Analisis Correlación y regresión lineal
Enviado por JoseleJunior • 2 de Mayo de 2022 • Prácticas o problemas • 373 Palabras (2 Páginas) • 56 Visitas
Correlación y relación lineal
- B10
La correlación entre la intención de compra y la importancia que el cliente le da a que tenga talleres en toda Europa es negativa y muy débil ya que es de -0,072.
- B11
La correlación entre la intención de compra y la importancia que el cliente le da a que ofrezca muchas opciones a la hora de financiar es positiva y muy débil ya que es de 0,062
- P1
La correlación entre la intención de compra y la importancia que el cliente le da a que el coche tenga un gran maletero / espacio para llevar todo lo que necesite es positiva y muy débil ya que es de 0,067.
- P4
La correlación entre la intención de compra y la importancia que el cliente le da a que el coche sea de bajo consumo es positiva y moderada ya que es de 0,502
- A3
La correlación entre la intención de compra y la importancia que el cliente le da a estar muy sensibilizado con aspectos medioambientales es positiva y moderada ya que es de 0,489
- A7
La correlación entre la intención de compra y la importancia que el cliente le da a la relación calidad precio es negativa y muy débil ya que es de -0,078.
2-
Siguiendo la estrategia FULL MODEL podemos observar que tan solo hay 5 variables de 32 que nos resultan significativas, B4, P2, P4, A1, A3. Viendo esto podemos concluir que esta estrategia no es la que debemos seguir para ajustar un modelo válido para la predicción de la intención de compra. Por lo tanto la estrategia que debemos de seguir es la llamada Stepwise model ya que esta estrategia es aquella que incluye variables de un modo iterativo.
3- Para establecer el modelo de regresión lineal definitivo escogemos un metodo stepwise por el cual sólo añadimos 2 variables, la P4 (que sea de bajo consumo) y la A3 (estoy muy sensibilizado con aspectos medioambientales). Vemos que claramente se genera un codo a partir de la segunda variable, por lo tanto la variable 3 y posteriores no añaden una gran mejora al modelo en términos del coeficiente de correlación.
[pic 1]
4- La ecuación del modelo es B1 + x1 + B2 + x2
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