Unidad 10. REGRESIÓN LINEAL (XI)

Ejemplo 03

En edición de la revista MacUser aparecieron los siguientes datos acerca de las características necesarias para que un usuario pueda seleccionar el monitor adecuado para su sistema de cómputo. Para las características de foco y brillantez, las calificaciones más altas indican mejor calidad. Para la falta de convergencia, distorsión y uniformidad, las calificaciones menores indican mejor calidad. Haga un análisis de los datos y realice una estimación lineal para determinar el precio del monitor.

Solución

En este problema la variable dependiente es el precio del monitor. Puesto que se sospecha que esta variable dependa de las otras, nuestras hipótesis serán:

Ho: El modelo lineal no explica el precio

H1: El modelo lineal es el adecuado para explicar el comportamiento del precio

Introduciremos estos datos a una hoja del Excel.

El archivo RegreLinea.xlsx ya contiene los datos en su hoja Problema 2.

El rango de los datos de Precio se llama Precio, el rango de las variables independientes se llama Vardep. Estos nombres nos facilitaran su uso.

Usemos la secuencia: [Datos] - [An álisis de datos] - [Regresión] - [Aceptar] La ventana que se obtiene debemos completarla de la siguiente manera:

Luego de hacer clic en [aceptar] obtendremos los resultados en una hoja nueva.

Según la tabla del ANOVA, FC = 26.7433

El valor crítico para un nivel del 5% es: F0.95 (5,16)= 2.85241

Según esto, rechazaremos la hipótesis nula; esto significa que el modelo es adecuado para explicar el comportamiento del precio del monitor.

Tomando en cuenta los estimadores de los coeficientes de regresión, el modelo estimado será:

Precio = -950.06 + 37.9026Foco + 4.6232Brillantes -20.3175Convergencia + 19.5725Distorsión – 24.4192Uniformidad

Pág. 10.11

Atrás  Inicio  Adelante





Página inicial  Cursos Informática Gratuitos

Síguenos en:   Facebook       Sobre aulaClic            Política de Cookies