jueves, 12 de diciembre de 2013

Ejercicio 5 ( Guerra,Navarro,Cedeño) Analisis de Regresión


Ejercicio 5: Grupo ( Guerra, Navarro y Cedeño) responsable en publicar Navarro. 
Una cadena de restaurantes de comida rápida decide llevar a cabo un experimento 
para medir la influencia sobre las ventas del gasto en publicidad. En ocho regiones 
del país, se realizaron diferentes variaciones relativas en el gasto de publicidad, 
comparado con el año anterior, y se observaron las variaciones en los niveles de 
ventas resultantes. La tabla adjunta muestra los resultados. 
Incremento del Gasto en Publicidad (%)   1    4    14      10     9       8     6    1 
Incremento en las Ventas (%)                 2,4 7,2  10,3   9,1  10,2  4,1  7,6  3,5 
a) Realice un gráfico adecuado. 
b) Para un modelo de regresión lineal simple, obtenga la recta de regresión ajustada  y grafíquela sobre (a)
c) Explicar el análisis de regresión.
D) Utilizar este programa recomendado 

En términos generales, el análisis de Regresión trata sobre el estudio de la dependencia de un fenómeno económico respecto de una o varias variables explicativas, con el objetivo de explorar o cuantificar la media o valor promedio poblacional de la primera a partir de un conjunto de valores conocidos o fijos de la/s segunda/s.
Estudiar y predecir el valor sobre la base de valores fijos de otras variables. Existe una asimetría en el tratamiento que se les da a las variables La variable dependiente es aleatoria o estocástica: su valor depende de una distribución de probabilidades. Las variables independientes tienes valores fijos en muestras repetidas.

Análisis de regresión

La forma más intuitiva de formarse una primera impresión sobre el tipo de relación que existe entre dos variables es a través del Diagrama de Dispersión

Un diagrama de dispersión es un gráfico en el que una de las variables (Xi) se coloca en el eje de las abscisas y la otra (Yi) en el eje de las ordenadas y los pares de puntuaciones de cada sujeto (xi, yi) se representan como una nube de puntos

El análisis de regresión consiste en emplear métodos que permitan determinar la mejor relación funcional entre dos o más variables con comitentes (o relacionadas). El análisis
De correlación estudia el grado de asociación de dos o más variables.

Regresión Lineal Simple

Cuando la relación funcional entre las variables de pendiente (Y) e independiente (X) es una línea recta, se tiene una regresión lineal simple, dada por laecuación Y= ßo+ß1X+ε

 a) Realice un gráfico adecuado.


b) Para un modelo de regresión lineal simple, obtenga la recta de regresión ajustada  y grafíquela sobre (a)

MÉTODO DEL MINÍMO CUADRADO
Incremento del Gastos en Publicidad (%)
Incremento en las ventas (%)
Y
X
X*Y
Y2
X2
1
2,4
2,4
1
5,76
4
7,2
28,8
16
51,84
14
10,3
144,2
196
106,09
10
9,1
91
100
82,81
9
10,2
91,8
81
104,04
8
4,1
32,8
64
16,81
6
7,6
45,6
36
57,76
1
3,5
3,5
1
12,25
TOTAL
53
54,4
440,1
495
437,36

Paso 1: ENCONTRAR  ΣX, ΣY, ΣXY, ΣX2.
           
ΣX = 54,4
           
ΣY = 53
           
ΣXY = 440,10
           
ΣX2 = 437,36

  Paso 2:
Sustituir en la fórmula de la pendiente arriba dada.
            Slope(b) = (N
ΣXY - (ΣX)(ΣY)) / (NΣX2 - (ΣX)2)
            = ((8)*(440.10)-(54,4)*(53))/((8)*(437,36)-(54,4)2)
            = (3520,8–2883,2)/(3498,88–2959,36)
            = 637,6/539,52
            = 1,1818

  Paso 3:
Ahora, de nuevo sustituir en la fórmula anteriormente dada de intercepción.
            Intercept(a) = (
ΣY - b(ΣX)) / N
            = (53–1,1818(54,4))/8
            = (53–64,2894)/8
            = -11,2894/8
            = -1,411
  Paso 4: 
Entonces sustituir estos valores en la fórmula ecuación de regresión
             Ecuación de regresión
(y) = a + bX
            (Y) = -1,411 + 1,1818X.


b    B) Para un modelo de regresión lineal simple, obtenga la recta de regresión ajustada  y grafíquela sobre (a)
Incremento en las ventas (%)
Recta de Regresión Lineal
X
Ỹ = - 1,411 + 1,1818X
2,4
1,4253
7,2
7,0980
10,3
10,7615
9,1
9,3434
10,2
10,6434


4,1
3,4344
7,6
7,5707
3,5
2,7253






      C) Explicar el análisis de regresión.

Ỹ = -1,411 + 1,1818X, Esto quiere decir que no existir ningún incremento en las ventas los gastos de publicidad serán de -1,411 por cada punto porcentual del incremento de ventas. En otras palabras podemos decir que el porcentaje de los gastos en publicidad se incrementa en 1,1818 por cada unidad porcentual de las ventas. 
D) Utilizar este programa recomendado http://www.easycalculation.com/statistics/regression.php

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