Estadistica Iferencial

ESTADISTICA INFERENCIAL

Problemática

La AAA de Washington era una asociación que pertenecía a la Asociación Americana de Automóviles (AAA), esta empresa cuenta con un servicio de llamadas de emergencia, Michel DeCoria es el encardado del departamento de las llamadas de emergencia, lo que él quiere es reducir costos y poder pronosticar de una manera certera el número de llamadas en años posteriores, El problema radica en que se sabe que hay varios factores que afectan el número de llamadas, se tienen 2 factores ya principalmente; la temperatura y la tasa de desempleo, últimamente la tasa de desempleo no parece estar a la par con el ciclo general de la economía por lo que se quiere estudiar la situación.

Identificación de Variables

Y = Numero de llamadas de emergencia

X1 = Tasa de desempleo

X2 = Temperatura

Justificación del empleo de un modelo de regresión múltiple

Se utiliza un modelo de regresión múltiple ya que se sabe que no es solamente un factor el que afecta a la variable dependiente, son varios, en este caso es el número de llamadas de emergencia recibidas por la AAA, y las variables independientes que afectan al modelo son la tasa de desempleo y la temperatura, por lo que es necesario utilizar un modelo de regresión múltiple.

Propuesta de un Modelo

Y = 15639.84228 + 92.96984492X1 + 747.6976963X2

Sustento del Modelo

Este modelo es el que muestra una relación más fuerte entre si

Coeficiente de correlación múltiple = 0.805654

Coeficiente de determinación R^2 = 0.650547745 = 65.05%

Interpretación de resultados

Lo que los resultados quieren decir es que la relación que hay tanto de la tasa de desempleo como de la temperatura, con el número de llamadas de emergencia que recibe la AAA, en este caso el coeficiente de correlación indica una relación lineal fuerte entre la variable dependiente y las variables independientes, el coeficiente de determinación explica el 65.05 por ciento de los casos la cual si no es una relación tan fuerte si es solida y explica la mayoría de las llamadas

Por otro lado analizando el modelo sabemos que si la tasa de desempleo y la temperatura no afectaran aun así habría 15640 llamadas de emergencia, se sabe también que si la tasa de desempleo permaneciera constante por cada grado que cambie hacia arriba o hacia debajo de los 65 grados hay 93 llamadas más o menos, y que si la temperatura permanece constante, por cada grado porcentual que aumente la tasa de desempleo aumentara en 747 llamadas de emergencia.

Comentarios

En este caso se pudo observar que estos dos factores tienen una gran relación con el número de llamadas de emergencia, se ve muy claro como los cambios de temperatura afectan al desempeño de los automóviles ocasionando un aumento en el número de llamadas,

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