Diagnóstico de regresión, selección de modelos y regresión con variables Binarias
Enviado por mantagua12010 • 12 de Julio de 2020 • Tarea • 1.449 Palabras (6 Páginas) • 121 Visitas
Taller 5. Diagnóstico de regresión, selección de modelos y regresión con variables Binarias
Datos: Hamburguesas
[pic 1] |
Primera parte. En un negocio de venta de hamburguesas, se desea explicar las ventas en función del precio promedio de las hamburguesas y los gastos en publicidad.
- Corrida de modelos
Modelo con variables de nivel
Resumen del modelo | |||||
Modelo | R | R cuadrado | R cuadrado corregida | Error típ. de la estimación | Durbin-Watson |
1 | ,670a | ,448 | ,433 | 4,88612 | 2,183 |
El valor del coeficiente de determinación es 0,448, lo que dice que el 44,8% de la variabilidad de las ventas se ve explicada por el precio y los gastos en publicidad.
ANOVA | |||||
Modelo | Suma de cuadrados | gl | Media cuadrática | F | Sig. |
Regresión | 1396,539 | 2 | 698,269 | 29,248 | 0 |
Residual | 1718,943 | 72 | 23,874 | ||
Total | 3115,482 | 74 |
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La tabla de análisis de varianza muestra un p-valor de 0,000 lo que dice que al menos una de las variables es significativa.
Coeficientes | |||||||
Modelo | Coeficientes no estandarizados | Coeficientes tipificados | t | Sig. | Intervalo de confianza de 95,0% para B | ||
B | Error típ. | Beta | Límite inferior | Límite superior | |||
(Constante) | 118,914 | 6,352 | 18,722 | ,000 | 106,252 | 131,575 | |
price | -7,908 | 1,096 | -,632 | -7,215 | ,000 | -10,093 | -5,723 |
advert | 1,863 | ,683 | ,239 | 2,726 | ,008 | ,501 | 3,225 |
Ahora, por un aumento de una unidad en el precio las ventas caen en 7,908 unidades. Y por otra parte, un aumento de una unidad en publicidad hace que las ventas aumenten en 1,863 unidades.
Modelo con los logaritmos naturales
Resumen del modelo | |||||
Modelo | R | R cuadrado | R cuadrado corregida | Error típ. de la estimación | Durbin-Watson |
1 | ,685a | ,469 | ,454 | ,02709 | 2,146 |
Este modelo presenta un coeficiente de determinación de 0,469 siendo más alto que el modelo con las variables en nivel.
ANOVA | |||||
Modelo | Suma de cuadrados | gl | Media cuadrática | F | Sig. |
Regresión | ,047 | 2 | ,023 | 31,810 | ,000b |
Residual | ,053 | 72 | ,001 | ||
Total | ,100 | 74 |
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En este modelo también se aprecia un valor significativo de la prueba F lo cual indica que al menos una de las variables es significativa para explicar el log de las ventas.
Coeficientes | |||||||
Modelo | Coeficientes no estandarizados | Coeficientes tipificados | t | Sig. | Intervalo de confianza de 95,0% para B | ||
B | Error típ. | Beta | Límite inferior | Límite superior | |||
(Constante) | 2,310 | ,060 | 38,564 | ,000 | 2,191 | 2,430 | |
log_price | -,575 | ,079 | -,622 | -7,246 | ,000 | -,733 | -,417 |
log_advert | ,045 | ,014 | ,286 | 3,327 | ,001 | ,018 | ,073 |
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