CASO: DESPACHO DE HARDWARE
Enviado por Helena • 10 de Junio de 2018 • 747 Palabras (3 Páginas) • 247 Visitas
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H1: Al menos uno es diferente a Cero (El Modelo de Regresión Lineal Múltiple SI explica adecuadamente la variable dependiente)
DECISION: Dado que el p-valor (1.8389E-20) es menor al nivel de significancia 0.01, se rechaza la Hipótesis nula.
CONCLUSION: El Modelo de Regresión Lineal Múltiple SI explica adecuadamente la variable dependiente.
- PRUEBA DE SIGNIFICANCIA PARA LOS COEFICIENTES
[pic 13]
El p-valor del intercepto y de las variables SKIDS, NUMLOOSE y NUMRARE resultaron ser significativas, es decir tienen un valor menor al nivel de significancia 0.01. En otras palabras, esas variables deben ser consideradas en el modelo regresión lineal múltiple:
Modelo de REGRESION LINEAL MULTIPLE AJUSTADO
[pic 14]
X1: NUMFREQ Número de artículos frecuentes en el pedido
X2: NUMMOD Numero de artículos moderados en el pedido
X4: NUMLOOSE Numero de artículos de caja suelta
[pic 15]
Resumen
[pic 16]
EL 88,6% de la variación de los datos es explicada por el modelo de regresión lineal múltiple.
- PRUEBA DE SIGNIFICANCIA
Nivel de significancia alfa (α)= 0.01
[pic 17]
Ho: (El Modelo de Regresión Lineal Múltiple NO explica adecuadamente la variable dependiente)[pic 18]
H1: Al menos uno es diferente a Cero (El Modelo de Regresión Lineal Múltiple SI explica adecuadamente la variable dependiente)
DECISION: Dado que el p-valor (2.3926E-22) es menor al nivel de significancia, se rechaza la Hipótesis nula.
CONCLUSION: El Modelo de Regresión Lineal Múltiple SI explica adecuadamente la variable dependiente.
- PRUEBA DE SIGNIFICANCIA PARA LOS COEFICIENTES
[pic 19]
El p-valor del intercepto y de las variables SKIDS, NUMLOOSE y NUMRARE resultaron nuevamente ser significativas, es decir tienen un valor menor al nivel de significancia 0.01.
CONCLUSIÓN
La Empresa para estimar el tiempo en minutos para surtir el pedido correspondiente a cada orden necesita tres datos:
- X1 Número de artículos frecuentes en el pedido
- X2 Número de artículos moderados en el pedido
- X4 Número de artículos de caja suelta
Con esa información utiliza el modelo de regresión lineal múltiple ajustado.
[pic 20]
INTERPRETACION
Por cada artículo frecuente en el pedido, manteniendo el resto de variables constantes, el tiempo necesario para surtir el pedido aumenta en 1.35 minutos.
Por cada artículo moderado en el pedido, manteniendo el resto de variables constantes, el tiempo necesario para surtir el pedido aumenta en 1.18 minutos.
Por cada artículo de caja suelta, manteniendo el resto de variables constantes, el tiempo necesario para surtir el pedido aumenta en 0.54 minutos.
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