Planeación

Introducción.

“El término regresión fue introducido por Francis Galton en su libro Natural inheritance (1889) y fue confirmada por su amigo Karl Pearson. Su trabajo se centró en la descripción de los rasgos físicos de los descendientes (variable A) a partir de los de sus padres (variable B). Estudiando la altura de padres e hijos a partir de más de mil registros de grupos familiares, se llegó a la conclusión de que los padres muy altos tenían una tendencia a tener hijos que heredaban parte de esta altura, pero que revelaban también una tendencia a regresar a la media. Galton generalizó esta tendencia bajo la "ley de la regresión universal": «Cada peculiaridad en un hombre es compartida por sus descendientes, pero en un grado menor.»”

La velocidad en la que se encuentran las empresas actualmente, obliga a éstas a tratar de pronosticar lo que ocurrirá en un futuro cercano y lejano. La planeación financiera, a través de distintos métodos, logra visualizar este futuro incierto y ayuda en la toma de decisiones, para que esta sea lo más correcta posible.

En la presente investigación conoceremos uno de esos métodos: La regresión lineal. Con conceptos sencillos, trataremos de explicar este método, además de analizar las ventajas y desventaja que tiene.

Desarrollo

Concepto.

1.- El análisis de regresión lineal es una técnica estadística utilizada para estudiar la relación entre variables.

2.- El análisis de regresión es una herramienta estadística que permite analizar y predecir o estimar observaciones futuras de dos o más variables relacionadas entre sí.

3.- En estadística la regresión lineal o ajuste lineal es un método matemático que modela la relación entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio ε.

Objetivo.

Tiene como objeto estudiar cómo los cambios en una variable, no aleatoria, afectan a una variable aleatoria, en el caso de existir una relación funcional entre ambas variables que puede ser establecida por una expresión lineal, es decir, su representación gráfica es una línea recta. Cuando la relación lineal concierne al valor medio o esperado de la variable aleatoria, estamos ante un modelo de regresión lineal simple.

Suposiciones de la regresión lineal

1. Los valores de la variable independiente X son fijos, medidos sin error.

2. La variable Y es aleatoria

3. Para cada valor de X, existe una distribución normal de valores de Y (subpoblaciones Y)

4. Las variancias de las subpoblaciones Y son todas iguales.

5. Todas las medias de las subpoblaciones de Y están sobre la recta.

6. Los valores de Y están normalmente distribuidos y son estadísticamente

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