Actividad 3 Pronosticos Para La Toma De Deciciones

Nombre: Héctor Cano Sierra Matrícula: 2675669

Nombre del curso:

Pronósticos para la toma de decisiones Nombre del profesor:

José Enrique Montemayor Gallegos

Módulo: 3 Análisis de regresión lineal múltiple y series de tiempo Actividad: Integradora 3

Fecha: 2 Febrero 2013

Bibliografía:

Diccionario Web, 2013 <members.fortunecity.com/bucker4/estadistica/glosario.htm>

<www.ftexh.com/es/c.html>

Objetivo

El objetivo de esta actividad es responder a las siguientes preguntas planteadas en base a los conocimientos adquiridos en clase y mediante el uso de la herramienta minitab para poder hacer los pronósticos correspondientes.

Procedimiento:

Realice una investigación en diversas fuentes de internet y en los temas del modulo 3 para poder responder las preguntas planteadas, también utilice la herramienta minitab y me apoye con los apuntes realizados en clase.

Resultados:

PARTE 1 TEORIA

1. Regresión lineal múltiple:

a) ¿Qué es?

Un método multivariado para determinar una ecuación de regresión o predicción para predecir un valor de la variable dependiente a partir de un conjunto de variables independientes.

b) ¿Qué es el coeficiente de determinación y el coeficiente de correlación?

Coeficiente de determinación

El coeficiente de determinación mide la proporción de variabilidad total de la variable dependiente respecto a su media que es explicada por el modelo de regresión. Es usual expresar esta medida en tanto por ciento, multiplicándola por cien.

Coeficiente de correlación

El coeficiente de correlación es una medida matemática de cuánto es influenciado un número (tal como un precio de las acciones) por los cambios en otro (tales como un índice)….más en coeficiente de correlación

c) ¿Cuáles son las desventajas de la multicolinealidad?

Que no sabemos si están bien seleccionadas las variables independientes

d) ¿Por qué es recomendable comparar modelos de regresión?

Para saber cuál es el mejor de los modelos que nos arroje la variación más cercana a 0 por ello hay estadísticos que nos permiten comparar modelos penalizando aquéllos con un mayor número de covariables

2. Serie de tiempo:

a) ¿Qué es?

Es un conjunto de datos numéricos que se obtienen en períodos regulares a través del tiempo

b) ¿A qué se refiere la autocorrelación?

Se refiere a valores están relacionados en momentos diferentes en el tiempo

c) ¿Cuáles son las principales ventajas de las series de tiempo en los pronósticos?

Su sencillez y bajo costo las convierten en una opción adecuada para la generación de pronósticos internos

d) ¿Cuáles son los principales números índice en la economía nacional?

Índice nacional de Precios al consumidor (INPC), el índice de precios y cotizaciones de la bolsa mexicana de valores (IPC), el índice mexicano de la calidad el aire (IMECA), entre muchos otros.

e) ¿Cuál es la diferencia entre componente cíclico y estacional?

la diferencia entre estacional y cíclico consiste e que la estacionalidad es la longitud constante y repetitiva en base a un periodo regular, mientras que el ciclo varia en longitud

f) ¿A qué se refiere el ajuste del poder de compra mediante deflación?

Con el poder de compra real, a pesos constantes, podrás determinar el verdadero valor de las ventas deflactadas

g) ¿Qué es apalancamiento y cómo se relaciona con las observaciones atípicas?

Es la relación Total Pasivo/Total Activo, dinero de terceros(pasivo) con que una empresa financia sus operaciones. Indicando el porcentaje de financiamiento con recursos propios y de sus accionistas.

Un problema que se presenta en los modelos de regresión, pero no ligado al incumplimiento de un supuesto concreto, es la presencia de observaciones extremas e influyentes. Se dice que una observación es atípica si el residuo asociado es grande. Por su parte, una observación es extrema (o potencialmente influyente o apalancada) si se encuentra apreciablemente alejada del resto de observaciones de la muestra. Por su parte, se habla de observación influyente si la presencia de dicha observación en la muestra altera significativamente algún aspecto

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