ANALISIS DE REGRESION Y CORRELACION
Enviado por semnia • 4 de Julio de 2019 • Documentos de Investigación • 1.151 Palabras (5 Páginas) • 78 Visitas
EJERCICIO 1
Un agente de producción compara las calificaciones de una prueba de destreza de cinco empleados
EMPLEADO | CALIFICACIÓN EN LA PRUEBA DE DESTREZA | UNIDADES PRODUCIDAS EN UNA HORA |
A | 12 | 55 |
B | 14 | 63 |
C | 17 | 67 |
D | 16 | 70 |
E | 11 | 51 |
ANALISIS DE REGRESION Y CORRELACION
TIPO DE ANALISIS
Análisis de Regresión y Correlación (para variables cuantitativas)
VARIABLE DEPENDIENTE Y VARIABLE INDEPENDIENTE
Determinamos que el Número de Unidades Producidas en una Hora depende de la Calificación del Trabajador.
Variable Dependiente (y)
UNIDADES PRODUCIDAS EN UNA HORA
Variable Independiente (x)
CALIFICACIÓN EN LA PRUEBA DESTREZA
MARCO TEORICO
MODELO LINEAL GENERAL
[pic 1] |
donde
[pic 2]
ECUACION DE REGRESION
Modelo simple de primer orden con una variable predictora
[pic 3] |
DIAGRAMA DE DISPERSION
GRAFICO 1.1 Diagrama de dispersión del ejercicio 1
[pic 4]
El Diagrama de Dispersión de los Datos del Ejercicio 1 nos indica una posible relación lineal positiva entre el Número de Unidades Producidas en una Hora y la Calificación en la Prueba de Destreza.
La variable y dependiente de la variable x, tiene una relación directa; lo cual implica que la variable x es la exógena e y la endógena.
Por lo cual, si yo trazo una recta y establezco unos valores para x, voy a tener que cuando x aumenta, y también aumenta.
COEFICIENTE DE CORRELACION ()[pic 5]
GRAFICO 1.2 Resultados de Eviews del ejercicio 1
Dependent Variable: Y | ||||
Method: Least Squares | ||||
Date: 07/02/19 Time: 01:30 | ||||
Sample: 1 5 | ||||
Included observations: 5 | ||||
Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
C | 19.20000 | 7.668918 | 2.503613 | 0.0874 |
X | 3.000000 | 0.540655 | 5.548826 | 0.0115 |
R-squared | 0.911215 | Mean dependent var | 61.20000 | |
Adjusted R-squared | 0.881620 | S.D. dependent var | 8.012490 | |
S.E. of regression | 2.756810 | Akaike info criterion | 5.155200 | |
Sum squared resid | 22.80000 | Schwarz criterion | 4.998975 | |
Log likelihood | -10.88800 | Hannan-Quinn criter. | 4.735908 | |
F-statistic | 30.78947 | Durbin-Watson stat | 3.552632 | |
Prob(F-statistic) | 0.011542 | |||
El coeficiente de correlación nos indica cuan dispersos están los datos
[pic 6]
el intercepto
19.2[pic 7]
EVALUACION
ESTIMACIONES PUNTUALES
[pic 8]
INTERVALO DE FLUCTUACION DE x
[pic 9]
Si:
x=13 entonces y=19.2+3(13) =58.2
x=15 entonces y=19.2+3(15) =64.2
PREDICCIONES (para valores fuera del intervalo de fluctuación de x)
Para:
x=18 entonces y=19.2+3(18) =73.2
x=19 entonces y=19.2+3(19) =76.2
ERROR ESTANDAR DE LA ESTIMACION
[pic 10]
[pic 11]
ESTIMACION DEL INTERVALO
...