An Lisis De Regresi N

Análisis de regresión
Se elabora una ecuación para expresar la relación lineal entre dos variables.
Se desea estimar el valor de la variable dependiente Y con base en un valor seleccionado de lavariable independiente X.
La técnica para desarrollar la ecuación y proporcionar las estimaciones se denomina análisis de regresión.

Principios de mínimos cuadrados
La variable con la cual se hace laestimación es la independiente
En el análisis de regresión, el objetivo es utilizar los datos para trazar una línea que represente mejor la relación entre las dos variables.
Se utilizar un diagramade dispersión para visualizar la posición de la línea. Las dos variables, independiente y dependiente, deben estar en escala de intervalo o razón.
Con el criterio de mínimos cuadrados se determina laecuación de regresión.

PRINCIPIO DE LOS MÍNIMOS CUADRADOS
Determina una ecuación de regresión al minimizar la suma de los cuadrados de las distancias verticales entre los valores reales de Y y losvalores pronosticados de Y.
La recta de regresión de mínimos cuadrados es:
FORMA GENERAL DE LA ECUACIÓN DE REGRESIÓN LINEAL
= a + bX
es el valor estimado Y para un valor seleccionado de X
a es laconstante o intercesión
Es el valor estimado de Y cuando X = 0
b es la pendiente de la recta, o el cambio promedio para en por cada cambio en unidad un aumento o disminución de la variableindependiente X
X es cualquier valor de la variable independiente que se seleccione
El propósito de un análisis de regresión es calcular los valores de a y b para desarrollar una ecuación lineal que seajuste mejor a los datos.
Las fórmulas de a y b son:
PENDIENTE DE LA RECTA DE REGRESIÓN b =
r es el coeficiente de correlación
es la desviación estándar de Y (VD)
es la desviaciónestándar de X (VI)
INTERSECCIÓN CON EL EJE Y
a =
es la media de Y (VD)
es la media de X ( VI)

EJERCICIO
En un artículo reciente de BusinessWeek se enumeran las «Best Small Companies». Nos...