Regrecion Ejemplo De Aplicación
Enviado por carlosdextre • 29 de Julio de 2013 • 436 Palabras (2 Páginas) • 406 Visitas
REGRESIÓN.
Se define como un procedimiento mediante el cual se trata de determinar si existe o no relación de dependencia entre dos o más variables. Es decir, conociendo los valores de una variable independiente, se trata de estimar los valores, de una o más variables dependientes.
La regresión en forma gráfica, trata de lograr que una dispersión de las frecuencias sea ajustada a una línea recta o curva.
REGRESIÓN SIMPLE: Este tipo se presenta cuando una variable independiente ejerce influencia sobre otra variable dependiente. Ejemplo: Y = f(x)
Coeficiente de Regresión
Indica el número de unidades en que se modifica la variable dependiente "Y" por efecto del cambio de la variable independiente "X" o viceversa en una unidad de medida.
Clases de coeficiente de Regresión:
El coeficiente de regresión puede ser: Positivo, Negativo y Nulo.
Es positivo cuando las variaciones de la variable independiente X son directamente proporcionales a las variaciones de la variable dependiente "Y"
Es negativo, cuando las variaciones de la variable independiente "X" son inversamente proporcionales a las variaciones de las variables dependientes "Y"
Es nulo o cero, cuando entre las variables dependientes "Y" e independientes "X" no existen relación alguna.
Caso Final.
Se tiene los datos de las ventas en cajas físicas de los productos de Backus en el Centro de Distribución Callao.
Meses Cajas Fis Ent
Mes x y (x-prom)^2
January 1 694,454 552
February 2 691,827 506
March 3 714,114 462
April 4 600,172 420
May 5 590,513 380
June 6 510,370 342
July 7 551,472 306
August 8 563,196 272
September 9 554,864 240
October 10 625,684 210
November 11 710,028 182
December 12 1,119,676 156
January 13 548,360 132
February 14 747,105 110
March 15 937,718 90
April 16 736,725 72
May 17 687,635 56
June 18 575,769 42
July 19 651,643 30
August 20 599,703 20
September 21 666,064 12
October 22 638,419 6
November 23 699,177 2
December 24 1,228,661 0
January 25 725,863 0
February 26 845,052 2
March 27 936,887 6
April 28 700,508 12
May 29 722,935 20
June 30 686,907 30
July 31 744,759 42
August 32 665,794 56
September 33 675,710 72
October 34 760,253 90
November 35 851,879 110
December 36 1,279,697 132
January 37 785,292 156
February 38 992,919 182
March 39 1,079,272 210
April 40 813,372 240
May 41 908,441 272
June 42 863,712 306
July 43 713,018 342
August 44 689,754 380
September 45 691,621 420
October 46 744,955 462
November 47 866,273 506
December 48 1,289,776 552
...