Estadística y pronósticos para la toma de decisiones. Planteamiento y solución de un problema utilizando las técnicas estadísticas para el pronóstico a corto y largo plazo con el fin de tomar decisiones
Enviado por Karen Lizbeth Seba Belli • 24 de Agosto de 2016 • Tarea • 2.376 Palabras (10 Páginas) • 909 Visitas
Nombre: Alberto Vásquez García | Matrícula: 27 |
Nombre del curso: Estadística y pronósticos para la toma de decisiones. | Nombre del profesor: Alba Margarita Picos Lee |
Módulo: 3. Regresión lineal múltiple | Actividad: Evidencia 3: Planteamiento y solución de un problema utilizando las técnicas estadísticas para el pronóstico a corto y largo plazo con el fin de tomar decisiones |
Fecha: 06 de mayo del 2016 | |
Bibliografía:Mis cursos, Blackboard. TECMilenio. Curso: Estadística y pronósticos para la toma de decisiones. Módulo 3. Regresión lineal múltiple. (06 de mayo del 2016). Obtenido de Temas: 11, 12, 13, 14 y 15. Evidencia 3 Final: Planteamiento y solución de un problema utilizando las técnicas estadísticas para el pronóstico a corto y largo plazo con el fin de tomar decisiones.: https://miscursos.tecmilenio.mx/webapps/blackboard/execute/content/file?cmd=view&content_id=_751711_1&course_id=_26668_1&framesetWrapped=true |
Desarrollo de la práctica:
Instrucción para el alumno:
Organícense en equipos de trabajo de 2 a 3 integrantes y resuelvan lo que se les pide. Al finalizar tu ejercicio debes presentar tus conclusiones a todo el grupo y justificar tu análisis estadístico aplicado.
- Revisa la siguiente información tomada de la sección de avisos de ocasión.
Precio | Metros de terreno | Metros de | Número de |
(miles de pesos) | X1 | construcción | recámaras |
Y |
| X2 | X3 |
2700 | 288 | 378 | 4 |
1895 | 160 | 252 | 4 |
1397 | 230 | 252 | 4 |
1795 | 234 | 167 | 2 |
650 | 72 | 124 | 4 |
850 | 128 | 262 | 4 |
3875 | 188 | 246 | 4 |
4300 | 390 | 380 | 3 |
11850 | 885 | 775 | 4 |
11900 | 885 | 775 | 3 |
3250 | 150 | 233 | 3 |
6700 | 406 | 420 | 3 |
5499 | 320 | 390 | 4 |
4250 | 170 | 244 | 4 |
4250 | 170 | 233 | 3 |
470 | 160 | 127 | 3 |
500 | 90 | 73 | 2 |
550 | 91 | 73 | 2 |
650 | 110 | 90 | 2 |
550 | 90 | 74 | 2 |
620 | 172 | 76 | 2 |
1700 | 189 | 374 | 4 |
2330 | 300 | 330 | 4 |
1600 | 136 | 140 | 3 |
1100 | 144 | 290 | 3 |
- Utiliza Excel o cualquier otro paquete estadístico como Minitab para realizar lo siguiente:
- Estima el modelo de regresión múltiple e interpreta los coeficientes de la ecuación de regresión lineal múltiple.
Estadísticas de la regresión | ||
Coeficiente de correlación múltiple | 0.9396 | |
Coeficiente de determinación R^2 | 0.8829 | |
R^2 ajustado |
| 0.8662 |
Error típico |
| 1162.0015 |
Observaciones |
| 25 |
Análisis de varianza
| Grados de libertad | Suma de cuadrados | Promedio de los cuadrados | F | Valor crítico de F |
Regresión | 3 | 213782653.0318 | 71260884.3439 | 52.7762 | 5.93621E-10 |
Residuos | 21 | 28355197.5282 | 1350247.5013 | ||
Total | 24 | 242137850.5600 |
| Coeficientes | Error típico | Estadístico t | Probabilidad | Inferior 95% | Superior 95% |
Intercepción | -602.5690 | 1152.5736 | -0.52280 | 0.6066 | -2999.4769 | 1794.3390 |
Variable X 1 | 9.1420 | 4.1850 | 2.18448 | 0.0404 | 0.4389 | 17.8451 |
Variable X 2 | 5.9345 | 5.2169 | 1.13754 | 0.2681 | -4.9147 | 16.7836 |
Variable X 3 | -77.8103 | 445.2394 | -0.17476 | 0.8629 | -1003.7362 | 848.1156 |
Modelo de regresión estimado es:
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