Modelos estadísticos

|Nombre: Laura Andere Chaparro |Matrícula: 2547586 |
|Nombre del curso: |Nombre del profesor: |
|Pronóstico para la Toma de Decisiones |Javier Armando Gómez Bárcena ||Módulo: |Actividad: |
|2 -Regresión lineal simple y regresión lineal múltiple |9 - “Linearización e Indicadores de Ajuste del Modelo”. |
|Fecha: Junio 18, 2010 ||Bibliografía: |
|Hanke, J. et al. (2006). Pronósticos en los negocios.(8ª Ed.) México: Pearson Educación. |
|(ISBN: 9702607590) ||Software requerido: Minitab |
|Bibliografía de apoyo: |
| Bowerman, Bruce L. and O´Connel, Richard T. Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión.4th ed. Trans. Nombre  Lugar: Thomson ||Learning, año (ISBN:970686606-x) |
|Mesografía: |
|Multicolinealidad t = 1.96 Se rechaza la H0, el coeficiente es significativo.
C(2): tc = 6.02 > t = 1.96 Se rechaza la H0, elcoeficiente es significativo.
C(3): tc = 0.38 < t = 1.96 No se rechaza la H0, el coeficiente no es significativo.
C(4): tc = 0.73 < t = 1.96 No se rechaza la H0, el coeficiente no es significativo.
- Supuestos de Regresión:
Para que se cumplan los supuestos de regresión, el valor de F-statistic, tiene que ser mayor al nivel de significancia establecido, el 5%; en caso contrario, se rechazará lahipótesis nula y por lo tanto el supuesto no será correcto.
• Prueba de Normalidad
[pic]
Como nuestro F-statistic = .3235 > .05, por lo tanto aceptamos la hipótesis nula de que nuestros residuales se comportan de manera Normal.
• Prueba de No Autocorrelación Serial
|Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: |
|F-statistic |1.450229| Probability |0.249518 |
|Obs*R-squared |3.158050 | Probability |0.206176 |

Como el valor de F-statistic = 1.45 > .05, por lo tanto, se rechaza la hipótesis alternativa, es decir, no hay autocorrelación serial en los residuos, es decir, el supuesto se cumple.
• Prueba de Homocedasticidad
|ARCH Test:|
|F-statistic |0.054002 | Probability |0.947514 |
|Obs*R-squared |0.117438 | Probability |0.942972 |

Como el valor de F-statistic = .054 > .05, se dice que los residuales son constantes u homocedasticos con un nivel de confianza del 95%, es decir, se acepta la hipótesis nula por lo cual se cumple elsupuesto en cuestión.
• Prueba de No Heterocedasticidad
|White Heteroskedasticity Test: |
|F-statistic |1.087727 | Probability |0.385996 |
|Obs*R-squared |5.520184 | Probability |0.355738 |

Esta prueba es un complemento de la anterior, ya que en esta se confirma que realmente...