Trabajo de analisis de regresión puc

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PARTE A: Informe para el Usuario

Introducción

Estos últimos días, ha estado bien de moda el tema que se aborda en este informe, que son las elecciones presidenciales. Hace poco fueron las elecciones municipales y las elecciones del centro de alumnos (FEUC) de la Universidad Católica.

En este trabajo hemos optado por realizar nosotros mismos hacer y tomar una encuesta a alumnos de laUniversidad Católica, con el fin de determinar el efecto que tienen algunas variables en la opción por votar por Sebastian Piñera en la próximas elecciones presidenciales de 2009.

Por lo tanto, la variable respuesta “PIN” (dependiente) será el porcentaje de seguridad de votar por Sebastian Piñera (Intención de Voto) y las variables predictoras (en relación al sufragante) serán las siguientes:ING: Ingreso mensual Total en el hogar (en $)

MCOLEG: Valor de la mensualidad del colegio en el que estudió (en $)

MUNIV: Carrera y Mensualidad EFECTIVA en la universidad (es decir, lo que realmente se paga en $)

TFAMIL: Porcentaje de seguridad de votar por Piñera en su familia

PPA: Promedio Ponderado Acumulado ( PPA) aproximado

TPOLIT: Tendencia política (0= extrema izquierda… 100=extrema derecha)

RTRANS: Rechazo del Transantiago (0= rechazo total… 100= aceptación total)

CDIOS: Creencia en Dios (0= no creo nada… 100= creo mucho)

ALCOMER: Aceptación del libre comercio (0= Total desacuerdo… 100= Total acuerdo)

EDAD: Edad

Por lo tanto, el modelo de Regresión Lineal planteado inicialmente será:

[pic] [pic]

Para este trabajo se consideró un total de 87muestras (u opiniones) acerca de la intención de voto de los estudiantes de la Universidad Católica.

Cabe señalar que en este informe no se cuenta con información aportada por especialistas y que además, todas las variables explicativas son económicas y fáciles de tomar, por lo que se sacarán sólo aquellas variables que estadísticamente no sean significativas, descartando cualquier posibilidadde sacarlas del modelo por alguna otra razón teórica o económica.

Es importante notar que la información que se pueda generar en este informe, la podrían usar variados partidos políticos (como por ejemplo, el de Sebastián Piñera, que es R.N.), para ver qué es lo que más influye en las votaciones de la gente, y así saber donde más ellos deben atacar y dirigir sus esfuerzos para poder obtenermejores resultados, y ganar las elecciones presidenciales.

2. Selección de variables significativas

Después de realizar los métodos estadísticos pertinentes, se obtuvo que las variables significativas resultantes fueron:

PIN=[pic]*MCOLEG+[pic]MUNIV+[pic]*TFAMIL+[pic]TPOLIT+[pic]*RTRANS

El nivel de error de esta selección de variables se controla mediante la función de potencia, que nospermite controlar la probabilidad de cometer error tipo II, es decir, afirmar que las otras variables (ING, PPA, CDIOS, ALCOMER, EDAD) no son significativas, cuando en verdad si lo son.

Analizamos también si existía alguna variabilidad entre las variables que explican a PIN, pero bajo estándares de aceptación estadísticas, este no fue el caso y por lo tanto no era necesario eliminar otra variableque fuera innecesaria.

De hecho según los datos tomados, las variables entre ellas explicaban la variabilidad de otra en un porcentaje muy bajo, algo menor que el 9%.

3. Transformación del modelo

Luego de analizar estadísticamente este modelo, se llegó a que el mejor modelo que representaba el problema fue:

[pic]= [pic]

[pic]

De este modelo se tiene que el 72.44% de lavariabilidad de la variable de respuesta (Porcentaje de votar por Piñera) es explicado por la variabilidad de las variables explicativas señaladas. Esto genera mayor linealidad en el modelo.

(Recordemos que PIN representa el porcentaje de seguridad de votar por Piñera; MCOLEG: Valor de la mensualidad del colegio en el que estudió (en $); MUNIV: Mensualidad efectiva que paga en la universidad (en...
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