METODOS ECONOMETRICOS. ANALISIS DE REGRESION

METODOS ECONOMETRICOS

PRACTICA N° 01

PEREZ, Jimmy

ANALISIS DE REGRESION

concepto

En estadística, el análisis de regresión es un proceso estadístico para la estimación de relaciones entre variables. En todos los casos, el objetivo es la estimación de una función de las variables independientes llamada la función de regresión. En el análisis de regresión, también es de interés para caracterizar la variación de la variable dependiente en torno a la función de regresión que puede ser descrito por una distribución de probabilidad.

Objetivo

Caracteristicas

II. Modelo temático

2.1 Ingreso de datos

2.2 Excel

Dy Px

2.3 Stargraphics

2.4 Procedimiento

III. Aplicación

Regresion Simple – Deman vs Precio

(El resultado – Comentarios).

Regresión Simple - DAMANDA vs. PRECIO

Variable dependiente: DAMANDA

Variable independiente: PRECIO

Lineal: Y = a + b*X

Coeficientes

Mínimos Cuadrados Estándar Estadístico

Parámetro Estimado Error T Valor-P

Intercepto 32.1359 4.40859 7.28939 0.0001

Pendiente -14.5388 3.00245 -4.84233 0.0013

Análisis de Varianza

Fuente Suma de Cuadrados Gl Cuadrado Medio Razón-F Valor-P

Modelo 174.175 1 174.175 23.45 0.0013

Residuo 59.4248 8 7.42809

Total (Corr.) 233.6 9

Coeficiente de Correlación = -0.863489

R-cuadrada = 74.5613 porciento

R-cuadrado (ajustado para g.l.) = 71.3815 porciento

Error estándar del est. = 2.72545

Error absoluto medio = 2.02524

Estadístico Durbin-Watson = 2.34537 (P=0.6789)

Autocorrelación de residuos en retraso 1 = -0.385919

El StatAdvisor

La salida muestra los resultados de ajustar un modelo lineal para describir la relación entre DAMANDA y PRECIO. La ecuación del modelo ajustado es

DAMANDA = 32.1359 - 14.5388*PRECIO

Puesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0.05, existe una relación estadísticamente significativa entre DAMANDA y PRECIO con un nivel de confianza del 95.0%.

El estadístico R-Cuadrada indica que el modelo ajustado explica 74.5613% de la variabilidad en DAMANDA. El coeficiente de correlación es igual a -0.863489, indicando una relación moderadamente fuerte entre las variables. El error estándar del estimado indica que la desviación estándar de los residuos es 2.72545. Este valor puede usarse para construir límites de predicción para nuevas observaciones, seleccionando la opción de Pronósticos del menú de texto.

El error absoluto medio (MAE) de 2.02524 es el valor promedio de los residuos. El estadístico de Durbin-Watson (DW)

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