Pronosticos

797 palabras 4 páginas
|Nombre: |Matrícula: |
|Nombre del curso: Pronósticos para la toma de decisiones. |Nombre del profesor: Carlos Martinez. |
|Módulo: 2 Métodos de suavización y análisis de regresión. |Actividad: Integradora 2 Tema 8 Pruebas de hipótesis con análisis|
| |de regresión lineal simple. |
|Fecha: 24 de enero del 2011 |
|Bibliografía: Hanke, J. E. y Wichern, D. (2006) Pronósticos en los negocios. (5ta. Ed.)
…ver más…
La idea básica es pronosticar el valor de la variable dependiente a partir de que se conoce la variable independiente.
Describe y explica los conceptos utilizados en la regresión lineal simple.
Coeficiente de determinación: Mide el porcentaje de variabilidad, que es el porcentaje de variación de la variable independiente.
Ajuste de curvas: Puede ocurrir para ciertos datos, que el diagrama de dispersión no sea lineal entre X y Y.
Un modelo de regresión lineal simple sigue siendo útil para tratar estas situaciones.
Debemos transformar la variable X para así obtener una relación lineal y entonces si aplicar el modelo de regresión simple.
Intervalo de confianza: Un par de números entre los cuales se estima que estará cierto valor desconocido con una determinada probabilidad de acierto. Definimos un intervalo para una mejor predicción, ya que la incertidumbre siempre existirá.

¿A qué se refiere la “parte explicada por la regresión” y la “parte no explicada”? La parte explicada por la regresión (la varianza de la regresión) y otra parte no explicada (la varianza residual).

¿Qué alternativa puedes utilizar cuando tu diagrama de dispersión no presenta una tendencia lineal y requieres analizar el caso con regresión lineal?
Utilizas un ajuste de curvas, donde se transforma la variable X para así obtener una relación lineal. Se espera que cuando graficamos estas funciones lo que era una función no lineal entre nuestra X y Y se transforme

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