Regresion lineal lineal simple y correlación simple en la resolución de un caso

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[pic 4]

- Propuesta de un modelo.

Analizando los datos de nuevos clientes hasta marzo de 1993, es un modelo que es creciente, lo mismo que la variable 1 y variable 2, por tanto se pueden hacer dos pronósticos que relacionen el alza en la variable 1 y 2, de tal manera que pronostiquen a los clientes.

Se tendrá que realizar una función de tal manera que los clientes generados estén en función de las variables 1 y 2 (en el eje x irán los periodos correspondientes de las variables 1 y 2 y en el eje y irán los datos reales de los clientes de la sección 3-3)

- Sustento del modelo.

Graficando la variable 1 con respecto a los clientes del periodo se tiene:

[pic 5]

Esta figura Se observa lineal, y además su coeficiente de correlacion es de 0.48, por tanto es aplicable una regresion lineal, la cual tiene la siguiente ecuación

0.0035x+32.7

Graficando la variable 2 con respecto a los clientes del periodo se tiene:

[pic 6]

Esta figura Se observa lineal, y además su coeficiente de correlacion es de 0.71, por tanto es aplicable una regresion lineal, la cual tiene la siguiente ecuación

2.72x-175.49

- Aplicación del modelo.

Aplicando el modelo a las funciones y pronosticando para 12 meses para la variable 1 y para 9 meses para la variable 2 se tienen las siguientes gráficas

[pic 7]

[pic 8]

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- Interpretación de los resultados.

Los resultados arrojan la siguiente información:

Mes 1993

Variable 1

Pronostico de nuevos

clientes

Enero

153.24

Febrero

153.968

Marzo

154.696

Abril

155.424

Mayo

156.152

Junio

156.88

Julio

157.608

Agosto

158.336

Septiembre

159.064

Octubre

159.792

Noviembre

160.52

Diciembre

161.248

Mes 1993

Variable 2

Pronostico de nuevos

clientes

Abril

179.30387

Mayo

180.12074

Junio

180.93761

Julio

181.75448

Agosto

182.57135

Septiembre

183.38822

Octubre

184.20509

Noviembre

185.02196

Diciembre

185.83883

- Comentarios.

Los dos pronósticos son adecuados, pero se observa una diferencia entre uno y otro pronóstico, para eliminar esto se propone generar un promedio de las dos mediciones a partir del mes de abril, ya que los anteriores ya están establecidos.

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