REGRESION LINEAL
Enviado por rsalhua • 19 de Diciembre de 2014 • 407 Palabras (2 Páginas) • 339 Visitas
Regresión Lineal
1. Introducción
Cálidda - Gas Natural de Lima y Callao S.A- es una empresa peruana que tiene la concesión del Estado por un plazo de 33 años prorrogables para diseñar, construir y operar el sistema de distribución de gas natural en el departamento de Lima y la Provincia Constitucional del Callao en el Perú.
En el presente informe se realiza el análisis de regresión que nos permitirá determinar relación entre dos variables.
2. Análisis
Considerando la información operativa del Sistema de Distribución de Gas Natural, se realizó el análisis para determinar el efecto que tiene el incremento del número de clientes de Cálidda sobre el caudal máximo diario registrado al ingreso de la ciudad de Lima.
Él estudió arrojó los datos que se muestran a continuación:
X: Número de clientes conectados al Sistema de Distribución de Gas Natural
ubicados en Lima y Callao.
Y: Caudal Máximo Total diario registrado en la puerta de entrada a la Ciudad.
El cuadro 1 muestra los datos correspondientes a las variables X y Y.
Mes X: Nro.
Clientes Y: Caudal Máximo
(Sm3/h)
Enero 106,977 351,473
Febrero 110,647 355,024
Marzo 114,480 363,584
Abril 118,466 369,036
Mayo 123,528 380,349
Junio 124,732 374,261
Julio 128,698 375,067
Agosto 134,272 419,241
Setiembre 141,136 431,806
Cuadro 1: Información correspondiente al año 2013.
La gráfica 1 muestra el diagrama de dispersión de las variables analizadas.
Gráfica 1
Cálculo de la ecuación de la recta: Mediante análisis de datos, obtenemos los coeficientes de la ecuación de la recta.
Coeficientes
Intercepción 96058.24931
Variable X 1 2.316831109
Cuadro 2
El coeficiente de determinación r² y el coeficiente de correlación r se muestran en el cuadro 3.
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de correlación 0.93382549
Coeficiente de determinación r² 0.87203004
Cuadro 3
El coeficiente de correlación es r = 0.93, por lo cual nos indica que tenemos suficiente evidencia estadística para afirmar que el número de clientes está relacionado con el caudal máximo registrado en la puerta de entrada a la ciudad.
Como resultado obtenemos la siguiente ecuación de la recta:
Y = 2.3168 X + 96058
La gráfica 2 muestra la curva de regresión.
Gráfica 2
El cuadro 4 nos indica una medida de cuán lejos está cada dato de la recta propuesta.
Observación Pronóstico para Y Residuos
1 343905.8909 7566.799126
2 352408.661 2615.338955
3 361289.0747 2294.825314
...