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Diagnóstico de regresión, selección de modelos y regresión con variables Binarias


Enviado por   •  12 de Julio de 2020  •  Tareas  •  1.449 Palabras (6 Páginas)  •  88 Visitas

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Taller 5. Diagnóstico de regresión, selección de modelos y regresión con variables Binarias

Datos: Hamburguesas

[pic 1]

Primera parte. En un negocio de venta de hamburguesas, se desea explicar las ventas en función del precio promedio de las hamburguesas y los gastos en publicidad.

  1. Corrida de modelos

Modelo con variables de nivel

Resumen del modelo

Modelo

R

R cuadrado

R cuadrado corregida

Error típ. de la estimación

Durbin-Watson

1

,670a

,448

,433

4,88612

2,183

El valor del coeficiente de determinación es 0,448, lo que dice que el 44,8% de la variabilidad de las ventas se ve explicada por el precio y los gastos en publicidad.

ANOVA

Modelo

Suma de cuadrados

gl

Media cuadrática

F

Sig.

Regresión

1396,539

2

698,269

29,248

0

Residual

1718,943

72

23,874

Total

3115,482

74

 

 

 

La tabla de análisis de varianza muestra un p-valor de 0,000 lo que dice que al menos una de las variables es significativa.

Coeficientes

Modelo

Coeficientes no estandarizados

Coeficientes tipificados

t

Sig.

Intervalo de confianza de 95,0% para B

B

Error típ.

Beta

Límite inferior

Límite superior

(Constante)

118,914

6,352

18,722

,000

106,252

131,575

price

-7,908

1,096

-,632

-7,215

,000

-10,093

-5,723

advert

1,863

,683

,239

2,726

,008

,501

3,225

Ahora, por un aumento de una unidad en el precio las ventas caen en 7,908 unidades. Y por otra parte, un aumento de una unidad en publicidad hace que las ventas aumenten en 1,863 unidades.

Modelo con los logaritmos naturales

Resumen del modelo

Modelo

R

R cuadrado

R cuadrado corregida

Error típ. de la estimación

Durbin-Watson

1

,685a

,469

,454

,02709

2,146

Este modelo presenta un coeficiente de determinación de 0,469 siendo más alto que el modelo con las variables en nivel.

ANOVA

Modelo

Suma de cuadrados

gl

Media cuadrática

F

Sig.

Regresión

,047

2

,023

31,810

,000b

Residual

,053

72

,001

Total

,100

74

 

 

 

En este modelo también se aprecia un valor significativo de la prueba F lo cual indica que al menos una de las variables es significativa para explicar el log de las ventas.

Coeficientes

Modelo

Coeficientes no estandarizados

Coeficientes tipificados

t

Sig.

Intervalo de confianza de 95,0% para B

B

Error típ.

Beta

Límite inferior

Límite superior

(Constante)

2,310

,060

38,564

,000

2,191

2,430

log_price

-,575

,079

-,622

-7,246

,000

-,733

-,417

log_advert

,045

,014

,286

3,327

,001

,018

,073

...

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