable independiente X.
• El coeficiente de determinación es el cuadrado
  coeficiente de correlación, y varía de 0 a 1.00.

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Ejemplo 2

• Desarrolle una ecuación de regresión usando los
  datos dados en el ejemplo 1, para estimar el
  precio de venta basado en el número de páginas.
• Método de Cuadrados Mínimos, b.01714 and
  a16.00175
• Y 16.00175 .01714X

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Error Estándar del Estimado

• El Error Estándar del Estimado mide la dispersión
  o variabilidad de los datos alrededor de la linea
  de regresión
• Las fórmulas usadas para calcular el Error
  Estándar son