Estadistica Y Pronostico

Nombre: Omar Bello Figueroa Matrícula: 2716484

Nombre del curso:

Estadistica Nombre del profesor:

Moises

Módulo:

2 Actividad:

Control temas 8 9 10

Fecha: 05/10/2014

Bibliografía:

Tema 8: Criterios de estimación de la precisión del pronóstico

La notación básica para pronósticos se resume a continuación:

Existen varios métodos cuya finalidad es resumir los errores generados por una técnica específica de pronósticos. La mayoría de estas medidas son el promedio de alguna función de la diferencia entre su valor real y su valor pronosticado.

DAM está en las mismas unidades que la serie original y proporciona un tamaño promedio de los errores sin importar la dirección. La siguiente ecuación muestra cómo se calcula DAM.

El error cuadrático medio (ECM) es otro método para evaluar una técnica de elaboración de pronósticos. Cada error o residuo se eleva al cuadrado luego se suman y se dividen entre el número de observaciones.

Tema 9: Estimadores de coeficientes por el método de mínimos cuadrados y análisis de correlación

En este tema se verá cómo analizar la relación entre variables cuantitativas. En este tema se trata de investigar la naturaleza de la relación y construir modelos que la describan. El conjunto de técnicas que se utilizarán para construir y evaluar modelos que describen la relación entre variables y para formular inferencias

Mediante el modelo de regresión lineal simple se pretende describir la relación entre dos variables, una llamada independiente o predictora y otra llamada dependiente

Para crear un modelo estadístico, se inicia con un modelo determinístico que aproxime la relación que se quiere modelar, luego se agrega un término aleatorio que mide el error del componente determinístico.

Es, las casas de exactamente el mismo tamaño se venderán en diferentes precios debido a las diferencias en localidad y número de recámaras, como otras variables.

En este módulo y en el siguiente, se utilizarán solamente modelos estadísticos. Por lo pronto se restringirá el número de variables independientes a uno, El modelo que se utilizará será el modelo lineal de primer orden algunas veces denominado modelo de regresión lineal simple.

Entre los puntos y la línea. Las ecuaciones, que se obtienen por medio de cálculo, se presentan enseguida:

Suposiciones en el modelo de regresión lineal simple

Y es una variable aleatoria cuya distribución probabilística depende del valor de X.

• La ecuación de regresión es una línea recta.

• Independencia.

• Homogeneidad de varianzas.

• Normalidad.

• Coeficiente de correlación

Tema 10: Inferencia estadística: contrastes de hipótesis

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