REGRESION LINEAL

TRABAJO

REGRESION LINEAL

Ejercicio 13.52

A. La ecuación de regresión múltiple.

B. Las pendientes de la ecuación Y= mx+b.

El valor estimado en relación con el precio de venta tiene una relación lineal positiva, por lo tanto la covarianza será positiva y grande.

C. Pronóstico del precio de venta de una casa valorada en 70.000 dólares que se vendió en un periodo de 12 meses.

D. Análisis residual de sus resultados y la idoneidad del modelo.

Los residuos estandarizados tiene media cero y varianza 1 o próxima a 1. Se puede observar que no hay dato atípico ya que los residuos estándares no son mayores a 2 (>2).

Los gráficos muestran una nube de puntos alrededor de cero sin evidencia de estructura, tendencia o cambio de la dispersión, entonces no hay sospecha de que se violen ninguno de estos dos supuestos de Linealidad y homoscedasticidad.

E y F. Determine si existe una relación significativa entre el precio de venta y las dos variables independientes (valor actualizado y periodo), con un nivel de significancia de 0.05. Determine el valor p en el inciso e) e interprete su significado.

Se rechaza la hipótesis nula ya que el valor -p de 0,00 este valor-p es menor que el nivel de significancia de 0,05, por lo tanto rechazamos la hipótesis nula concluimos que existen diferencias significativas entre el precio de venta y las dos variables independientes (valor actualizado y periodo).

G. INTERPRETE EL SIGNIFICADO DEL COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN

El Coeficiente de Determinación (R2) es el coeficiente de correlación elevado al cuadrado, entonces:

El modelo de regresión explica en un 25% el fenómeno investigado, en concreto, la variación de las variables dependientes e independientes del modelo tienen una explicación en sus cambios en el 25% de los casos.

H. DEFINIR R2 AJUSTADA

R2 ajustada: Tiene en cuenta el tamaño de la muestra a la hora de determinar la proporción anterior. Se utiliza para comparar modelos con diferente número de observaciones o variables independientes. También se debe aplicar en análisis dudosos debido a la utilización de tamaños muéstrales pequeños o reducidos, pudiendo darse resultados negativos.

I. Con un nivel de significancia de 0.05, determine si cada uno de las variables independientes hace una contribución significativa al modelo de regresión. Indique cuál es el modelo de regresión más apropiado para este conjunto de datos.

El modelo de regresión más apropiado es el modelo de regresión ajustada debido a la utilización de tamaños muéstrales pequeños ya que se dan resultados negativos.

K. Elabore una estimación por intervalo de confianza del 95% para la pendiente poblacional que existe entre el precio de venta y el valor estimado.

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