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) • 649 Visitas
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[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
F
Valor crítico de F
Regresión
3
213782653.0318
71260884.3439
52.7762
5.93621E-10
Residuos
21
28355197.5282
1350247.5013
Total
24
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
y= -602.5690 + 9.1420(X1) + 5.9345(X2) + (-77.8103)(X3)
1
2700
288
378
4
y= -602.5690 + 9.1420(X1) + 5.9345(X2) + (-77.8103)(X3)
3962.3038
2
1895
160
252
4
y= -602.5690 + 9.1420(X1) + 5.9345(X2) + (-77.8103)(X3)
2044.3890
3
1397
230
252
4
y= -602.5690 + 9.1420(X1) + 5.9345(X2) + (-77.8103)(X3)
2684.3279
4
1795
234
167
2
y= -602.5690 + 9.1420(X1) + 5.9345(X2) + (-77.8103)(X3)
2372.0881
5
650
72
124
4
y= -602.5690 + 9.1420(X1) + 5.9345(X2) + (-77.8103)(X3)
480.2847
6
850
128
262
4
y= -602.5690 + 9.1420(X1) + 5.9345(X2)
...