Estadistica
Páginas: 10 (2426 palabras)
Publicado: 14 de noviembre de 2010
UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELA
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES
ESCUELA DE ADMINISTRACIÓN Y CONTADURÍA
CÁTEDRA: ESTADÍSTICA
ESTUDIO DE LA INFLUENCIA QUE EJERCE LA CANTIDAD DE KILÓMETROS CUADRADOS DE SUPERFICIE DE UN PAÍS AMERICANO SOBRE EL NÚMERO DE HABITANTES. (1968)
INTRODUCCIÓN
Muchas veces las decisiones gerenciales se basan en la relación entre dos o más variables.Sin embargo, si se pueden obtener datos, se puede emplear un procedimiento estadístico llamado análisis de regresión para plantear una ecuación que muestre cómo dependen las variables entre sí.
En la terminología de la regresión, la variable que se va a predecir se llama variable dependiente. La o las variables que se usan para predecir el valor de la variable dependiente se llaman variablesindependientes o explicatorias.
El análisis de regresión se utiliza principalmente con el propósito de hacer predicciones, mediante el desarrollo de un modelo estadístico que puede ser utilizado para predecir los valores de una variable de respuesta o dependiente basados en los valores de al menos una variable independiente o explicatoria. Así como también se tiene que otro de los objetivosprincipales de la regresión es la determinación o estimación de β1 y β2 a partir de la información contenida en las observaciones de las cuales se dispone.
El desarrollo del presente informe tiene como finalidad aplicar el modelo de regresión lineal, que permita predecir el número de habitantes de un país con respecto a los kilómetros cuadrados de superficie que presenta el mismo. Es por ello, queeste modelo resulta tan importante para realizar inferencias estadísticas que permitan la toma de decisiones en casos específicos.
METODOLOGÍA
Se aplicarán herramientas de análisis de datos presentadas por el programa Excel Office, específicamente la técnica de regresión, que a su vez proporcionará la tabla Anova, la tabla de análisis de varianza y la tabla de estadísticas de regresión,así como los gráficos de la curva de regresión ajustada, de la probabilidad normal y el gráfico de residuales.
Posteriormente, se utilizarán una serie de métodos para calcular aquellos elementos que serán de utilidad para conocer e interpretar la relación entre las variables utilizadas y de esa manera, predecir el comportamiento de cada una en un escenario determinado. Entre esos métodos ytécnicas se pueden mencionar los siguientes: método de mínimos cuadrados, estimación del intervalo de confianza para predecir (yx, intervalo de predicción para una respuesta individual YI y las pruebas t y F.
Los datos de cada una de las variables se han obtenido de un estudio realizado por la Comisión Económica para América Latina (CEPAL) sobre el Tercer Mundo Americano realizado en el año 1968.PRINCIPALES HALLAZGOS Y RESULTADOS
Para el caso de la relación entre la superficie, medida en kilómetros cuadrados, y la población, medida en miles, se debe indicar que la variable independiente o explicatoria (X) está representada por la superficie de cada país que se presenta en la tabla y la variable dependiente (Y) por la cantidad de población de los mismos.
La gráfica o diagrama dedispersión correspondiente a los datos muestra que existe una relación creciente entre las variables, ya que a medida que aumenta la superficie de un país (X), por lo general se incrementa el número de sus habitantes. Sin embargo, se debe destacar que existen otros factores que inciden en la variable dependiente, como pudieran ser factores económicos, políticos y sociales, lo que tiene una influenciasignificativa en la relación mostrada.
El modelo de regresión lineal aplicado a los datos ha permitido obtener la ecuación de regresión lineal siguiente: y = 0,0107x + 2096,2, donde el coeficiente b0 está representado por 2096,2 y el coeficiente b1 por 0,0107.
Los coeficientes indicados anteriormente (b0 y b1) permiten determinar, en cierta forma, la relación que existe entre las...
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES
ESCUELA DE ADMINISTRACIÓN Y CONTADURÍA
CÁTEDRA: ESTADÍSTICA
ESTUDIO DE LA INFLUENCIA QUE EJERCE LA CANTIDAD DE KILÓMETROS CUADRADOS DE SUPERFICIE DE UN PAÍS AMERICANO SOBRE EL NÚMERO DE HABITANTES. (1968)
INTRODUCCIÓN
Muchas veces las decisiones gerenciales se basan en la relación entre dos o más variables.Sin embargo, si se pueden obtener datos, se puede emplear un procedimiento estadístico llamado análisis de regresión para plantear una ecuación que muestre cómo dependen las variables entre sí.
En la terminología de la regresión, la variable que se va a predecir se llama variable dependiente. La o las variables que se usan para predecir el valor de la variable dependiente se llaman variablesindependientes o explicatorias.
El análisis de regresión se utiliza principalmente con el propósito de hacer predicciones, mediante el desarrollo de un modelo estadístico que puede ser utilizado para predecir los valores de una variable de respuesta o dependiente basados en los valores de al menos una variable independiente o explicatoria. Así como también se tiene que otro de los objetivosprincipales de la regresión es la determinación o estimación de β1 y β2 a partir de la información contenida en las observaciones de las cuales se dispone.
El desarrollo del presente informe tiene como finalidad aplicar el modelo de regresión lineal, que permita predecir el número de habitantes de un país con respecto a los kilómetros cuadrados de superficie que presenta el mismo. Es por ello, queeste modelo resulta tan importante para realizar inferencias estadísticas que permitan la toma de decisiones en casos específicos.
METODOLOGÍA
Se aplicarán herramientas de análisis de datos presentadas por el programa Excel Office, específicamente la técnica de regresión, que a su vez proporcionará la tabla Anova, la tabla de análisis de varianza y la tabla de estadísticas de regresión,así como los gráficos de la curva de regresión ajustada, de la probabilidad normal y el gráfico de residuales.
Posteriormente, se utilizarán una serie de métodos para calcular aquellos elementos que serán de utilidad para conocer e interpretar la relación entre las variables utilizadas y de esa manera, predecir el comportamiento de cada una en un escenario determinado. Entre esos métodos ytécnicas se pueden mencionar los siguientes: método de mínimos cuadrados, estimación del intervalo de confianza para predecir (yx, intervalo de predicción para una respuesta individual YI y las pruebas t y F.
Los datos de cada una de las variables se han obtenido de un estudio realizado por la Comisión Económica para América Latina (CEPAL) sobre el Tercer Mundo Americano realizado en el año 1968.PRINCIPALES HALLAZGOS Y RESULTADOS
Para el caso de la relación entre la superficie, medida en kilómetros cuadrados, y la población, medida en miles, se debe indicar que la variable independiente o explicatoria (X) está representada por la superficie de cada país que se presenta en la tabla y la variable dependiente (Y) por la cantidad de población de los mismos.
La gráfica o diagrama dedispersión correspondiente a los datos muestra que existe una relación creciente entre las variables, ya que a medida que aumenta la superficie de un país (X), por lo general se incrementa el número de sus habitantes. Sin embargo, se debe destacar que existen otros factores que inciden en la variable dependiente, como pudieran ser factores económicos, políticos y sociales, lo que tiene una influenciasignificativa en la relación mostrada.
El modelo de regresión lineal aplicado a los datos ha permitido obtener la ecuación de regresión lineal siguiente: y = 0,0107x + 2096,2, donde el coeficiente b0 está representado por 2096,2 y el coeficiente b1 por 0,0107.
Los coeficientes indicados anteriormente (b0 y b1) permiten determinar, en cierta forma, la relación que existe entre las...
Leer documento completo
Regístrate para leer el documento completo.