Estadística y pronósticos para la toma de decisiones. Planteamiento y solución de un problema utilizando las técnicas estadísticas para el pronóstico a corto y largo plazo con el fin de tomar decisiones

Enviado por Jillian • 25 de Marzo de 2018 • 2.265 Palabras (10 Páginas) • 549 Visitas

Página 1 de 10

...

[pic 2]

[pic 3]

Interpretación de los coeficientes de regresión.

- El valor de B0 es, de nuevo, la intercepción con el eje Y, debido a que se trata de regresión lineal múltiple, se interpreta como el valor de Y cuando X1, X2 y X3 son iguales a cero, a diminuto es engañoso tratar de interpretar este valor, en especial si el cero está fuera del rango de valores de las variables independientes (como es en el presente caso). y nos da un resultado negativo de -602.5690.

- La relación entre Y (Precio) y X1 (Metros de terreno) se describe por b1= 9.1420. En este modelo, por cada unidad de metro de terreno (X1), El precio (miles de pesos) se incrementa en 9.1420 en promedio, manteniendo constante la X2 (Metros de construcción) y X3 (Número de recámaras).

- El coeficiente b2= 5.9345 especifica que por cada metros de construcción de X2, El precio (miles de pesos) (Y) se incrementa 5.9345 en promedio, manteniendo constante la X1 (Metros de terreno) y X3 (Número de recámaras)

- El coeficiente b3= -77.8103 se especifica que por cada número de recámaras X3, El precio (miles de pesos) (Y) se disminuye en -77.8103 en promedio, manteniendo constante la X1 y X2.

- Prueba la significancia global del modelo de regresión múltiple; realiza todas las etapas de una prueba de hipótesis.

- Establecimiento de hipótesis

H0: β1 = β2 = β3 = 0 (Metros de terreno X1, los metros de construcción (X2) y número de recámaras (X3) no afectan el Precio (miles de pesos) Y).

En oposición a:

Ha: βi ≠ 0 (Al menos una variable independiente X, ya sea los Metros de terreno X1, los metros de construcción (X2) o número de recámaras (X3), afectan el Precio (miles de pesos) Y).

- Estadística de prueba

Grados de libertad

Suma de cuadrados

Promedio de los cuadrados

Valor crítico de F

Regresión

213782653.0318

71260884.3439

52.7762

5.93621E-10

Residuos

28355197.5282

1350247.5013

Total

242137850.5600

[pic 4]

- Regla de decisión

Rechazar H0 si Fcalculada es mayor que Fteórica:

[pic 5]

Como vemos en siguiente imagen la tabla F distribución donde F321 es (observar el área amarilla sombreada):

[pic 6]

- Conclusión

Puesto que Fcalculada = 52.78 es mayor que Fteórica = F321 (0.05) = 3.07, se rechaza H0. (Existe evidencia de que al menos una variable independiente, Metros de terreno X1, los Metros de construcción (X2) o Número de recámaras (X3), o ambas, afectan el Precio (miles de pesos) Y).

- Pronostica el precio para los siguientes datos.

[pic 7]

[pic 8]

Pronosticar cada variable (25 pronósticos) que se presenta en la siguiente tabla a continuación:

No.

Precio (miles de pesos) Y

Metros de terreno X1

Metros de construcción X2

Número de recámaras X3