Regresin lineal mltiple Diana Ruiz Tinajero Importancia para

Regresión lineal múltiple Diana Ruiz Tinajero.

Importancia para los negocios y la economía La regresión y correlación múltiple son dos técnicas estadísticas que se pueden aplicar para solucionar problemas comunes de los negocios, en donde se desee conocer la relación existente entre una variable dependiente y varias variables independientes.

Importancia para los negocios y la economía Por lo que para las áreas de economía y negocio es una herramienta de gran utilidad que permite analizar una gran cantidad de datos sobre la realidad económica y establecer la relación que existe entre las variables en estudio que permita tomar decisiones sobre una situación específica.

Aplicaciones de la regresión múltiple en la vida cotidiana. Algunos ejemplos en el área de los negocios en donde se aplica la herramienta de regresión múltiple, son en el caso de un gerente de ventas que desea conocer la relación entre las ventas, la inversión realizada en publicidad y el espacio del local.

Aplicaciones de la regresión múltiple en la vida cotidiana. Otro ejemplo, puede ser con los economistas que desean conocer la relación entre el ahorro de las personas, su nivel de ingresos y las tasas de interés ofrecidas por los bancos.

Modelo de regresión lineal múltiple •

Coeficiente de determinación múltiple •

Coeficiente de correlación múltiple •

Ejemplo de aplicación • Como un proyecto de clase, un equipo de estudiantes de mercadotecnia diseña un modelo que explique la renta para la vivienda estudiantil que hay cerca de la universidad. La renta está expresada en dólares, PC son los pies cuadrados que tiene el apartamento o casa, y DIST es la distancia en millas de la casa al campus. Renta (dólares) 220 PC DIST Renta (dólares) PC DIST 900 3. 2 400 1290 1. 5 250 1100 2. 2 450 1370 0. 5 310 1250 1. 0 500 1400 0. 5 420 1300 0. 5 550 1550 0. 3 350 1275 1. 5 450 1200 0. 5 510 1500 0. 5 320 1275 1. 5

Aplicación de Excel para regresión múltiple Una herramienta útil para realizar un análisis de regresión múltiple (cuando se cuenta con una gran cantidad de datos con apoyo del tecnología) es el uso del programa de Excel. Por lo que en este caso aprenderemos cómo utilizar las funciones de Excel y la interpretación de la hoja de resultados que arroja una vez analizados los datos. Por lo que inicialmente abriremos nuestra hoja de datos e introduciremos los datos para su estudio.

Aplicación de Excel para regresión múltiple Inicialmente instalaremos la herramienta para el análisis de datos que nos permitirá realizar un análisis de regresión múltiple. Primeramente seleccione “Archivo” en la barra de herramientas y buscamos la palabra “Opciones”, da clic y despliega una página en donde encontrarás en la parte izquierda la palabra “Complementos” y da clic.

Aplicación de Excel para regresión múltiple Una vez que seleccionamos complementos buscamos en la parte inferior Administrar y damos clic en la palabra “Ir”. Se abre una ventana con la palabra complementos y seleccionamos la opción herramientas de análisis, aceptar. Seleccionamos en la barra de herramientas la opción DATOS y aparecerá en la parte derecha la palabra Análisis de datos

Aplicación de Excel para regresión múltiple Una vez que contamos con la herramienta introducimos los datos a analizar en la hoja de Excel, identificando quiénes son las variables independientes y variables dependientes. Posteriormente seleccionamos en la barra de herramientas datos y la opción Análisis de datos, desplegándose un cuadro con diferentes opciones donde seleccionamos la palabra Regresión y damos aceptar

Aplicación de Excel para regresión múltiple Se abre un cuadro de diálogo e ingresamos el rango de datos de la variable dependiente (Y) en Rango de entrada Y. Ingresamos el rango de celdas de la variable X en Rango de entrada X Seleccione el nivel de confianza normalmente del 95%. Seleccione el rango de salida de los datos. De Aceptar.

Aplicación de Excel para regresión múltiple En el área seleccionada para desplegar los resultados aparece la hoja de resultados que nos permite establecer la relación entre las variables y el modelo de regresión lineal múltiple.

Interpretación de datos •

Interpretación de datos •

Interpretación de datos • ¿Cuál será el intervalo de confianza del 95% para la renta si se tienen 700 pies cuadrados y una distancia de 2 millas al campus?

Conclusión Existen muchas relaciones en el mundo real. Una forma de determinar si existe una relación entre las variables es utilizar las técnicas estadísticas conocidas como regresión y correlación. Cuando las regresiones que se desean estudiar son múltiples existen dos o mas variables independientes y una variable dependiente, en donde el coeficiente de correlación y la ecuación de regresión pueden ser determinadas encontrando la relación existente entre las múltiples variables. Lo cual en el mundo de los negocios es de vital importancia para predecir escenarios futuros reduciendo el grado de incertidumbre en la toma de decisiones.