Correlación y regresión modelos de tendencias no lineales

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  • Publicado : 3 de diciembre de 2011
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Introducción
En muchas situaciones de la vida real, se presentan problemas en los cuales existe una relación entre dos o más variables y se hace necesario encontrar la naturaleza de esta relación.Éste trabajo ilustra una situación real de la empresa ESTIMAR LTDA donde se tienen los ingresos y costos obtenidos durante los últimos 18 meses y se analiza la relación existente entre ellos.
Paraesto se hizo uso de la técnica de Regresión y Correlación, la cual resulta una herramienta muy útil a la hora de analizar el comportamiento de dos o más variables relacionadas.
Se pretende entoncesestablecer mediante una regresión la relación entre dichos datos al igual que calcular algunos pronósticos que puedan dar una idea de cómo será el comportamiento de los ingresos y costos en los próximosmeses.
Objetivos
Destacar la importancia y la utilidad de la Regresión y Correlación para modelar e investigar la relación entre dos variables con los diferentes tipos como el exponencial,polinomico, logarítmico, etc.

Regresión
La regresión es una técnica estadística utilizada para simular la relación existente entre dos o más variables. Por lo tanto se puede emplear para construir unmodelo que permita predecir el comportamiento de una variable dada.
La regresión es muy utilizada para interpretar situaciones reales, pero comúnmente se hace de mala forma, por lo cual es necesariorealizar una selección adecuada de las variables que van a construir las ecuaciones de la regresión, ya que tomar variables que no tengan relación en la práctica, nos arrojará un modelo carente desentido, es decir ilógico. Según sea la dispersión de los datos (diagrama de dispersión) en el plano cartesiano, pueden darse alguna de las siguientes relaciones, Lineal, Logarítmica, Exponencial,Cuadrática, entre otras. Las ecuaciones de cada relación se presentan en la siguiente tabla. Ecuaciones de regresión
REGRESIÓN ECUACIÓN
Lineal y = A + Bx
Logarítmica y = A + BLn(x)
Exponencial y = Ae(Bx)...
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