Informe Modelo de Regresión Lineal Econometría

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ECONOMETRÍA

            (ADEC01 – 100)

                      Semestre: Otoño 2020

         Sede Puerto Montt

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        ASIGNATURA        : Econometría.

        DOCENTE                : Víctor Navarro        

        ALUMNO                : Rosa Pardo.

        FECHA ENTREGA        : 20 de abril de 2020

INDICE DE CONTENIDOS

INTRODUCCIÓN        4

OBJETIVO GENERAL        5

OBJETIVOS ESPECÍFICOS        5

ANÁLISIS DESCRIPTIVO REGRESIÓN LINEAL        6

GRÁFICO 1. Histograma análisis variables Meses - Inflación en Brasil.        6

GRÁFICO 2. Histograma análisis variables Meses - KPI en Brasil.        7

GRÁFICO 3. Histograma Análisis Variables Meses – Inflación Colombia.        8

ANÁLISIS MODELO DE REGRESIÓN SIMPLE BRASIL        9

MATRIZ DE COEFICIENTE        10

ECUACIÓN:        10

EXTRAPOLACIÓN.        10

COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN        11

GRÁFICA SE REGRESIÓN AJUSTADA.        11

TABLA ANOVA        12

MATRIZ DE COEFICIENTE        13

ECUACIÓN:        13

EXTRAPOLACIÓN.        14

COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN        14

GRÁFICA DE REGRESIÓN AJUSTADA        15

TABLA ANOVA        15

ANÁLISIS MODELO DE REGRESIÓN SIMPLE EN COLOMBIA        16

MATRIZ DE COEFICIENTE        16

ECUACIÓN:        16

EXTRAPOLACIÓN.        17

COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN        17

GRÁFICA DE REGRESIÓN AJUSTADA        18

TABLA ANOVA        18

MATRIZ DE COEFICIENTE        19

ECUACIÓN:        19

EXTRAPOLACIÓN.        20

COEFICIENTE DE DETERMINACIÓN        20

GRÁFICA DE REGRESIÓN AJUSTADA        21

TABLA ANOVA        21

BIBLIOGRAFÍA        23

ANEXOS        24

INTRODUCCIÓN

El presente informe se basa en contenidos aprendidos en primera unidad Econometría, denominada Análisis estadísticos en economía, en el cual se presentará de manera dinámica, la forma correcta de realizar un análisis de regresión lineal, analizando diferentes variables. Cuantitativas.

El análisis de regresión lineal es una técnica estadística utilizada para estudiar la relación entre variables, la cual se adapta a una gran variedad de situaciones, por ejemplo, en la investigación social, el análisis de regresión se puede utilizar para predecir un amplio rango de fenómenos desde algunas medidas económicas hasta determinados comportamientos del ser humano.

En el contexto de investigación de mercado podría utilizarse para determinar en que comercios puede ser más eficaz invertir, o hasta para para predecir el número o cantidad de ventas de un determinado producto.

Cabe mencionar que uno de los aspectos más relevantes de la estadística es el análisis de relación de dependencia entre diferentes variables, puesto que resulta de mayor interés conocer el efecto que una o varias variables pueden causar sobre otras e incluso predecir en mayor o menor grado ciertos valores de una variable a partir de la otra.

En la literatura estadística se dan a conocer diferentes tipos de modelos predictivos que dan respuesta a las características de escala de medidas y predicción, de las variables que puedan aparecer implicadas en un determinado modelo.

Entre estos modelos, se reconocen el modelo de regresión logística, variable de respuesta categórica, o el modelo de Poisson, modelo de distribución cuantitativa, con distribución muy asimétrica, pero el más conocido es el método de regresión lineal, variable de respuesta cuantitativa.

OBJETIVO GENERAL

Utiliza métodos de estimación para desarrollar un modelo lineal simple, considerando distintos tipos de grupos de datos, aplicables a diferentes organizaciones

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

1. Aprender a construir un modelo de regresión lineal simple que describa como influye una variable X, sobre una variable Y.

1. Aprender a obtener estimaciones puntuales de los parámetros de dicho modelo.

1. Aprender a realizar el proceso a través de Microsoft Excel de Office.

1. Aprender a interpretar los resultados del análisis de regresión lineal.

1. Aprender a predecir valores promedios futuros para Y, de acuerdo a la ecuación de resultados.

ANÁLISIS DESCRIPTIVO REGRESIÓN LINEAL

La representación de la relación ente dos variables a través de un modelo de regresión necesita contar con una expresión lógica que aparte de resumir como es esa relación, permita realizar predicciones de los valores que tomará una de las dos variables (la variable dependiente Y), a partir de los valores de la otra (variable independiente o predictora X).

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