Proyecto Integrador

Análisis de regresión simple
IV.1 Análisis de correlación de las variables (5.19%)

Encontrar todas las correlaciones posibles en parejas de variables y probar por medio de la prueba usando la t para ver si la hipótesis de que existe correlación o no entre cada par de variables. Este tema no viene en su libro por lo que se va a poyar en las notas de la maestra titular que están en recursos deapoyo en la semana que se vio este tema. La hipótesis que va a probar es si:

Ho:p=0 vs Ha.p es diferente de cero.
IV.2 Utilizar la variable que explique de mejor manera el comportamiento en un modelo de regresión simple (5.19%)
Para realizar este inciso es necesario correr todas las posibles regresiones de la variable dependiente (Y) contra las variables independientes. Una vez que se tengantodas las regresiones, el equipo debe identificar la ecuación de regresión que mejor explica el comportamiento de Y.
IV.3 Significancia de las variables (5.19%)

Una vez que ya decidió el mejor modelo de regresión simple en el punto anterior ya solamente va a trabajar con ese modelo a partir de este punto. Especifiquen la hipótesis que se necesita probar en este caso Ho: Bi= 0 vs Ha: Bi esdiferente de cero y utilizando la distribución t de student a un nivel de confianza del 95% expliquen la significancia estadística de la variable independiente y del intercepto o B0 del modelo. ¿Qué pueden concluir con los resultados obtenidos?

Note que esta prueba no es igual a la del punto IV.1.
IV.4 Calidad de ajuste del modelo (5.19%)

La calidad del ajuste está dada por el coeficiente dedeterminación y el error estándar de estimación, indiquen cuál es esa calidad en el modelo encontrado e interpreten su valor. ¿Se sentirían a gusto utilizando la variable independiente de ese modelo para explicar la variable dependiente Y?
IV.5 Comportamiento de los errores (5.19%)

En el modelo de regresión simple se hacen varios supuestos, entre los cuales se encuentra la distribución normalde los errores. En este punto se espera que el equipo concluya si este supuesto se cumple o no, para llegar a esa conclusión se espera que realicen e interpreten las gráficas necesarias de los residuales. En base a otras gráficas concluya si el supuesto de homoscedasticidad se cumple.
IV.6 Conclusiones de lo observado del modelo de regresión simple (5.19%)

¿Qué interpretan de los resultados desu regresión simple? ¿Hay relación causal o no? ¿Es bueno el modelo?
En general comente sobre el modelo encontrado, ¿Cuál fue la ecuación de regresión mejor y porque?, ¿El modelo global es estadísticamente significativo? ¿Cómo interpretaría esto? ¿La variable independiente contribuye a explicar la variación de Y?, ¿El modelo que se propone es un buen modelo de acuerdo al porcentaje de variaciónque explica de Y? ¿Qué pueden comentar sobre esto?

Análisis de regresión múltiple

Estas actividades las puedes realizar con lo leído en la semana 9 del curso.
IV.7 Utilizar las variables que expliquen de mejor manera el comportamiento en un modelo de regresión múltiple (5.19%)
Tomar a la variable como dependiente y construir un modelo de regresión múltiple con todas las variablesindependientes.
IV.8 Análisis de multicolinealidad (5.19%)

Existen varias formas de hacer este análisis pero el método que se espera que el equipo el coeficiente de correlación entre las variables independientes y el VIF.

Calcule los coeficientes de correlación necesarios de acuerdo al número de variables independientes involucradas en el proyecto y el VIF para cada variable. Concluya si sepresentan problemas de multicolinealidad o no entre las variables. De estar presente este problema que implicaciones tiene en el modelo propuesto. Compare este resultado con el punto uno de esta etapa.

Nota: En 4.8 el análisis es únicamente de las X´s, no interviene la variable Y
IV.9 Significancia de las variables (5.19%)

Para realizar esta actividad prueben las hipótesis correspondientes con...