Informe

REGRESIÍN LINEAL

El siguiente informe tiene como objetivo determinar un modelo con el mayor grado de asertividad para disminuir o predecir los días de mora de los pagos de los clientes nuevos. Tomaen cuenta las variables edad, años de educación, tiempo de antigüedad, días de mora y tipo de empleado.

Luego de realizar la regresión lineal entre la variable dependiente, días de mora, y lasvariables independientes educación y edad. Podemos concluir que las variables independientes explican la variabilidad del 86.9% del modelo, es decir, el modelo tiene el 86.9% de asertividad de la base dedatos con 279 muestras. Para este caso que es un análisis de bases de afiliación a un seguro de salud la variabilidad es considerable.

Model Summaryb
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std. Errorof the Estimate
1
,932a
,869
,868
3,90079


Para este análisis se planteó como Hipótesis Nula que ninguna de las variables independientes sean igual a cero y como Hipótesis Alternativa que al menosuna de las variables independientes no sea igual a cero.

Ho: β1 = β2 = β3 = ….. 0
H1: β1 = β2 = β3 ≠ 0

Para determinar si el modelo es viable debemos revisar el cuadro de ANOVA enfocándonos en lasignificancia (SIG).

Si SIG < 5% Se rechaza la Ho
Si SIG > 5% Se rechaza la H1

ANOVAa
Model
Sum of Squares
df
Mean Square
F
Sig.
1
Regression
27938,310
2
13969,155
918,045
,000b

Residual4214,887
277
15,216



Total
32153,196
279





En este caso como es menor a 0 se rechaza la hipótesis nula y usando los coeficientes podemos construir el modelo:

y= 46.053 – 2.068 años educación + 0,000383antigüedad



Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
Sig.

B
Std. Error
Beta


1
(Constant)
46,053
,783

58,795
,000

antigüedad_meses_seguro
,000
,003
,003
,140,888

años_de_educación
-2,068
,048
-,932
-42,828
,000

Es importante realizar comparación o varios análisis con diferentes variables para poder buscar el modelo con mayor variabilidad para la...