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Copy of REGRESION LINEAL SIMPLE

PRESENTACION
by

katherin torres romero

on 24 July 2014

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Transcript of Copy of REGRESION LINEAL SIMPLE

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
TIPOS DE RELACIONES
DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
EJERCICIO
RESUELTO
INTRODUCCIÓN A LA REGRESIÓN LINEAL SIMPLE
TIPOS DE VARIABLES
Toma de decisiones personales y profesionales

Predicciones de sucesos futuros

La regresión lineal muestra la naturaleza y fuerza entre dos variables
VARIABLE DEPENDIENTE: Variable que se trata de predecir
VARIABLE INDEPENDIENTE: Variable conocida
Relación directa: La pendiente es positiva "y" aumenta al aumentar "x"
Relación inversa: La pendiente es negativa "y" disminuye al aumentar "x"
Un diagrama de dispersión nos puede dar dos tipos de información:

Patrones que indiquen la relación entre las dos variables
Tipo de linea o ecuación que describe la relación
La linea recta se puede representar de manera visual de acuerdo a la dispersión obtenida.
Matemáticamente se puede calcular la linea recta mediante la ecuación:

y = a + bx

donde:

a = es la intersección con el eje "y"
b= es la pendiente de la linea recta
x= es la variable independiente
y= es la variable dependiente
ERROR ESTÁNDAR DE ESTIMACIÓN
ANÁLISIS DE CORRELACIÓN
METODO DE LOS MÍNIMOS CUADRADOS
Con este método se puede determinar si una linea tiene un mejor ajuste que otro.
De aquí se deriva la determinación de los valores tanto de la intersección con el eje "y" como de la pendiente "a"
Existen dos coeficientes que ayudan a medir la relación y fuerza entre las dos variables:

1.
Coeficiente de determinación
que representa con la letra
"r"
.

2.
Coeficiente de correlación
que se representa con el símbolo
r^2
.
EJEMPLOS
PROPUESTOS

PBI
CONSUMO
CASO:

PBI
vs
CONSUMO

calculo de regresion lineal
Año PBI Consumo X1 - X Y1 - Ӯ (X1 - X) * (Y1 - Ӯ)
2003 204.337 167.73 -172.605 -95.552 16492.75296
2004 227.935 180.532 -149.007 -82.75 12330.32925
2005 250.749 191.512 -126.193 -71.77 9056.87161
2006 290.271 206.27 -86.671 -57.012 4941.287052
2007 319.693 225.74 -57.249 -37.542 2149.241958
2008 352.719 256.862 -24.223 -6.42 155.51166
2009 362.847 274.485 -14.095 11.203 -157.906285
2010 415.491 300.996 38.549 37.714 1453.836986
2011 471.658 329.829 94.716 66.547 6303.065652
2012 508.542 365.042 131.6 101.76 13391.616
2013 546.116 397.114 169.174 133.832 22640.89477
3950.358 2896.112 -196.004 0.01 88757.50161
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