Regresion Lineal Multiple

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA
CENTRO LOCAL CARABOBO
CARRERA: CONTADURIA PÚBLICA.







REGRESION LINEAL MULTIPLE
(Caso de estudio: Distribuidora Industrial Casal C.A.)







Alumna: Danis M. Ojeda
C.I. No. 7.124.347
AsesorAcadémico: Lic. José Casella.


Diciembre, 2009
RESUMEN

La Distribuidora Industrial casal C.A., decide establecer una política de mercado y para ello contrata los servicios de La Compañía Mercachek C.A especialista en estudios de mercado.
La empresa especialista se basa en estudios anteriores y decide comenzar por estudiar la percepción de los clientes de Casal para lo cualconformo una muestra de 100 observaciones de las siguientes variables: X 1 Velocidad de entrega, X2 nivel de precio , X3 Flexibilidad de precios , X4 Imagen del fabricante, X5 Servicio, X6 Imagen de la fuerza de ventas, X7 Calidad del producto,X8 tipo de industria y X9 nivel de fidelidad.
Analizaremos tres modelos para encontrar una relación entre la variable dependiente y lasvariables independientes mediante un modelo matemático como la regresión lineal múltiple.
El programa de Excel nos dará una serie de resultados de estadística de regresión como el coeficiente de correlación múltiple, el coeficiente de determinación, el coeficiente de determinación ajustado y el error típico que nos ayudaran a explicar los modelos propuestos
Una vez que se estiman losmodelos se evalúan para verificar si proporcionan un ajuste y una explicación satisfactorios para los datos que se recolectaron.
Para explicar si los modelos tienen algún valor explicativo se utiliza el análisis de la varianza se establece una tabla anova y se utiliza la prueba F en donde se probara si alguna de las variables independiente tiene una relación con la variabledependiente, establecemos un sistema de hipótesis en donde si no se rechaza la hipótesis nula entonces no hay relación lineal entre la variable dependiente y cualquiera de las variables independientes. Por otra parte si la hipótesis nula se rechaza entonces por lo menos una de las variables independiente está relacionada linealmente con la variable dependiente.
Por último se evalúa cadacoeficiente individualmente para determinar si son significantes al modelo explicativo.





INDICE



Contenido Pagina


Resumen ……………………………………………………………. 2

Introducción…………………………………………………………… 3

Método……………………………………………………………….… 5

Resultados Modelo1…………………………………………………… 6

Resultados modelo 2…………………………………………………… 9

Resultados modelo 3…………………………………………………… 12

Discusión………………………………………………………………. 15

Residuos……………………………………………………………… 16

Conclusiones………………………………………………………… 19

Bibliografia………………………………………………………… 20












Introducción
Los Modelos de Regresión estudian la relación estocástica cuantitativa entre unavariable de interés y un conjunto de variables explicativas. Estos modelos son muy utilizados y su estudio conforma un área de investigación clásica dentro de la disciplina de la Estadística desde hace muchos años.
Se evaluaran tres modelos para determinar si proporcionan un ajuste y una explicación satisfactoria para todos los datos que se han recolectados, para ello se aplicaran variaspruebas matemáticas a fin de poder explicar cómo varias variables explicativas podría utilizarse para predecir el valor de la variable dependiente.
Al definir la Regresión como un procedimiento mediante el cual se trata de determinar si existe o no relación de dependencia entre dos o más variables. Es decir, conociendo los valores de una variable...