1. Regresión Simple y Correlación

2. Objetivos:
• 1.- Conocer cuantas decisiones comerciales dependen del conocimiento de la
relación específica entre dos o más variables
REGRESIÓN SIMPLE
Y CORRELACIÓN
• 2.- Utilizar diagramas de dispersión para visualizar la relación entre dos variables
REGRESIÓN SIMPLE
Y CORRELACIÓN
• 3.- emplear el análisis de regresión para estimar la relación entre dos variables
• 4.- Utilizar la ecuación de estimación de mínimos cuadrados para predecir valores
REGRESIÓN SIMPLE futuros de la variable dependiente
Y CORRELACIÓN

3. ejemplo:
El vicepresidente de investigación y desarrollo (ID) de una gran compañía
química y de fabricación de fibras cree que las ganancias anuales de la
empresa depende de la cantidad gastada en ID. El nuevo presidente de la
compañía no está de acuerdo y ha solicitado pruebas. Los datos de seis años
don los siguientes.
El vicepresidente de ID desea una ecuación para pronosticar los beneficios
anuales derivados de la cantidad presupuestada para ID. Con los métodos de
este capitulo, podremos proporcionarle esa herramienta para la toma de
decisiones y orientarlo respecto a la precisión que puede esperar al usarla.
Año Millones gastados Ganancias
en (ID) anuales en
millones
1990 2 20
1991 3 25
1992 5 34
1993 4 30
1994 11 40
1995 5 31

4. Los análisis de regresión y correlación nos mostrarán como determinar
tanto la naturaleza como la fuerza de una relación entre dos variables; de
esta forma pronosticaremos con cierta precisión el valor de una variable
desconocida basándose en observaciones anteriores de esa y otras
variables.
El término regresión fue utilizado por primera vez por Francis Galton
quién llevó un estudio que mostró que la estatura de los niños nacidos de
padres altos tienden a retroceder «regresar» hacia la estatura media de
la población; designó la palabra regresión como el nombre del proceso
general de predecir una variable (la estatura de los niños) a partir de otra
la (estatura de los padres) ; más tarde se acuñó el término regresión
múltiple para describir el proceso mediante el cuál se utilizan varias
variables para predecir otra.

5. Tipos de Relaciones
Los análisis de regresión y de correlación se basan en la relación o
asociación entre dos o más variables conocidas, la variable o variables
conocidas se llaman variables independientes; las que tratamos de
predecir es la variable dependiente.

6. Taller sobre regresión simple y correlación
Después de revisar el material de apoyo sobre regresión simple y correlación
(presentación de power point y el video), y previa consulta sobre el tema a través de
Internet o del Libro de estadística para administración y economía responda las
siguientes preguntas y dé solución al ejercicio:
1. Qué es el análisis de regresión ?
2. En el análisis de regresión que es una ecuación de estimación?
3. Cuál es el propósito del análisis de correlación?
4. Defina que son las relaciones directas e inversas.
5. Explique la diferencia entre relaciones lineales y curvilíneas.
6. Explique por qué y cómo se construye un diagrama de dispersión
Ejercicio:
Un instructor está interesado en saber cómo se relaciona el número de estudiantes
ausentes con la temperatura media del día. Usó una muestra aleatoria de 10 días para el
estudio. Los siguientes datos indican el número de estudiantes ausentes (AUS) y la
temperatura media (TEMP) para cada día.
AUS 8 7 5 4 2 3 5 6 8 9
TEMP 10 20 25 30 40 45 50 55 59 60

7. a.- Establezca la variable dependiente(Y) y la variable
independiente (X)
b.- Dibuje un diagrama de dispersión para estos datos
c.- la relación entre las variables parece lineal o
curvilínea?
d.- Qué tipo de curva puede dibujar a través de los
datos
e.- Cuál es la explicación lógica para la relación
observada
El resultado del ejercicio lo deben presentar resuelto
utilizando las formulas, y utilizando el programa
estadístico SPSS