Analisis de regresion.. estadistica

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  • Publicado : 30 de octubre de 2010
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Análisis de Regresión
Esta herramienta realiza un análisis de regresión lineal utilizando el método de los "mínimos cuadrados" para ajustar
una línea a una serie de observaciones. Puede utilizar esta herramienta para analizar la forma en que los valores de
una o más variables independientes afectan a una variable dependiente; por ejemplo, en el rendimiento de un atleta
inciden variosfactores: la edad, la estatura y el peso entre otros. Basándose en un conjunto de datos de rendimiento,
la regresión determinará la incidencia de cada uno de los factores en la medición del rendimiento y podrán utilizarse
estos resultados para predecir el rendimiento de un atleta nuevo no sometido a ninguna prueba.
Para realizar una regresión adecuada, es importante verificar inicialmente que lavariable dependiente tenga una
relación lineal con las variables independientes. Por otro lado, es conveniente utilizar variables independientes que
aporte nueva información a la regresión; para ello es necesario corroborar que la correlación entre las variables
independientes sea baja o nula. Por estas razones es importante revisar la correlación lineal y graficar cada par de
variables, así comoverificar si no existen datos que se alejen demasiado del comportamiento global de las variables.
En caso de que exista relación entre la variable independiente y la dependiente, pero que dicha relación no sea lineal,
es necesario realizar una modificación de dicha variable, de modo que la nueva variable si tenga una relación lineal
con la variable dependiente. Esta modificación o cambio devariable debe realizarse antes de efectuar la regresión.
Otro de los pasos importantes en el análisis de regresión es verificar si realmente las variables involucradas
“contribuyen” en el comportamiento de la variable dependiente en forma significativa. Para ello, se pueden verificar
dos cosas: el análisis de t presentado en las tablas de resultados dadas por Excel y la comparación entre el error deregresión al incluir o eliminar una variable independiente en particular.
Para realizar el análisis de regresión en Excel:
1. Seleccionar: Herramientas → Análisis de datos → Regresión → Aceptar ↵
2. Llenar el cuadro de diálogo de Regresión:
Rango Y de entrada. Introduzca la referencia correspondiente al rango de datos dependientes. El rango debe
constar de una única columna de datos.
RangoX de entrada. Introduzca la referencia correspondiente al rango de datos independientes. Microsoft Excel
ordenará las variables independientes de este rango en orden ascendente de izquierda a derecha. El número
máximo de variables independientes es 16.
Rótulos. Active esta casilla si la primera fila o la primera columna del rango (o rangos) de entrada contienen
rótulos. Desactívela si elrango de entrada carece de rótulos; Microsoft Excel generará los rótulos de datos
correspondientes para la tabla de resultados.
Nivel de confianza. Active esta casilla para incluir más niveles en la tabla de resumen de resultados. En el
cuadro, introduzca el nivel de confianza que desee aplicar además del nivel predeterminado del 95%.
Constante igual a cero. Active esta casilla sólo si desea quela línea de regresión pase por el origen.
Rango de salida. Introduzca la referencia correspondiente a la celda superior izquierda de la tabla de resultados.
Deje por lo menos siete columnas disponibles para la tabla de resultados sumarios, que incluirá una tabla de
análisis de datos, coeficientes, error típico del pronóstico Y, valores r2, número de observaciones y error típico de
coeficientes.En una hoja nueva. Haga clic en esta opción para insertar una hoja nueva en el libro actual y pegar los
resultados comenzando por la celda A1 de la nueva hoja de cálculo. Para asignar un nombre a la nueva hoja de
cálculo, escríbalo en el cuadro.
En un libro nuevo. Haga clic en esta opción para crear un nuevo libro y pegar los resultados en una hoja nueva
del libro creado.
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