Proyecto Regresion

Universidad Autónoma de Guadalajara
Facultad de Matemáticas Y Actuaria








Proyecto Individual de Análisis de regresión



Alumno: José Ramón Vazquez Gómez
Materia: Análisis de Regresión
Profesor: Act. Sharai Gómez Raygoza
Grado: 9no Cuatrimestre
Contenido
Introducción 3
Estadística descriptiva de los datos 4
Regresión lineal. 6
Pruebas de Significancia 8
Coeficiente de Determinación 8
TablaANOVA 9
Predicción e Intervalo de Confianza 9
Criterio de Adecuación y Ajuste del modelo 10
Análisis de Residuales 10
Prueba Breush-Pagan 13
Transformación BoxCox 13
Cambio de Variable 15
Tabla ANOVA 17
Análisis de Residuales 18
Prueba Breush-Pagan 19
Selección de variables 20
Criterio de R2 20
Criterio de Mallows 21
Criterio de R2 Adj 21
Selección Automática 23
Metodo Backwards 24
Metodo Forward24
Conclusiones 25
Primer Modelo (Regresión Lineal Simple) 26
Segundo Modelo (Regresión Lineal Múltiple) 27
Código R 28

Introducción
En este Análisis de regresión presentare el modelo de regresión en el cual he estado trabajando durante este cuatrimestre , pero antes de comenzar con la explicación de los pasos que seguí para llegar a la conclusión a la que llegue , es necesario primero definirmis variables y que es exactamente lo que estoy intentando modelar y en un futuro poder predecir, el fenómeno que tome para investigar son los Puntos de Volumen que se generan mes con mes en la empresa en la que actualmente estoy trabajando : Herbalife , un punto de volumen es la unidad de venta que se maneja en Herbalife , cada producto que venden tiene cierto valor en puntos de volumen , Porejemplo el producto más vendido es el Formula 1 ( Batido) Genera un total de 23.95 Puntos de Volumen, es por eso que para la empresa y sobre todo para el área en la que trabajo , análisis del negocio, es de vital importancia conocer el comportamiento de los mismos ya que son el principal indicador de que tan bien o que tan mal va la compañía, cada punto de volumen equivale aproximadamente a 1 dólar(USD), durante el análisis de regresión que sigue a continuación iré definiendo cada una de las distintas variables que utilizamos en la empresa ,con las cuales intentare modelar el comportamiento de los puntos de volumen (VP).










Estadística descriptiva de los datos
Bueno antes de comenzar con el análisis de regresión, primero debemos analizar los datos de las variables que utilizaremos,esto con el fin de conocerlas mejor y ver si podemos determinar cuáles variables serán mejores y cuales tendremos que desechar.
Las Variables de las que tengo Datos son las Siguientes:
Tengo Datos reales de cada mes desde Enero del 2002 Hasta Junio del 2015, asi que tengo una gran Cantidad de datos.
VP: Puntos de Volumen en Miles, esta será mi variable dependiente, tal como se explica en laintroducción.
NDS: Nuevos Distribuidores, Nuevos Distribuidores Convencionales de la Compañía, Adquieren Productos con un 2542% de Descuento dependiendo de su nivel.
NSP: Nuevos Mayoristas, son los Distribuidores que compran 2000 puntos de volumen en un lapso de 3 meses, tienen acceso a un 50 % de Descuento
TotalMBR: Número total de Distribuidores en la compañía (incluyendo a Mayoristas)
TotalSP: NúmeroTotal de Mayoristas en la Compañía
SPVP: Numero de Mayoristas que Compraron en ese mes
Mes: Mes del Año
IBP: Numero de Paquetes Iniciales Vendidos al mes
















Aquí podemos Apreciar los Distintos Datos que manejaremos, estoy utilizando un total de 162 datos de cada una de las variables.
A simple vista no podemos ver cuales variables serán mejor que otras para predecir.










Aquípodemos ver la correlación de todas las variables que tenemos, podemos notar que todas tienen una muy alta correlación con los Puntos de Volumen, con excepción del mes ya que es una variable indicadora,
Regresión lineal.
Ahora que ya tenemos un visón más general de todas las variables, primero procederemos a realizar una regresión lineal simple, esto significa que solo consideraremos una variable,...