Regresion Lineal Multiple
Enviado por Geraldina Hormazabal Faust • 19 de Agosto de 2019 • Trabajos • 1.069 Palabras (5 Páginas) • 314 Visitas
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REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE
UNIVERSIDAD UNIACC
PROFESORA MARJORIE CALDERA CALVERT
Lunes 22 de julio de 2019
Geraldina Hormazábal Faust
Introducción
El objetivo de este trabajo individual es aplicar el análisis de regresión lineal múltiple para predecir el valor de una variable dependiente en relación a más de una variable independiente.
Desarrollo
Proponer y aplicar un modelo que permita ajustar una regresión lineal múltiple a variables relevantes de la economía o de la gestión de empresas.
El modelo debe tener al menos tres variables explicativas.
Se pide:
- Regresión lineal múltiple, utilizando Excel
- Análisis del coeficiente de correlación
- Prueba de hipótesis para el modelo e interpretación
- Pruebas de hipótesis para cada variable
El horizonte de análisis deberá considerar para cada una de las variables del modelo por lo menos 10 datos (trimestres, semestres, años, etc.)
Geraldina_Hormazábal_trabajo3.xlsx
Año | PIB anual*1 (E+9) (Y) | IPC*2 (X1) | TCR*3 Índice (1986=100) (X2) |
2009 | 172,3895 | -1,4% | 95,74 |
2010 | 218,5376 | 3,0% | 91,36 |
2011 | 252,2520 | 4,4% | 92,09 |
2012 | 267,1223 | 1,5% | 89,78 |
2013 | 278,3843 | 3,0% | 90,02 |
2014 | 260,5416 | 4,6% | 98,13 |
2015 | 243,9191 | 4,4% | 97,20 |
2016 | 250,3399 | 2,7% | 94,37 |
2017 | 277,7465 | 2,3% | 91,93 |
2018 | 298,2311 | 2,6% | 90,74 |
*1 PIB anual | |||
IPC* Variación porcentual acumulada | |||
TCR* promedio 12 meses |
El modelo propuesto consta de una variable dependiente (Y) que será el Crecimiento Económico expresado en PIB anual comprendido entre los años 2009 y 2018, las cifras están expresadas en miles de millones de pesos para facilitar su escritura y cálculos posteriores, como se puede apreciar en los datos del PIB, no se mantiene un ritmo creciente o decreciente en los datos recopilados.
La variable independiente X1 representa el IPC anual comprendido entre los años 2009 y 2018, estos datos reflejan la variación de precios y para cada año se tomó la variación acumulada entre Enero y Diciembre de los años que comprenden los datos; la variable X2 representa el TCR, se tomó el promedio anual y sus datos comprenden los años 2009 al 2108. El Tipo de Cambio Real es un índice que mide la competitividad de la economía chilena con relación a un grupo amplio de sus socios comerciales, se tomó como índice con base 100 en 1986.
Los datos presentados son datos reales obtenidos para las respectivas variables desde el Banco Mundial, INE y Banco Central respectivamente.
Al analizar los datos en Excel se obtienen los siguientes resultados:
Estadísticas de la regresión | |
Coeficiente de correlación múltiple | 0,733591421 |
Coeficiente de determinación R^2 | 0,538156373 |
R^2 ajustado | 0,406201051 |
Error típico | 27,33325724 |
Observaciones | 10 |
| Coeficientes |
Intercepción | 788,690802 |
Variable X 1 | 1208,73076 |
Variable X 2 | -6,114724887 |
De los datos obtenidos se obtiene un modelo de regresión lineal múltiple que explica el comportamiento del Producto Interno Bruto (PIB) en relación con la variación del Índice de Precios al consumidor (IPC) y al Índice de Tipo de Cambio Real (TCR). Con los datos que comprenden los años 2009 al 2018 se obtiene:
[pic 2]
Donde:
[pic 3][pic 4] = Corresponde a la estimación del Producto Interno Bruto, expresado en miles de millones de dólares.
[pic 5][pic 6] = Corresponde a la variación del Índice de Precios al consumidor anual, el cual esta expresado en porcentaje y corresponde a la variación anual comprendida entre los meses enero a diciembre de los respectivos años.
[pic 7][pic 8] = Corresponde al Tipo de Cambio Real, índice que mide la competitividad de la economía chilena con relación a otros socios comerciales, los datos entregados corresponden al promedio de los índices mensuales de los años consultados.
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