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ESTADISTICA PARA ECONOMISTAS II


Enviado por   •  3 de Julio de 2017  •  Apuntes  •  1.792 Palabras (8 Páginas)  •  435 Visitas

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ESTADISTICA PARA ECONOMISTAS II

LABORATORIO: REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

FECHA: 15.06.17

NOMBRES Y APELLIDOS

CÓDIGO

Aucapuma Muñoz, Liz

1222120369

López Joaquín, Diana

1512110143

Neyra Lozano, Xiomara

151211016

 

PROBLEMA 1: Un gerente de recursos humanos desea determinar el salario que debe pagar a cierta categoría de obreros. Para determinar dicho salario que debe pagar a cierta categoría de obreros se realiza un estudio en el que interviene las variables Salario mensual (en miles de soles), Nivel de producción anual en la empresa (en millones de soles) y nivel de especialización de media del trabajador (de 0 a 10). El gerente obtiene esta serie de resultados:

SAL.

123.4

135.7

115.9

100.6

98.7

150.4

124.6

110.0

138.6

123.4

PROD.

300.5

325.9

298.6

200.9

300.4

359.8

279.6

215.6

250.0

300.0

ESP.

4.3

5.5

7.8

4.9

4.3

8.5

6.4

5.6

5.3

5.0

 

 

SOLUCIÓN:

RESULTADOS DEL SPSS

  1. Recta de regresión:

Coeficientes

Modelo

Coeficientes no estandarizados

Coeficientes tipificados

t

Sig.

B

Error típ.

Beta

1

(Constante)

56,221

28,909

1,945

,093

nivel de producción

,158

,107

,466

1,488

,180

nivel de especialización

3,652

3,664

,312

,997

,352

a. Variable dependiente: salario mensual

[pic 1]

  • Interpretemos los parámetros estimados de las variables independientes:

Para b1: Cuando el nivel de producción varía una unidad y el nivel de especialización se mantienen constantes, los ingresos brutos semanales se incrementarán en 0.158 millones de soles.

Para b2: Cuando el nivel de producción se mantiene constantes y el nivel de especialización varían una unidad, los ingresos brutos semanales se incrementarán en 3.652 millones de soles.         

  1. Analizar R2

Resumen del modelo

Modelo

R

R cuadrado

R cuadrado corregida

Error típ. de la estimación

1

,661a

                ,437

,276

14,0702

a. Variables predictores: (Constante), nivel de especialización, nivel de producción

  • Elevamos al cuadrado el coeficiente de correlación y encontraremos el coeficiente de determinación:[pic 2]

  • Interpretación: Aproximadamente el 43.7 % de los cambios producidos en el salario bruto mensuales son explicados por los cambios producidos en la empresa y el trabajador (nivel de producción y nivel de especialización).
  1. Prueba de hipótesis individual de los parámetros:

Coeficientes

Modelo

Coeficientes no estandarizados

Coeficientes tipificados

t

Sig.

B

Error típ.

Beta

1

(Constante)

56,221

28,909

1,945

,093

nivel de producción

,158

,107

,466

1,488

,180

nivel de especialización

3,652

3,664

,312

,997

,352

a. Variable dependiente: salario mensual

  • Aplicamos la T- student[pic 3]
  • H0 = β1 = 0                                                                       H0 = β1 = 0    

       H1 = β1 [pic 4]0                                                                       H1 = β1 [pic 5]0

[pic 6][pic 7]

  1. Prueba global de los parámetros:

[pic 8]

[pic 9]

ANOVAa

Modelo

Suma de cuadrados

gl

Media cuadrática

F

Sig.

1

Regresión

1076,585

2

538,293

2,719

,134b

Residual

1385,796

7

197,971

Total

2462,381

9

a. Variable dependiente: salario mensual

b. Variables predictoras: (Constante), nivel de especialización, nivel de producción

  • En este caso p > α (0.134 > 0.05), por lo que se acepta Ho, lo que afirma la relación entre las variables.

  1. CONCLUSIONES

PROBLEMA 2: Una empresa de desarrollo de software establece relacionar sus ventas en función del número de pedidos de los tipos de software que desarrolla (sistemas, educativos y automatizaciones empresariales), para atender 10 proyectos en el presente año. En la tabla representa

Y (ventas miles de soles) e X (N° pedido de sistemas), W (N° de pedidos de aplicaciones educativas) y Z (N° de pedido de automatizaciones empresariales):

Y

440

455

470

510

506

480

460

500

490

450

X

50

40

35

45

51

55

53

48

38

44

W

105

140

110

130

125

115

110

103

113

98

Z

75

68

70

64

67

72

70

73

69

74

...

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