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Análisis de Regresión y Correlación con Minitab


Enviado por   •  14 de Marzo de 2019  •  Prácticas o problemas  •  493 Palabras (2 Páginas)  •  131 Visitas

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  Tecnológico Nacional de México[pic 1]

en Celaya

Ingeniería en Gestión Empresarial

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Fecha: 12/10/2018

Análisis de Regresión y Correlación con Minitab

El análisis de la regresión es una técnica estadística que se utiliza para estudiar la relación entre variables o factores cuantitativos referidos a un mismo grupo de unidades observadas.

  • Se trata de comprobar estadísticamente si tal relación es posible, y de serlo, expresarlo matemáticamente mediante una ecuación.
  • Su uso más frecuente es el de la predicción de resultados de una de ellas para valores fijos de las otras.

Conceptos de la regresión:

  • Cuando se cree que algunas de las variables pueden causar (o al menos explicar) los cambios observados en otra, a éstas se les llama variables explicativas (X’s)
  • La que mide el resultado del estudio se le llama variable respuesta (Y)
  • Se intentará establecer una ecuación de la forma Y=g(x)

Metodología de un análisis de regresión:

1. Representar los datos en un gráfico

2.Identificar su aspecto y sus desviaciones

3.Descripciones numéricas que informen sobre los datos y su posible relación

4.Descripción matemática resumida del aspecto general del problema.

EJERCICIO.

A continuación, se presenta un caso donde dependiendo del año se da una demanda de cierto producto y este también depende del precio y del ingreso, así como de 2 distintos tipos de precio, bienes que afecten la demanda.

Año

Demanda

Precio

Ingreso

Precio 1

Precio 2

1988

25

6

100

1

3.0

1989

30

5

200

5

3.0

1990

30

5

300

4

3.0

1991

40

7

400

2

3.0

1992

45

9

500

4

3.5

1993

50

9

600

2

3.5

1994

55

8

700

4

4.0

1995

60

7

700

3

4.0

1996

70

6

800

1

4.5

1997

65

6

900

2

4.5

1998

65

8

1000

4

4.5

1999

75

5

1100

5

4.5

2000

75

5

1200

4

5.0

2001

80

5

1200

4

5.0

2002

100

3

1300

2

5.5

2003

90

4

1400

6

6.0

2004

95

3

1500

3

6.5

2005

85

4

1500

3

6.5

2006

75

7

1500

6

6.5

2007

80

5

1600

1

7.0

2008

60

8

1700

1

7.0

2009

60

8

1800

4

7.5

2010

70

5

1900

2

7.5

2011

100

4

2000

5

8.0

2012

100

6

2000

2

8.0

2013

65

3

2000

3

8.0

2014

80

4

2000

6

8.0

2015

90

6

2100

1

8.5

2016

70

7

2100

1

8.5

2017

75

7

2200

3

9.0

2018

85

9

2300

2

9.0

...

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