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REGRESIÓN LINEAL SIMPLE 
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un analisis de regresión 
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Y  f X 
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•Diagramadedispersión 
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1.2 Supuestos 
•Supuesto1 
–Elterminoerrorenunavariablealeatoriadistribuidanormalmente 
•Supuesto2 
–VarianzasigualesdelosvaloresY(homocedasticidad) 
•Supuesto3 
–Losterminosdeerrorsonindependientesunodeotro 
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XbbY100 iiiYYˆ
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1.3 Determinación de la 
ecuación de regresión 
• Ecuación de regresión (con MCO*) 
: Pendiente de la recta 
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ˆ 
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b 
b 
Donde 
Y  b  b X 
  
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0 b  Y b X 
*mínimos cuadrados ordinarios
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1.3 Determinación de la ecuación de regresión 
•Ejemplo 
–SeasumequeVita+Plus, Inc.,recolectadatossobrelosgastospublicitariosylosingresosporventade5meses,comosemuestraenlatabla 
–RealiceunanálisisderegresiónXY1498.06084.17XY1498.06084.17
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•Ejecicio 
–LagerenciadeHopScotchAirlines,laempresatransportadoramáspequeñadelmundo,consideraqueexisteunarelacióndirectaentrelosgastospublicitariosyelnúmerodepasajerosqueescogeviajarconellos.Paradeterminarsilarelaciónexiste,ysiesasícuálpodríaserlanaturalezaexacta, losestadísticosempleadosporlaaerolíneadecidieronutilizarlosprocedimientosMCOparadeterminarelmodeloderegresiónlineal. 
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1.3 Determinación de la ecuación de regresión 
1.¿Cuál es la diferencia entre la regresión simple y la regresión múltiple?¿Cuál es la diferencia entre la regresión lineal y regresión curvilínea? ¿Cómo cambia Y cuando X cambia en cada caso? 
2.Diferencie entre los componentes estocásticos y determinísticosde un modelo de regresión 
3.¿Por qué el método de mínimos cuadrados ordinarios para determinar el modelo de regresión se denomina “mínimos cuadrados ordinarios”? ¿Qué papel juega el error en el análisis? 
4.Identifique la variable dependiente y la independiente en cada uno de los casos 
a.El tiempo que se pasa trabajando en una composición y la nota obtenida 
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1.5 Cálculo de los coeficientes de correlación y de determinación 
•Coeficientedecorrelación 
–CarlPearson 
–Coeficientedecorrelaciónproducto-momento 
–Serepresentaconr 
–Valoresentre-1y1             nYnXnYXYXXYr2222
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1.5 Cálculo de los coeficientes de correlación y de determinación 
•Coeficientededeterminación 
–Medidadebondaddeajuste 
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             nYnXnYXYXXYr222222
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1.6 Análisis residual 
• Error estándar de estimación 
– Medida de bondad de ajuste 
– Grado de dispersión de los valores Y alrededor de la recta de 
regresión 
– El error estándar siempre se representa en las mismas unidades 
que la variable dependiente Y 
    
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2 
2 
2 
2 
2 
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 
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  • 1. M.A. Álvaro Chávez Galavíz Estadística administrativa II Estadística Administrativa II UNIDAD I REGRESIÓN LINEAL SIMPLE Y CORRELACIÓN
  • 2. M.A. Álvaro Chávez Galavíz Estadística administrativa II 1.1 Modelo de regresión simple •Laregresiónycorrelaciónsonlasdosherramientasestadísticasmáspoderosasyversátilesquesepuedenutilizarparasolucionarproblemascomunesenlosnegocios
  • 3. M.A. Álvaro Chávez Galavíz Estadística administrativa II 1.1 Modelo de regresión simple •Tiposdevariables –Variabledependiente. •Deseaexplicaropredecir. Variablederespuesta –Variableindependiente. •Variableexplicativaoregresor
  • 4. Estadística administrativa II M.A. Álvaro Chávez Galavíz 1.1 Modelo de regresión simple • El primero en desarrollar un analisis de regresión fue le cientifico Sir Francis Galton (1822- 1911) • Se dice que Y está regresando por X Y  f X 
  • 5. M.A. Álvaro Chávez Galavíz Estadística administrativa II 1.1 Modelo de regresión simple •Diagramadedispersión Lineal.AmedidaqueXcambia,Ycambiaenunacantidadconstante Curvilínea.YcambiaenunacantidaddiferenteamedidadequeXcambiaRelaciónDetermínisticaoEstocástica
  • 6. M.A. Álvaro Chávez Galavíz Estadística administrativa II 1.2 Supuestos •Supuesto1 –Elterminoerrorenunavariablealeatoriadistribuidanormalmente •Supuesto2 –VarianzasigualesdelosvaloresY(homocedasticidad) •Supuesto3 –Losterminosdeerrorsonindependientesunodeotro •Supuesto4 –Supuestodelinealidad XbbY100 iiiYYˆ
  • 7. Estadística administrativa II M.A. Álvaro Chávez Galavíz 1.3 Determinación de la ecuación de regresión • Ecuación de regresión (con MCO*) : Pendiente de la recta : Intercepto : ˆ 1 0 0 1 b b Donde Y  b  b X   n X X n X Y XY b 2 2 1         __ 1 __ 0 b  Y b X *mínimos cuadrados ordinarios
  • 8. M.A. Álvaro Chávez Galavíz Estadística administrativa II 1.3 Determinación de la ecuación de regresión •Ejemplo –SeasumequeVita+Plus, Inc.,recolectadatossobrelosgastospublicitariosylosingresosporventade5meses,comosemuestraenlatabla –RealiceunanálisisderegresiónXY1498.06084.17XY1498.06084.17
  • 9. M.A. Álvaro Chávez Galavíz Estadística administrativa II 1.3 Determinación de la ecuación de regresión •Ejecicio –LagerenciadeHopScotchAirlines,laempresatransportadoramáspequeñadelmundo,consideraqueexisteunarelacióndirectaentrelosgastospublicitariosyelnúmerodepasajerosqueescogeviajarconellos.Paradeterminarsilarelaciónexiste,ysiesasícuálpodríaserlanaturalezaexacta, losestadísticosempleadosporlaaerolíneadecidieronutilizarlosprocedimientosMCOparadeterminarelmodeloderegresiónlineal. –Serecolectaronlosvaloresmensualesporlosgastosdepublicidadyelnúmerodepasajerosparalosn=15mesesmásrecientes
  • 10. M.A. Álvaro Chávez Galavíz Estadística administrativa II 1.3 Determinación de la ecuación de regresión 1.¿Cuál es la diferencia entre la regresión simple y la regresión múltiple?¿Cuál es la diferencia entre la regresión lineal y regresión curvilínea? ¿Cómo cambia Y cuando X cambia en cada caso? 2.Diferencie entre los componentes estocásticos y determinísticosde un modelo de regresión 3.¿Por qué el método de mínimos cuadrados ordinarios para determinar el modelo de regresión se denomina “mínimos cuadrados ordinarios”? ¿Qué papel juega el error en el análisis? 4.Identifique la variable dependiente y la independiente en cada uno de los casos a.El tiempo que se pasa trabajando en una composición y la nota obtenida b.La estatura del hijo y la estatura del padre c.La edad de la mujer y el costo de un seguro de vida d.El precio de un producto y el número de unidades vendidas e.La demanda de un producto y el número de consumidores de en el mercado 5.Dados los siguientes datos para X y Y: X 28, 54, 67, 37, 41, 69, 76 Y 14, 21, 36 39, 18, 54, 52 a.Haga un diagrama de dispersión para los datos b.¿Qué sugieren los datos sobre una relación entre X y Y? haga una recta para aproximar la relación Preguntas
  • 11. M.A. Álvaro Chávez Galavíz Estadística administrativa II 1.3 Determinación de la ecuación de regresión •Homework
  • 12. M.A. Álvaro Chávez Galavíz Estadística administrativa II 1.3 Determinación de la ecuación de regresión •Homework
  • 13. M.A. Álvaro Chávez Galavíz Estadística administrativa II 1.3 Determinación de la ecuación de regresión •Homework
  • 14. M.A. Álvaro Chávez Galavíz Estadística administrativa II 1.5 Cálculo de los coeficientes de correlación y de determinación •Coeficientedecorrelación –CarlPearson –Coeficientedecorrelaciónproducto-momento –Serepresentaconr –Valoresentre-1y1             nYnXnYXYXXYr2222
  • 15. M.A. Álvaro Chávez Galavíz Estadística administrativa II 1.5 Cálculo de los coeficientes de correlación y de determinación •Coeficientededeterminación –Medidadebondaddeajuste –QueporcentajedecambioenYseexplicaporuncambioenX –Serepresentaconr2              nYnXnYXYXXYr222222
  • 16. Estadística administrativa II M.A. Álvaro Chávez Galavíz 1.6 Análisis residual • Error estándar de estimación – Medida de bondad de ajuste – Grado de dispersión de los valores Y alrededor de la recta de regresión – El error estándar siempre se representa en las mismas unidades que la variable dependiente Y       2 2 2 2 2 2                          n X XY Y Se n X n X Y n Y Y  Se 