Promedio movil

1. Explica por qué, en base a SCT, SCR, SCE de los valores del ejercicio 5 página 632
(Anderson, Sweeney, Williams), podemos lograr una ecuación de regresión que tenga un mejor ajuste a los datos observados. Leer página 636.
Ejercicio no.5. El dueño de Showtime Movie Theater, Inc., desea estimar el ingreso bruto semanal en función de los gastos en publicidad. A continuación se presentan losdatos históricos de 10 semanas.
Ingreso semanal bruto (en miles de $) Publicidad en televisión (en miles de $) Publicidad en periódicos (en miles de $)
96 5.0 1.5
90 2.0 2.0
95 4.0 1.5
92 2.5 2.5
95 3.0 3.3
94 3.5 2.3
94 2.5 4.2
94 3.0 2.5

Obtenga una ecuación de regresión estimada en la que el monto gastado en publicidad en televisión sea la variable independiente.

The regressionequation is
Ingreso semanal bruto (en miles = 88.6 + 1.60 Publicidad en televisión (en mi

Predictor Coef SE Coef T P
Constant 88.638 1.582 56.02 0.000
Publicidad en televisión (en mi 1.6039 0.4778 3.36 0.015

S = 1.21518 R-Sq = 65.3% R-Sq(adj) = 59.5%

Analysis of Variance

Source DF SSMS F P
Regression 1 16.640 16.640 11.27 0.015
Residual Error 6 8.860 1.477
Total 7 25.500



Obtenga una ecuación de regresión estimada en la que los montos gastados en publicidad en televisión y en periódicos sean las variables independientes.

The regression equation is
Ingreso semanal bruto (en miles =83.2 + 2.29 Publicidad en televisión (en mi
+ 1.30 Publicidad en periódicos (en mi


Predictor Coef SE Coef T P
Constant 83.230 1.574 52.88 0.000
Publicidad en televisión (en mi 2.2902 0.3041 7.53 0.001
Publicidad en periódicos (en mi 1.3010 0.3207 4.06 0.010

S = 0.642587 R-Sq =91.9% R-Sq(adj) = 88.7%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F P
Regression 2 23.435 11.718 28.38 0.002
Residual Error 5 2.065 0.413
Total 7 25.500

Source DF Seq SS
Publicidad en televisión (en mi 1 16.640
Publicidad en periódicos (en mi 1 6.795

En el punto a
STC= 25.500 SCR=16.640 SCE= 8.860
16.640+8.860=25.500
En el punto b
STC= 25.500 SCR= 23.4335 SCE= 2.065
23.435+2.065=25.500
En otras palabras esto es lo mismo que decir STC= SCR + SCE
Tiene un mejor ajuste debido a que cuando tiene dos variables independientes aumenta la suma de cuadrados debido a la regresión y disminuye la suma de cuadrados del error.Esto da como consecuencia que tenga un mejor ajuste entre las variables de publicidad en televisión y publicidad en periódicos, respecto al ingreso semanal bruto.

2. Realiza un resumen de las suposiciones del modelo de regresión lineal múltiple, utilizando otra fuente bibliográfica y anota la referencia bibliográfica. Incluye un ejemplo, explicando dichas suposiciones (gráfica por gráfica), dela lista de ejercicios propuestos del libro consultado para complementar tu resumen (Anota el número de ejercicio y página).
MODELO DE REGRESIÓN MÚLTIPLE
En un modelo de regresión múltiple, al utilizar una variable explicativa es posible incrementar el poder explicativo y la utilidad del modelo en la toma de dediciones.
Se considera cuanto más poderoso podría volverse el modelo si seutilizaran más variables independientes. Eso es precisamente lo que el modelo de regresión múltiple hace, permitiendo incorporar dos o más variables independientes.
El modelo de regresión múltiple con k variables independientes se expresa:
Modelo de regresión múltiple
y= β_0+β_1 x_1+β_2 x_2+ …+β_k x_k+ε

Represente con k el número de variables predictores (k 2) y denote estos predictores por x1,...