La Regresión y la correlación
Enviado por EMAHER98 • 3 de Febrero de 2020 • Apuntes • 587 Palabras (3 Páginas) • 109 Visitas
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CAMPECHE
INGENIERÍA EN ADMINISTRACIÓN
Unidad #3 Regresión.
Proyecto: Cocina Economica Arteaga (Cantidad De Gasto Por Insumos)[pic 1]
Maestro: Wilhem Lopez Couoh
Materia: Estadistica II
Curso De Verano
Equipo: The Grumosas
Caamal Hernanez Jensee
Hernández Domínguez Emmanuel
Panti Sima Josue
Zapata Mendez Daniel
Introducción
El análisis de regresión ayuda a entender cómo el valor de la variable dependiente varía al cambiar el valor de una de las variables independientes, manteniendo el valor de las otras variables independientes fijas.
El análisis de regresión es ampliamente utilizado para la predicción y previsión, donde su uso tiene superposición sustancial en el campo de aprendizaje automático. El desempeño de los métodos de análisis de regresión en la práctica depende de la forma del proceso de generación de datos, y cómo se relaciona con el método de regresión que se utiliza.
En este trabajo se presenta la relación de gasto de insumos, con la cantidad de clientes para los que da cada porción o cantidad de comida. Para esto se realizara la recolección de datos en la cocina económica “La Tía Elsa Arteaga”, para esto entrevistamos a las personas encargadas.
Índice
- Portada
- Introducción
- Índice
- Desarrollo
- Conclusión
- Anexos
Desarrollo
La Regresión y la correlación son dos técnicas estadísticas que se pueden utilizar para solucionar problemas comunes en los negocios.
Muchos estudios se basan en la creencia de que es posible identificar y cuantificar alguna Relación Funcional entre dos o más variables, donde una variable depende de la otra variable.
Para el desarrollo competente de este proyecto se decidió utilizar “el gasto de insumos, cantidad de clientes” esto para determinar y saber la cantidad del gasto por insumos.
La regresión lineal simple nos ayuda a determinar si hay una relación entre nuestras variables y a ver en qué puntos se encuentra la dicha relación, así mismo ver o predecir el alineamiento acerca de las variables.
Para la realización de esto se utilizó el programa de Excel, los datos son los siguientes:
Comidas | Gasto (INSUMOS) | Cantidad (CLIENTES) |
Frijol con puerco | 350 | 25 |
Trapo viejo | 300 | 28 |
Bistec | 420 | 28 |
Pozole | 400 | 20 |
Mondongo | 500 | 23 |
Chiles rellenos | 340 | 20 |
Chilaquiles | 250 | 30 |
Huevos rancheros | 150 | 30 |
Pechuga de pollo | 400 | 25 |
P/pollo a plancha | 300 | 30 |
Enchiladas | 260 | 35 |
Tamales | 550 | 40 |
Lentejas | 340 | 20 |
Pescado | 600 | 10 |
Tostadas | 235 | 25 |
Empanadas | 165 | 25 |
Panuchos | 100 | 30 |
Cocktel | 290 | 20 |
Relleno | 300 | 34 |
Ensalada | 370 | 15 |
Spaguetti | 200 | 26 |
Pastas | 300 | 20 |
Caldo de res | 400 | 20 |
Caldo de pollo | 280 | 20 |
Chipachole | 450 | 20 |
Poc chu | 310 | 15 |
Puerco chicharron | 245 | 20 |
Consome | 300 | 20 |
Arrachera | 575 | 20 |
Milanesa | 600 | 25 |
Para regresión lineal el modelo es
Y = β0 + β1
El primer paso es sacar el promedio de X (gasto), Y (cantidad)
Para esto se usará =Promedio
342.67 | 23.97 |
Luego se continua con la resta de (X-X) GASTO Y (Y-Y) CANTIDAD.
Para esto se seleccionará cada gasto restándole el promedio de cada una.
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