Coordinacion de semaforos
Páginas: 5 (1072 palabras)
Publicado: 17 de junio de 2011
“TRABAJO SOBRE REGRESION LINEAL Y SERIES HISTÓRICAS”
Presentado por:
NATALIA MOLINA GARCÉS
Presentado a:
PROSESOR JULIO FERNANDO SUÁREZ
Asignatura:
ESTADÍSTICA APLICADA
UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA
ESPECIALIZACIÓN EN VÍAS Y TRANSPORTE
FACULTAD DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA CIVIL
MANIZALES, MAYO 2011
TABLA DE CONTENIDO
1.Introducción………………..
2. Objetivos……………
3. Desarrollo……………….
INTRODUCCIÓN
Los análisis de regresión son de gran importancia, y son una herramienta muy útil ya que ayuda a la toma de decisiones y a tener un estimado para el porvenir de las variables que se estén analizando en cualquier campo, para nuestro caso en el campo de la Ingeniería enfocado hacia las Vías y el transporte.
El análisis de regresiónmúltiple es una técnica de análisis multi-variable en el que se establece una relación funcional entre una variable dependiente o a explicar y una serie de variables independientes o explicativas, en la que se estiman los coeficientes de regresión que determinan el efecto que las variaciones de las variables independientes tienen sobre el comportamiento de la variable dependiente.
Una serie históricaes un conjunto de observaciones (ordenado en términos de tiempo). Algunos ejemplos de series cronológicas serian aspectos tales registros de precipitación pluvial diaria, las ventas semanales, el producto nacional bruto trimestral, mediciones de la temperatura.
El objeto de analizar tales datos es determinar si se presentan ciertos patrones o pautas no aleatorias. Algunas veces se trata dedescubrir patrones no aleatorios que se puedan utilizar para predecir el futuro. En otras coacciones, el objetivo es asegurarse de que no haya patrones no aleatorios. En estos casos, dichos patrones son considerados como una señal de que un sistema o proceso esta " fuera de control".
La siguiente explicación tiene relación con el análisis intrínseco, el cual se concentra en los datos históricos dela variable de estudio. Cabria destacar que el análisis intrínseco es ampliamente empleado en los negocios y en la industria. El objetivo reconocido del análisis intrínseco es describir más que explicar los patrones históricos de los datos (es decir, identificar diversos patrones). Además el supuesto en el que se basa el análisis intrínseco, estable que existe un constante sistema causalrelacionado con el tiempo, el cual influye en los datos. En otras palabras, los datos históricos supuestamente reflejan la influencia de todos los factores de manera uniforme atreves del tiempo.
En este trabajo aplicaremos los conceptos de los modelos de regresión lineal múltiple y las series históricas a ciertas variables, con el fin de determinar características futuras y obtener una representaciónde la realidad de un conjunto de características asociadas a un determinado problema de un cierto sistema.
OBJETIVOS
* Obtener a partir de una base de datos un modelo de regresión lineal múltiple y analizar el comportamiento de las variables.
* Determinar si el modelo y las variables son significativas.
* Desarrollar un modelo no lineal y determinar si es significativo,analizando también sus variables.
* Estudiar una variable en función del tiempo y realizar el respectivo análisis de tendencia, vía análisis de regresión lineal y aplicar también el modelo semilogaritmico.
* Analizar todos los parámetros obtenidos a partir de todos los modelos aplicados.
DESARROLLO
1. Base de Datos
Fuente: Balances Energéticos consolidados de Colombia 2008Estadísticas de la regresión |
Coeficiente de correlación múltiple | 0,99889195 |
Coeficiente de determinación R^2 | 0,99778513 |
R^2 ajustado | 0,99752957 |
Error típico | 2242705,23 |
Observaciones | 30 |
* EL 99,7% de los valores del promedio del PIB total (en millones) en Colombia, están explicados por el PIB del transporte (en millones), transporte de...
Presentado por:
NATALIA MOLINA GARCÉS
Presentado a:
PROSESOR JULIO FERNANDO SUÁREZ
Asignatura:
ESTADÍSTICA APLICADA
UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA
ESPECIALIZACIÓN EN VÍAS Y TRANSPORTE
FACULTAD DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA CIVIL
MANIZALES, MAYO 2011
TABLA DE CONTENIDO
1.Introducción………………..
2. Objetivos……………
3. Desarrollo……………….
INTRODUCCIÓN
Los análisis de regresión son de gran importancia, y son una herramienta muy útil ya que ayuda a la toma de decisiones y a tener un estimado para el porvenir de las variables que se estén analizando en cualquier campo, para nuestro caso en el campo de la Ingeniería enfocado hacia las Vías y el transporte.
El análisis de regresiónmúltiple es una técnica de análisis multi-variable en el que se establece una relación funcional entre una variable dependiente o a explicar y una serie de variables independientes o explicativas, en la que se estiman los coeficientes de regresión que determinan el efecto que las variaciones de las variables independientes tienen sobre el comportamiento de la variable dependiente.
Una serie históricaes un conjunto de observaciones (ordenado en términos de tiempo). Algunos ejemplos de series cronológicas serian aspectos tales registros de precipitación pluvial diaria, las ventas semanales, el producto nacional bruto trimestral, mediciones de la temperatura.
El objeto de analizar tales datos es determinar si se presentan ciertos patrones o pautas no aleatorias. Algunas veces se trata dedescubrir patrones no aleatorios que se puedan utilizar para predecir el futuro. En otras coacciones, el objetivo es asegurarse de que no haya patrones no aleatorios. En estos casos, dichos patrones son considerados como una señal de que un sistema o proceso esta " fuera de control".
La siguiente explicación tiene relación con el análisis intrínseco, el cual se concentra en los datos históricos dela variable de estudio. Cabria destacar que el análisis intrínseco es ampliamente empleado en los negocios y en la industria. El objetivo reconocido del análisis intrínseco es describir más que explicar los patrones históricos de los datos (es decir, identificar diversos patrones). Además el supuesto en el que se basa el análisis intrínseco, estable que existe un constante sistema causalrelacionado con el tiempo, el cual influye en los datos. En otras palabras, los datos históricos supuestamente reflejan la influencia de todos los factores de manera uniforme atreves del tiempo.
En este trabajo aplicaremos los conceptos de los modelos de regresión lineal múltiple y las series históricas a ciertas variables, con el fin de determinar características futuras y obtener una representaciónde la realidad de un conjunto de características asociadas a un determinado problema de un cierto sistema.
OBJETIVOS
* Obtener a partir de una base de datos un modelo de regresión lineal múltiple y analizar el comportamiento de las variables.
* Determinar si el modelo y las variables son significativas.
* Desarrollar un modelo no lineal y determinar si es significativo,analizando también sus variables.
* Estudiar una variable en función del tiempo y realizar el respectivo análisis de tendencia, vía análisis de regresión lineal y aplicar también el modelo semilogaritmico.
* Analizar todos los parámetros obtenidos a partir de todos los modelos aplicados.
DESARROLLO
1. Base de Datos
Fuente: Balances Energéticos consolidados de Colombia 2008Estadísticas de la regresión |
Coeficiente de correlación múltiple | 0,99889195 |
Coeficiente de determinación R^2 | 0,99778513 |
R^2 ajustado | 0,99752957 |
Error típico | 2242705,23 |
Observaciones | 30 |
* EL 99,7% de los valores del promedio del PIB total (en millones) en Colombia, están explicados por el PIB del transporte (en millones), transporte de...
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