universitario

MODELO DE DOS VARIABLES NO.1

Valor de B: 190,056.386 Valor de x1: 39,672.00 (S24) Valor de x3: 23,587.00 (S12)

Solución ecuación modelo regresión múltiple:
=190,056.386+7.942(39,672.00)-1.852(23,587.00)
Valor de  : 461,448.286

La pendiente de la variable x1 es positiva, mientras que la pendiente de la variable x3 es negativa. Podemos decir que existe una relación directamenteopuesta entre ellas a medida que x1 aumenta, x3 disminuirá y viceversa.
El coeficiente de correlación entre estas variables de 73%, por lo que podemos concluir que tiene una relación fuerte.



MODELO DE DOS VARIABLES NO.2

Valor de B: 20,253.263 Valor de X2: 101.40 (S6) Valor de X6: 21,320 (S6)
Solución ecuación modelo regresión múltiple:
=20,253.263+2,982.761(101.40)+2.405(21,320)Valor de  : 373,979.8284

La pendiente de la variable x2 es positiva, al igual que la pendiente de la variable x6. Podemos decir que existe una relación directamente proporcional entre el precio de coffee times (x2) y el estimado en gastos de publicidad de Quick Brews (x6). Por lo que si el precio de coffee times (x2) aumenta, igual lo hará el gasto en publicidad de Quick Brews (x6).Seleccionando los valores de la semana 6 de Precio(x2) y estimado en gastos de publicidad de Quick Brews (x6), nos arroja un aumento estimado en los ingresos semanales para dicha semana de 16,375.9884 en comparación con los ingresos reales de esa semana.
El coeficiente de correlación entre estas variables de 51.1%, por lo que podemos concluir no tienen una relación fuerte.

MODELO DE DOS VARIABLESNO.3

Valor de b: 172,334.938 Valor de x3: 33,500 (S7) Valor de x4: 36,000 (S7)

Solución ecuación modelo regresión múltiple:
Ŷ: 172,334.938 + 3.167 (33,500) + 3.815 (36,000)
Valor de Ŷ: 415,769.438

La pendiente de la variable x3 es positiva, al igual que la pendiente de la variable x4. Podemos decir que existe una relación directamente proporcional entre el gasto estimado de publicidadde Quick Brews (x3) y el gasto lagged de publicidad de Coffee Times (x4). Por lo que si el estimado de publicidad de Quick Brews (x3) aumenta, el gasto lagged de Coffee Times (x4) tendrá el mismo comportamiento.
Seleccionando los valores de la semana 7 de gasto estimado de publicidad de Quick Brews (x3) y el gasto lagged de publicidad de Coffee Times (x4), nos arroja un aumento de 65,932.538 encomparación con los ingresos reales de esa semana.
El coeficiente de correlación entre estas variables es de 76%, por lo que podemos concluir que tienen una relación fuerte.

MODELO DE DOS VARIABLES NO.4

Valor de b: 298,027.747 Valor de x5: 96.40 (S2) Valor de x6: 27,850 (S4)

Solución ecuación modelo regresión múltiple:
Ŷ: 298,027.747 + 272.927 (96.40) + 2.217 (27,850)
Valor de Ŷ:386,081.3598

La pendiente de la variable x5 es positiva, al igual que la pendiente de la variable x6. Podemos decir que existe una relación directamente proporcional entre el índice de precios lagged de Coffee Times (x5) y el estimado gasto lagged de publicidad de Quick Brews (x6). Por lo que si el índice de precios lagged de Coffee Times (x5) aumenta, el estimado gasto lagged de Quick Brews (x6)tendrá el mismo comportamiento.
El coeficiente de correlación entre estas variables es de 48.7%, por lo que podemos concluir que tienen una relación débil.



MODELO DE DOS VARIABLES NO.5

Valor de b: 145,396.615 Valor de x1: 26,750 (S9) Valor de x4: 25,400 (S9)
Solución ecuación modelo regresión múltiple:
Ŷ: 145,396.615 + 4.949 (26,750) + 2.700 (25,400)
Valor de Ŷ= 346,362.365
Lapendiente de la variable x1 es positiva, al igual que la pendiente de la variable x4. Podemos decir que existe una relación directamente proporcional entre el gasto normal (x1) y el gasto lagged (x4) de la publicidad de Coffee Times. Por lo que si el gasto de publicidad aumenta, el gasto lagged tendrá el mismo comportamiento.
Seleccionando los valores de la semana 9 de gasto (x1) y el gasto lagged...