Naturales

Título:

Pruebas de hipótesis con análisis de regresión lineal simple

Introducción:

Las pruebas de hipótesis parten en primera instancia de la formulación de una hipótesis nula y una hipótesis alterna, utilizando mínimos cuadrados y regresión, estudiemos cómo es que las pruebas de hipótesis nos ayudan a determinar la posible relación lineal que puede existir entre nuestras variables, entonces para esto vamos a requerir hacer ciertos supuestos con nuestras respectivas hipótesis.

Contenido:

Suavización exponencial simple:

Utiliza un promedio móvil exponencial de todos los datos observados previamente, este tipo de modelo es comúnmente idóneo para trabajar con datos que no tienen una tendencia que pueda ser predecible hacia abajo o hacia arriba. El punto es lograr una estimación real, después esta estimación se utilizará como pronóstico para valores futuros. Se debe utilizar cuando tenemos datos que no son continuos es decir no siguen un parámetro.

Suavización exponencial lineal

Este método es útil cuando los datos que tenemos presentan una tendencia definida y que permita intuir que los próximos datos se moverán hacia arriba, en estos casos se requiere para pronosticar una función de tendencia lineal. En estas situaciones lo que se requiere es estimar la pendiente y el nivel actual.

Método de Winters

Este método se utiliza cuando las variaciones en nuestros datos tienen tendencia y son estacionales.

Menciona cuales son los métodos de pronósticos basados en promedios.

Define cuando es útil el análisis de regresión lineal simple.

Cuando se cuenta con la variable independiente, se puede utilizar la regresión simple ya que con lo que se tiene se sacara el valor de la variable dependiente.

Describe y explica los conceptos utilizados en la regresión lineal simple.

Coeficiente de correlación: es la medida que te permitirá reconocer fácilmente las relaciones de dependencia entre variables. Es un valor numérico que mide la relación lineal de dos variables entre sí, o sea qué tanto se asemeja a una línea recta.

Coeficiente de determinación: es la proporción de variaciones que pueden ser explicadas por la relación de la variable dependiente y la independiente

¿A qué se refiere la “parte explicada por la regresión” y la “parte no explicada”?

La parte explicada es la relación que tiene la variable dependiente y la independiente, mientras que la parte no explicada es el porcentaje de ocasiones en las que la variable x influirá sobre y, dejando el porcentaje restante a causas indeterminadas o valuación.

Menciona en qué consiste la prueba de hipótesis nula y la prueba de hipótesis alternativa.

Hipótesis nula: Generalmente, representa las ideas pre concebidas sobre la población y al suponerse ciertas se identificarán con un signo de igualdad.

Hipótesis alternativa: Aquélla afirmación que tú, como investigador, pretendes comprobar que es cierta, es la proposición que esperas sea aceptada y con base en esto, la planteas en términos de desigualdad, es decir, con signos como ≠, ó .

¿Qué criterio se utiliza para aceptar o rechazar la prueba de hipótesis?

Distribución estadística de t Student

¿Cómo puedes relacionar las gráficas de residuales vs los supuestos de la regresión?

Análisis de regresión son las inferencias cuando los supuestos del modelo se cumplen, en esta etapa el análisis de los errores complementa el estudio de la regresión mientras que las gráficas residuales aseguran o determinar que no se violen los supuestos antes mencionados. Es decir los dos se conectan ya que los dos están viendo lo mismo pero de diferente manera, están impidiendo que no se cometa algún error.

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