Estadistica

Objetivo:

El objetivo de este trabajo es poner en práctica los conocimientos adquiridos en cuanto a métodos para análisis de datos de series de tiempo, en el cual alguno de los temas a tratar, es la regresión múltiple para ver su aplicación para tomar decisiones ajustadas con respecto al problema.

Procedimiento:

1. Regresión lineal múltiple:

a. ¿Qué es?

b. ¿Qué es el coeficiente de determinación y el coeficiente de correlación?

c. ¿Cuáles son las desventajas de la multicolinealidad?

d. ¿Por qué es recomendable comparar modelos de regresión?

2. Serie de tiempo:

I. ¿Qué es?

II. ¿A qué se refiere la autocorrelación?

III. ¿Cuáles son las principales ventajas de las series de tiempo en los pronósticos?

IV. ¿Cuáles son los principales números índice en la economía nacional?

V. ¿Cuál es la diferencia entre componente cíclico y estacional?

VI. ¿A qué se refiere el ajuste del poder de compra mediante deflación?

VII. ¿Qué es apalancamiento y cómo se relaciona con las observaciones atípicas?

3.- Martín es un joven ahorrador que cada quincena separa los pesos sueltos que encuentra en su cartera, y tiene la curiosidad de pronosticar cuánto puede ahorrar de julio a diciembre.

Mes Quincena Ahorro (pesos)

Enero 1 115

2 160

Febrero 1 102

2 176

Marzo 1 180

2 203

Abril 1 191

2 216

Mayo 1 210

2 249

Junio 1 227

2 254

A. Descompón la serie y pronostica el ahorro total de julio a diciembre.

B. ¿Cuál es el comportamiento de esta serie?

C. Martín desea saber a cuánto equivale el total de su ahorro de enero a diciembre en pesos constantes, teniendo como base la segunda quincena de junio. ¿Cuál será su ahorro?

4.- Ahora Martín quiere fomentar su ahorro personal y ha identificado las variables que considera que han influido en su ahorro: los minutos que ha utilizado en celular y el salario quincenal.

Mes Quincena Ahorro (pesos) Salario (pesos) Celular (minutos)

Enero 1 115 2300 301

2 160 2325 250

Febrero 1 102 2350 332

2 176 2375 260

Marzo 1 180 2400 309

2 203 2425 237

Abril 1 191 2450 260

2 216 2475 253

Mayo 1 210 2500 298

2 249 2525 241

Junio 1 227 2550 235

2 254 2575 229

A. Obtén la ecuación de regresión múltiple usando ambas variables independientes.

B. ¿Cuál es el coeficiente de correlación?

C. ¿Cuál es el coeficiente de determinación?

D. Aplica el método de regresión paso por paso, ¿coinciden los resultados?

E. Si compruebas la relación mediante la prueba F, ¿es significativa?

F. Si Martín quiere ahorrar $450 la próxima quincena y sabe que recibirá

G. $2600, ¿cuántos minutos tiene permitido llamar?

H. ¿Cuánto es la variación no explicada por el modelo?

I. ¿Consideras que Martín administra correctamente sus recursos?

J. ¿Cómo relacionas el uso de las herramientas vistas con el ahorro de Martín?

Resultados:

1.-

a) Se define como un procedimiento mediante el cual se trata de determinar si existe o no relación de dependencia entre dos o más variables. Es decir, conociendo los valores de una variable independiente, se trata de estimar los valores, de una o más variables dependientes.

La regresión lineal múltiple estima los coeficientes de la ecuación lineal, con una o más variables independientes, que mejor prediga el valor de la variable dependiente.

b) El coeficiente de correlación es la segunda medida que podemos usar para describir qué tan bien explica una variable a otra. Cuando tratamos con muestras, el coeficiente

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