Regresion linea multiple
Enviado por Alessandra Palacios Castillo • 2 de Noviembre de 2019 • Informes • 780 Palabras (4 Páginas) • 138 Visitas
- Objetivo 10: La entidad financiera Ban Perú desea determinar un modelo de regresión lineal que permita pronosticar el importe solicitado de los clientes. Se considera que existen tres factores que afectan dicho monto: Ingresos totales, cobertura de pago y ratio financiero. Para ello, se tomará una muestra aleatoria de 20 clientes. En la siguiente tabla se presenta la i
- nformación.
CASO: Si el importe solicitado de los clientes que presentan 70 en ratio financiero es mayor a 52000 soles, se les brindará la ayuda de un asesor financiero para revisar su riesgo crediticio.
[pic 1]
Representación:
Herramienta estadística: Modelo de Regresión Lineal Múltiple
Y: Importe solicitado (soles)
X1: Ingresos totales (soles)
X2: Cobertura de pago
X3: Ratio financiero
Cálculo:
Analizar la presencia de Multicolinealidad.[pic 2]
Análisis de multicolinealidad:[pic 3]
Posibles modelos:
- Modelo YX2X3:
[pic 4]
- Modelo YX1:
[pic 5]
- Modelo YX2:
[pic 6]
- Modelo YX3:
[pic 7]
[pic 8]
La variable independiente (predictora) que impacta más en el importe solicitado (variable dependiente), es ratio financiero. (Por presentar un R=0.386).
Validar el modelo de regresión lineal múltiple seleccionado, usando un nivel de significación del 5%.
- Primer modelo: YX2X3
[pic 9]
H0: β2=0 H0: β3=0
H1: β2≠0 H1: β3≠0
Sig = 0.164 > α = 0.05 Sig = 0.008 < α = 0.05
Entonces NRH0 Entonces se RH0
Con un 5% de nivel de significación, se puede afirmar que el modelo no es válido.
- Segundo modelo: YX3
[pic 10]
H0: β3=0
H1: β3≠0
Sig = 0.003 < α = 0.05
Entonces se RH0
Con un 5% de nivel de significación, se puede afirmar que el modelo es válido.
Determinar el modelo de regresión estimado e interprete los coeficientes de regresión.
Modelo Estimado YX3: (Mejor modelo)
𝑌̂ = 𝛽̂ 0 + 𝛽̂3𝑋3
𝑌̂ = -8539,231 + 853,026 𝑋3
Interpretación:
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