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Series multiples Objetivo 3000


Enviado por   •  5 de Noviembre de 2017  •  Práctica o problema  •  540 Palabras (3 Páginas)  •  249 Visitas

Página 1 de 3

Objetivo 3000

Se desea determinar cómo es el flujo de  la rentabilidad  en el sector empresarial tecnológico, cuando se considera un monto financiado en el 2016 de 2000,  con un numero de postulación de 3 y con una inversión en el 2016 de 2000

  1. Analice las variables en estudio. (Variable dependiente e independientes)
  • Variable Dependiente: Y: Rentabilidad  (miles de  soles)
  • Variables Independientes:
  1. X1: Monto financiado 2016  (miles de  soles)
  2. X2: Numero de postulaciones
  3. X3: inversión inicial (miles de soles )
  1. Analice la presencia de Multicolinealidad
  • Ingreso de datos al SPSS.

Correlaciones

S_empresarial

Rentabilidad16

Monto_financiado16

N_postulaciones16

Inversion16

Agroindustria

Correlación de Pearson

Rentabilidad16

1,000

,532

,861

,507

Monto_financiado16

,532

1,000

,381

,264

N_postulaciones16

,861

,381

1,000

,406

Inversion16

,507

,264

,406

1,000

Tecnologias de informacion

Correlación de Pearson

Rentabilidad16

1,000

,520

,795

,621

Monto_financiado16

,520

1,000

,434

,434

N_postulaciones16

,795

,434

1,000

,549

Inversion16

,621

,434

,549

1,000

Manufactura

Correlación de Pearson

Rentabilidad16

1,000

,406

,799

,656

Monto_financiado16

,406

1,000

,266

,147

N_postulaciones16

,799

,266

1,000

,510

Inversion16

,656

,147

,510

1,000

Cuero Calzado

Correlación de Pearson

Rentabilidad16

1,000

,594

,809

,593

Monto_financiado16

,594

1,000

,472

,184

N_postulaciones16

,809

,472

1,000

,394

Inversion16

,593

,184

,394

1,000

Multicolinealidad del sector empresarial Agroindustrial

Variables predictoras

Correlaciones entre Xi y Xj

Correlaciones de Y con cada Xi

Análisis

X1 y X2

1[pic 1]

[pic 2]

[pic 3]

No existe Multicolinealidad

X1 y X3

[pic 4]

[pic 5]

[pic 6]

No existe Multicolinealidad

X2 y X3

406[pic 7]

[pic 8]

[pic 9]

No existe Multicolinealidad

Posibles modelos: YX1X2X3; YX1X2;YX1X3;YX2X3; YX1; YX2; X3.

Selección del mejor modelo:

Modelo YX1X2X3:

Resumen del modelo

Modelo

R

R cuadrado

R cuadrado ajustado

Error estándar de la estimación

1

,837a

,701

,693

73,40790

a. Predictores: (Constante), Inversion16, Monto_financiado16, N_postulaciones16

Modelo YX1X2:

Resumen del modelo

Modelo

R

R cuadrado

R cuadrado ajustado

Error estándar de la estimación

1

,819a

,670

,664

76,76705

a. Predictores: (Constante), N_postulaciones16, Monto_financiado16

Modelo YX1X3:

Resumen del modelo

Modelo

R

R cuadrado

R cuadrado ajustado

Error estándar de la estimación

1

,680a

,463

,453

97,94232

a. Predictores: (Constante), Inversion16, Monto_financiado16

Modelo YX2X3:

Resumen del modelo

Modelo

R

R cuadrado

R cuadrado ajustado

Error estándar de la estimación

1

,825a

,681

,675

75,45226

a. Predictores: (Constante), Inversion16, N_postulaciones16

...

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