La regresión lineal
Enviado por SilvidoDG • 12 de Febrero de 2020 • Trabajos • 384 Palabras (2 Páginas) • 73 Visitas
Según las tablas de frecuencia y las gráficas que se visualizaron anteriormente, se puede concluir primeramente que todos los encuestados poseen un título de bachiller y por lo tanto la posibilidad de ingreso a la educación superior, también que estos en un gran porcentaje son menores de 28 años de edad y muy pocos poseen un título universitario, pero si en su gran mayoría un título técnico o tecnólogo. Las personas consideran que la falta de oportunidades laborales es la principal causa de no conseguir empleo; en el aspecto de la experiencia laboral se puede observar que entre mayor edad también mayor experiencia laboral, así mismo ocurre con los ingresos y los gastos. Finalmente el porcentaje de personas que poseen un empleo de las 42 muestras es de casi el 60%, mientras que el resto están desempleadas.
Para analizarlas relaciones de las variables que se tuvieron en cuenta anteriormente en la encuesta, se desarrolló una gráfica de dispersión que relaciona la edad con respecto a la experiencia laboral generando una regresión lineal que se presenta a continuación:
[pic 1]
La regresión lineal queda con la siguiente ecuación:
[pic 2]
También se da un resumen del modelo en donde encontramos que tanto se relacionan estas dos variables y con la ecuación poder hacer predicciones.
Resumen del modelo | ||||||
Modelo | R | R cuadrado | R cuadrado ajustado | Error estándar de la estimación | Estadísticos de cambio | |
Cambio en R cuadrado | Cambio en F | |||||
1 | ,869a | ,755 | ,749 | 44,283 | ,755 | 123,309 |
Analizando cada una de los resultados obtenidos, se puede observar una agrupación de puntos en la gráfica esto debido a que son las personas que tienen menor edad, por lo tanto, y como se observa entre mayor edad hay mayor experiencia laboral, encontrando una relación lineal del modelo. Esto lo confirma la tabla anterior pues tiene un R cuadrado del 75% lo que quiere decir que es un modelo que se ajusta bastante bien a las variables reales.
También se puede buscar un modelo que pueda mejorar el ajuste, este se presenta en la siguiente tabla:
Resumen de modelo y estimaciones de parámetro | |||||||
Variable dependiente: ¿Posee usted experiencia laboral?¿Cuánto tiempo? (meses) | |||||||
Ecuación | Resumen del modelo | Estimaciones de parámetro | |||||
R cuadrado | F | gl1 | gl2 | Sig. | Constante | b1 | |
Lineal | ,755 | 123,309 | 1 | 40 | ,000 | -149,286 | 7,888 |
Cuadrático | ,767 | 64,222 | 2 | 39 | ,000 | -54,722 | 1,762 |
En esta tabla se presenta dos tipos de regresiones, la primera una lineal la cual ya habíamos analizado y ahora una cuadrática, esta tiene un R cuadrado del 76% ajustando levemente mejor el modelo, esta relación se puede encontrar en el siguiente gráfico de dispersión:
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