Análisis-de-regresión-Múltiple-... (1)

8/16/2019 Análisis-de-regresión-Múltiple-... (1)

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Análisis de regresión Múltiple CASO 6

Se presentan 2 variables independientes: HR y ERA y una dependiente:Proporción de ganados.

1. Evaluación de la correlación

a. Lo esperado:i. Entre la proporción de ganado y HR: A menor HR mayorProporción de ganado

ii. Entre la proporción de ganado y ERA: A menor ERA mayorProporción de ganado

iii. Entre las variables independientes se espera ue no !ayarelación

b. Lo encontrado: teniendo en cuenta la !ipótesis de: Ho: R"# $noe%iste correlación entre las variables& y Ha: R'# $E%istecorrelación entre las variables&( podemos decir ue

i. Entre la proporción de ganado y HR:: r"#.)*1+ ,o E%istecorrelación signi-cativa

ii. Entre la proporción de ganado y ERA: r"#./#*+E%istecorrelación signi-cativa

iii. Entre HR y ERA : r"#.20#+ ,o E%iste correlación

signi-cativaEscenario deal.2. Correlación múltiple: r=0.926( E%iste un alto grado de asociación

entre La proporción de anados con HR y ERA.). Coefciente de determinación: r2 =!"."( El HR y ERA e%plican la

variación de la Proporción de ganado en 34.45 y no lo e%plican en61.25.

6. #r$e%as de signifcancia:a. 7el modelo: Ho: 8#" 81" 82" 8)"# $El modelo no es signi-cativo&+

Ha: Al menos uno es di9erente de cero $El modelo es signi-cativo&

asado en los resultados del an;lisis de varian


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b. 7e los par;metros

i. Para HR: Ho: 81"#$HR no contribuye a la estimación de laproporción de ganados &+ Ha: 81'# $HR contribuye a laestimación de la proporción de ganados&&ntonces: Se rec'a(a )o* &l )+ contri%$,e a laestimación de la proporción de ganados.

ii. Para ERA: Ho: 82"#$El ERA no contribuye a la estimación dela proporción de ganados &+ Ha: 82'# $El ERA contribuye a laestimación de la proporción de ganados&&ntonces: Se rec'a(a )o* &l &+A contri%$,e a laestimación de la proporción de ganados.

&l modelo es:

-a proporción de ganados= 0.092/0.00130.0262

Análisis de regresión Múltiple CASO


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Se presentan 2 variables independientes: >on9ort y precio y una dependiente:>apacidad.

1. Evaluación de la correlacióna. Lo esperado:

i. Entre la capacidad y con9ort: A menor con9ort mayor

>apacidad.ii. Entre capacidad y precio: A menor Precio mayor >apacidad.iii. Entre las variables independientes se espera ue no !aya

relaciónb. Lo encontrado: teniendo en cuenta la !ipótesis de: Ho: R"# $no

e%iste correlación entre las variables& y Ha: R'# $E%istecorrelación entre las variables&( podemos decir ue

i. Entre la >apacidad y con9ort : r"#.014+ ,o E%istecorrelación signi-cativa

ii. Entre la >apacidad y Precio: r"#.202+ ,o E%istecorrelación signi-cativa

iii. Entre >on9ort y precio: r"#.46*+ E%iste correlaciónsigni-cativaEscenario deal. $E9ecto demulticolinealidad&

2. Correlación múltiple: r=0.92( E%iste un alto grado de asociaciónentre La >apacidad con >on9ort y Precio.

). Coefciente de determinación: r2

=62."( El >on9ort y Precioe%plican la variación de la >apacidad en 02.45 y no lo e%plican en)/.25.





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i. Para >on9ort: Ho: 81"#$>on9ort no contribuye a laestimación de la >apacidad&+ Ha: 81'# $>on9ort contribuyea la estimación de la >apacidad&.&ntonces: Se rec'a(a )o* &l Con4ort contri%$,e a laestimación de la Capacidad.

ii. Para Precio: Ho: 82"#$Precio no contribuye a la estimaciónde la >apacidad&+ Ha: 82'# $Precio contribuye a laestimación de la >apacidad&&ntonces: 5o rec'a(a )o* &l #recio no contri%$,e ala estimación de la Capacidad.

&l modelo es:

Capacidad = 7"60/62.2!031.022


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Análisis de regresión Múltiple CASO "

Se presenta dos variables independientes y una variable dependiente:coe-ciente de gastos anuales( rendimiento anual y una dependiente:evaluación de seguridad1. Evaluación de la correlación :

A& Lo esperado:i. Entre la evaluación de seguridad y coe-ciente de gastos

anuales: a menor coe-ciente de gastos anuales mayorevaluación de seguridad

ii. Entre la evaluación de seguridad y rendimiento anual: amenor rendimiento mayor evaluación de seguridad

iii. Entre las variables independientes se espera ue no !ayarelación

& Lo encontrado : teniendo en cuenta la !ipótesis de: H#: R"$noe%iste correlación entre las variables& y !a: R'# $e%istecorrelación entre las variables podemos decir&

i. Entre la evaluación de seguridad y coe-ciente de gastosanuales: r" #.31)( e%iste signi-cativa correlación

ii. Entre la evaluación de seguridad y rendimiento anual: r"#.03*( e%iste una signi-cativa correlación

iii. Entre coe-ciente de gastos anuales y rendimiento anual: r"#.004( e%iste una signi-cativa correlación$ E9ecto=ulticolinealidad&

2. Correlación múltiple r= 0.66( e%iste una signi-cativa correlaciónentre la evaluación de seguridad( coe-ciente de gastos anuales yrendimiento anual.

). Coefciente de determinación r2 = 0.111= 11.1( coe-cientede gastos anuales y rendimiento anual e%plican la variación laevaluación de seguridad en 66.65 y no la e%plica en un 33.05

6. Prueba de signi-cancia:

a. 7el modelo !#:β#"β 1=β 2"# $el modelo es signi-cativo&

asado en los resultados el an;lisis de varian


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Por los resultados obtenidos podemos concluir ue el modelo essigni-cativo.

b. 7e los par;metro

i. #ara el coefciente de gastos an$ales:H#: β 1"#$coe-ciente de gastos anuales no contribuye a laevaluación de la seguridad&( Ha: ?1 '# $coe-ciente degastos anuales si contribuye a la evaluación de laseguridad&

&ntonces: no se rec'a(a '0* coefciente de gastosan$ales no contri%$,e a la e8al$ación de laseg$ridad

ii. #ara el rendimiento an$al :H#: β 2 "#$el rendimientoanual no contribuye a la evaluación de la seguridad&( Ha: β 2'#$el rendimiento anual si contribuye a la evaluación de laseguridad&&ntonces: se rec'a(a '0* el rendimiento an$al sicontri%$,e a la e8al$ación de la seg$ridad

Costo=.2030.2"230.00!2


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Análisis de regresión Múltiple CASO 9

Se presentan 2 variables independientes: HP y @elocidad m;%ima y unadependiente: =anga.


i. Entre la =anga y Hp: A menor HP mayor =anga.ii. Entre la =anga y velocidad m;%ima: A menor @elocidad

m;%ima mayor La =anga.iii. Entre las variables independientes se espera ue no !aya


e%iste correlación entre las variables& y Ha: R'# $E%istecorrelación entre las variables&( podemos decir ue

i. Entre la =anga y Hp : r"#.234+ ,o E%iste correlación

signi-cativaii. Entre la =anga y @elocidad m;%ima: r"#.644+ E%iste

correlación signi-cativaiii. Entre HP y @elocidad m;%ima: r"#.63)+ E%iste

correlación signi-cativaEscenario deal. $E9ecto demulticolinealidad&

2. Correlación múltiple: r=0.26( E%iste un alto grado de asociaciónentre El manga con HP y @elocidad m;%ima.

). Coefciente de determinación: r2 =!2.( El >on9ort y Precioe%plican la variación de la >apacidad en 32./5 y no lo e%plican en6/.)5.





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Por los resultados obtenidos podemos concluir ue el =odelo essigni-cativo.

b. 7e los par;metros

i. Para HP: Ho: 81"#$HP no contribuye a la estimación de la=anga&+ Ha: 81'# $HP contribuye a la estimación de la=anga&.&ntonces: Se rec'a(a )o* &l )# contri%$,e a laestimación del Manga.

ii. Para @elocidad m;%ima: Ho: 82"#$@elocidad =. nocontribuye a la estimación del =anga&+ Ha: 82'# $@elocidadcontribuye a la estimación del =anga&&ntonces: Se rec'a(a )o* -a 8elocidad M.contri%$,e a la estimación del Manga

&l modelo es:

Capacidad = 272"/0.0"2!3.26!92


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Análisis de regresión Múltiple CASO 2!

Se presentan 2 variables independientes: HP y @elocidad m;%ima y unadependiente: =anga.


i. Entre eecución de operación y uso: A menor Bso mayorEecución de operación.

ii. Entre la eecución de operación y gama: A menor amamayor eecución de operación.

iii. Entre la eecución de operación y Estrella: A mayor Estrellamayor eecución de operación.

iv. Entre las variables independientes se espera ue no !ayarelación

b. Lo encontrado: teniendo en cuenta la !ipótesis de: Ho: R"# $noe%iste correlación entre las variables& y Ha: R'# $E%iste

correlación entre las variables&( podemos decir ue

i. Entre eecución de operación y Bso: r"#.22*+ ,o E%istecorrelación signi-cativa

ii. Entre eecución de operación y ama: r"#.6)6+ ,o E%iste

correlación signi-cativaiii. Entre eecución de operación y estrella: r"#./60+

E%iste correlación signi-cativa.iv. Entre uso y ama: r"#.)#1+ ,o E%iste correlación

signi-cativav. Entre uso y estrella: r"#.62#+ ,o E%iste correlación

signi-cativa.


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vi. Entre ama y estrella: r"#.42/+ E%iste correlaciónsigni-cativa

2. Correlación múltiple: r=0.91( E%iste un alto grado de asociaciónentre eecución de operación con Bso( ama y Estrella.

). Coefciente de determinación: r2 ="".6( El Bso ( ama y Etrelllae%plican la variación de la >apacidad en 44.05 y no lo e%plican en11.65.





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Capacidad = 272"/0.0"2!3.26!92

Análisis de regresión Múltiple CASO

Se presentan ) variables independientes: =aneo( >on-abilidad y Auste Cerminado y una dependiente: eneral.


i. Entre eneral y =aneo: A menor maneo mayor general.ii. Entre general y >on-abilidad: A menor con-abilidad mayor

general.iii. Entre general y Auste y tDrmino: A mayor auste y tDrmino

mayor eneral.iv. Entre las variables independientes se espera ue no !aya


e%iste correlación entre las variables& y Ha: R'# $E%iste

correlación entre las variables&( podemos decir ue


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i. Entre eneral y maneo : r"#./14+ E%iste correlaciónsigni-cativa

ii. Entre general y con-abilidad: r"#.0*1+ E%istecorrelación signi-cativa

iii. Entre eneral y Auste y termino: r"#./#/+ E%iste

correlación signi-cativa.iv. Entre maneo y con-abilidad: r"#.).13+ ,o E%iste

correlación signi-cativav. Entre =aneo y Auste y termino: r"#.3/)+ E%iste

correlación signi-cativa.vi. Entre >on-abilidad y Auste y termino: r"#.2)#+ no

E%iste correlación signi-cativa2. Correlación múltiple: r=0.90( E%iste un alto grado de asociación

entre El manga con HP y @elocidad m;%ima.). Coefciente de determinación: r2 ="6.!( El >on9ort y Precio

e%plican la variación de la >apacidad en 40.35 y no lo e%plican en

1).35.6. #r$e%as de signifcancia:

a. 7el modelo: Ho: 8#" 81" 82" 8)"# $El modelo no es signi-cativo&+Ha: Al menos uno es di9erente de cero $El modelo es signi-cativo&



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ii. Para >on-abilidad: Ho: 82"#$@elocidad =. no contribuye a laestimación de eneral&+ Ha: 82'# $@elocidad contribuye a laestimación de eneral&&ntonces: Se rec'a(a )o* -a Confa%ilidad Contri%$,ea la estimación de


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